データマイニングの背後にある動機とは？その目的と進化の背景を解説

データマイニングとは、リポジトリに保存された膨大なデータを、統計的手法や数学的手法といったパターン認識技術を駆使して分析し、有用な新たな相関関係、パターン、トレンドを発見するプロセスです。事実に基づくデータセットを解析することで、これまで気づかれていなかった関係性を明らかにしたり、データ所有者にとって論理的かつ有益な形でレコードを要約したりすることができます。

データマイニングの基本的な定義

データマイニングは、大量の情報を選択・探索・モデリングし、当初は未知だった規則性や関係性を発見することで、データベースの所有者にとって明確で有益な結果を導き出す一連の手順です。単なるデータの集計ではなく、データの中に潜む価値を引き出すことが最大の目的となります。

ビジネスインテリジェンスとしての役割

データマイニングは、コンピュータアルゴリズムや統計手法の活用に限定されるものではありません。情報技術（IT）と組み合わせて企業の意思決定を支援できる、ビジネスインテリジェンスの一環として位置づけられています。データサイエンスとも類似しており、特定の状況下で、特定のデータセットに対して、明確な目的を持って人が実行するものです。

多彩なマイニングサービス

データマイニングには、以下のようなさまざまな種類があります。

• テキストマイニング
• Webマイニング
• 音声・動画マイニング
• 画像データマイニング
• ソーシャルメディアマイニング

これらは、シンプルな汎用ソフトウェアから高度に専門化された専用ツールまで、多様なソフトウェアを通じて実行されます。

データマイニングが注目される背景

近年、データマイニングは情報市場のみならず社会全体から大きな注目を集めています。その理由は、膨大なデータが容易に入手可能になった一方で、それらを有益な情報や知識へと変換する必要性が高まっているためです。こうして得られた知見は、業界分析、不正検出、顧客維持（ユーザーリテンション）から、生産管理、科学探求に至るまで、幅広い分野で活用されています。

データ技術の自然な進化の成果

データマイニングは、データ技術が自然に進化した結果と捉えることもできます。データベースシステム市場は、以下のような機能の発展において進化的な道筋をたどってきました。

1. データ収集とデータベース作成
2. データ管理（保管・検索、クエリ処理、トランザクション処理）
3. 高度なデータ分析

例えば、初期のデータ収集・データベース作成基盤の整備が、その後の効率的なデータ保管・検索やクエリ・トランザクション処理の仕組みの発展に不可欠となりました。さらに、多くのデータベースシステムがクエリ処理とトランザクション処理を標準的に提供するようになると、次の段階として高度なデータ分析が発展していったのです。

データウェアハウスとOLAP

データは、さまざまな種類のデータベースやデータリポジトリに保存できます。その代表的な構造のひとつが「データウェアハウス」です。データウェアハウスとは、経営意思決定を支援するために、複数の異種データソースを統一されたスキーマのもとで1つのサイトに整理・格納するリポジトリを指します。

データウェアハウス技術には、データクレンジング、データ統合、オンライン分析処理（OLAP）が含まれます。特にOLAPは、要約・統合・集計などの機能を備えた分析手法であり、データを多角的な視点から柔軟に閲覧・分析することを可能にします。