"Ein Algorithmus ist ein schrittweises Verfahren mit klaren Schritten zur Lösung eines allgemeinen Problems oder einer bestimmten Art von Problemen in endlich vielen Schritten", sagt der Computerwissenschaftler Thomas Seidl. In Form von Computerprogrammen und elektronischen Schaltkreisen steuern Algorithmen Computer und andere Maschinen. Auf der Grundlage dieser Handlungsanweisungen funktionieren auch Suchmaschinen.

Dabei wird die Datenflut schrittweise heruntergebrochen und sortiert, bis die am ehesten brauchbaren Ergebnisse herausgefiltert sind. Ohne diese Sortierung wären wir längst im Datendschungel verloren. Die komplexen Algorithmen der Suchmaschinen gehören zu den Betriebsgeheimnissen der Betreiber. Um stets schnell und effizient zu bleiben, müssen sie ständig weiterentwickelt werden.

"Bei Suchmaschinen kann man die Qualität des Algorithmus daran festmachen, wie zufrieden der Benutzer mit den Antworten ist. Für diese Suche muss man intern auch an der einen Stelle mal was sortieren, an der anderen Stelle etwas analysieren. Bei den Relevanzauswertungen der Seiten muss man lokal nochmal ein Zwischenergebnis speichern und suchen. Dabei sind sehr viele kleine algorithmische Aufgaben zu lösen, für die es viele sehr gute Standardlösungen gibt, die in den letzten Jahrzehnten entwickelt wurden", so Seidl weiter.

Manchmal können die Algorithmen eine so hohe Komplexität erreichen, dass selbst der Programmierer seiner ursprünglichen Formel nicht mehr folgen kann. Auch beim Data Mining - dem automatisierten "Graben" oder "Schürfen" nach Daten - spielen Algorithmen die zentrale Rolle. In diesem Fall ist es ihre Aufgabe, neue Informationen aus bereits vorliegenden Daten zu gewinnen. Das Data Mining ist statistisch-mathematisch begründet. Dabei geht es vor allem darum, Muster zu erkennen, mit denen beispielsweise Unterschiede, Gemeinsamkeiten oder Veränderungen im Konsumverhalten herausgefiltert werden können. Diese können sich auf die Datensätze von Personengruppen oder einzelnen Individuen beziehen.

Das Ziel des Data Mining ist es, neues Wissen zu generieren. Auf der Grundlage des Data Mining funktionieren viele Werbe- und Marketingmaßnahmen. Informationen einzelner Nutzer oder Gruppen werden verknüpft, um dadurch neue Zusammenhänge herauszuarbeiten, so dass maßgeschneiderte Werbung möglich wird. "Gegenüber der klassischen Suche ist beim Data-Mining sehr viel unklarer, worin das Ergebnis bestehen kann. Ähnlich wie bei einer Recherche stößt man auf das Eine oder Andere. Beim Data Mining aber ist es noch ungezielter, denn man erteilt dem System den Auftrag, einfach mal zu analysieren, was denn an interessanten Mustern vorhanden sein könnte", so Seidl.