Standortbilanz Lesebogen 130 Wirtschaftsförderung und Informationsadern (ePub)

Ein Data Mining-Ansatz versucht, "Informationsadern" aufzuspüren, indem Datenbestände noch tiefer und mit unkonventionellen Methoden "gemint" d.h. "durchgraben" werden. Data Mining fragt nicht in bisher üblichen Rastern ab, sondern setzt Verfahren und Algorithmen wie z.B. neuronale Netze, Zeitreihen-Analyse u.a. ein, die nach Auffälligkeiten suchen sollen, an die man bisher noch gar nicht dachte: Data Mining ist ein Prozess, Daten aus großen Datenbeständen zu selektieren, zu erforschen und zu modellieren, um vorher unbekannte Zusammenhänge zu entdecken. Data Mining hilft, neue Zusammenhänge zu erkennen und diese mit Fakten zu stützen. Data Mining umfasst Grundtechniken wie beispielsweise Entscheidungsregeln (Induktion), Statistik, Neuronale Netze oder Datenvisualisierung. Standortuntersuchungen haben ergeben, dass technologisches und kreatives Knowhow oft über Generationen hinweg vererbbar zu sein scheint und dass ein einmal eingeschlagener ökonomischer Weg einen Standort über viele Jahrzehnte zu nähren vermag. Hat sich ein Standort im Wettbewerb um die Kreativen erst einmal einen Erfolg erarbeitet, so ist dieser nicht so leicht wieder zu nehmen. Obwohl beispielsweise eine Unternehmensholding aus rein betriebswirtschaftlichem Kalkül heraus oft leicht zu verlagern wäre, geschieht dies in der Praxis nur relativ selten. Dieses Beharrungsverhalten erklärt sich aber meist durch ein kreatives Umfeld, das kulturelle Image eines Standortes. Wenn also Firmensitze trotz Globalisierung relativ selten an andere Orte gehen, kommt es für den Standort umso mehr darauf an, der kreativen Klasse eine Heimat zu geben.