Fazit

Zusammenfassung

Die vorliegende Arbeit zielt auf eine systematische und umfassende Analyse des Einsatzpotenzials von Data Mining im Personalmanagement ab. Zunächst wird auf Methodengruppenebene der Entscheidungsunterstützungsbeitrag je Methodengruppe und Entscheidungsproblem differenziert analysiert. Aufgrund der Leistungsmerkmale der Methodengruppen sowie ihrer notwendigen Anwendungsvoraussetzungen in Verbindung mit den Merkmalen der Entscheidungsproblemtypen kann das jeweilige Einsatzpotenzial und damit die Eignung zur Entscheidungsunterstützung untersucht und festgestellt werden. Die Diskussion des Einsatzpotenzials von Data Mining zur Entscheidungsunterstützung basiert dabei auf einer theoretisch fundierten Kategorisierung einzelner Entscheidungsprobleme in Entscheidungsproblemtypen und einer Kategorisierung von einzelnen Data Mining Methoden zu Data Mining Methodengruppen. So werden auf Basis der Entscheidungstheorie wahrnehmungs-, abgrenzungs-, wirkungs-, bewertungs- und zielsetzungsdefekte Entscheidungsprobleme abgeleitet, die das Fehlen spezifischer Informationen, die zur Vorbereitung der Enscheidung und zur Entscheidung selbst notwendig sind, indizieren. Aus den Aufgaben des Data Mining können mit Klassifikations-, Bewertungs-, Segmentierungs- und Assoziationsfindungsmethoden vier Methodengruppen abgeleitet werden, die die Analyse des Potenzials von Data Mining zur Ermittlung der fehlenden Informationen in den entsprechenden Entscheidungsproblemtypen ermöglichen. Diese Vorgehensweise erlaubt damit eine Abstraktion von konkreten einzelnen Entscheidungsproblemen und ermöglicht im Ergebnis die Ableitung von generalisierbaren Aussagen zum Einsatzpotenzial von Data Mining zur Entscheidungsunterstützung.