Die Wissenserweiterung in Datenbanken (Knowledge Discovery in Databases, KDD) ist ein multidisziplinärer Ansatz, der Methoden aus den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Statistik kombiniert.

Dieser Prozess ermöglicht es uns, wertvolle Erkenntnisse und Informationen aus großen und komplexen Datenbanken zu extrahieren, um bessere Entscheidungen in den Kapitalmärkten zu treffen. KDD umfasst mehrere Schritte, die in einem iterativen Zyklus durchgeführt werden. Zunächst erfolgt die Auswahl und Vorbereitung der Daten, um sicherzustellen, dass sie korrekt und geeignet sind. Dies beinhaltet die Bereinigung von fehlerhaften oder unvollständigen Daten, die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und die Transformation der Daten in ein einheitliches Format. Anschließend folgt das Datenmining, bei dem spezielle Algorithmen angewendet werden, um verborgene Muster, Zusammenhänge oder Trends in den Daten zu identifizieren. Der nächste Schritt ist die Bewertung der extrahierten Muster, um ihre Relevanz und Qualität zu bestimmen. Dies beinhaltet die Anwendung von statistischen Methoden, um die Signifikanz der Muster zu quantifizieren. Die gewonnenen Erkenntnisse werden dann interpretiert und in eine für den Nutzer verständliche Form gebracht. Dies kann in Form von Visualisierungen, Berichten oder anderen Aufbereitungen erfolgen. Die Anwendung von KDD in den Kapitalmärkten bietet zahlreiche Vorteile. Zum einen können durch die Identifikation von Mustern und Trends potenzielle Anlagechancen aufgedeckt werden. Zum Beispiel können bestimmte Muster in historischen Aktiendaten auf zukünftige Kursbewegungen hinweisen. Zum anderen kann KDD auch dazu beitragen, Risiken frühzeitig zu erkennen, indem beispielsweise Verknüpfungen zwischen bestimmten Ereignissen und Preisänderungen aufgedeckt werden. Um das volle Potenzial von KDD auszuschöpfen, ist die Verwendung fortschrittlicher Techniken und eine solide Dateninfrastruktur unerlässlich. Dies umfasst den Einsatz von leistungsstarker Hardware, Datenbankmanagementsystemen sowie maßgeschneiderten Algorithmen und Modellen. Insgesamt ist Knowledge Discovery in Databases ein entscheidendes Werkzeug für Investoren in den Kapitalmärkten. Durch die systematische Analyse und Interpretation großer Datenmengen können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden, die die Entscheidungsfindung verbessern und das Risikomanagement optimieren können.