データマイニングとは？基本概念からKDDプロセスまで徹底解説

データマイニングとは、統計学や数学の手法を含むパターン認識技術を活用し、リポジトリに保存された大量のデータを精査することで、有用な新しい相関関係・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分析して予期しない関連性を見つけ出し、データ保有者にとって論理的かつ実用的な形でレコードを要約することを目的としています。

また、データマイニングは、当初は未知だった規則性や関係性を発見し、データベースの所有者にとって明確で有益な結果を得るために、大量の情報を選択・探索・モデリングする一連の手順であるとも言えます。

データサイエンスとの共通点

データマイニングはデータサイエンスとよく似た分野です。どちらも、特定の目的をもって、特定の状況下で、特定のデータセットに対して人が実行するという点で共通しています。

データマイニングには、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など、さまざまな種類のサービスが含まれます。これらは、シンプルなソフトウェアから高度に専門化されたソフトウェアまで、多様なツールによって実行されます。

アウトソーシングによるメリット

データマイニングを外部委託（アウトソーシング）すれば、低い運用コストで作業を迅速に完了できます。さらに専門企業では、手作業では発見できないデータを保管・処理するための先進的な技術も活用されています。

現在、複数のプラットフォーム上には膨大な量のデータが存在していますが、実際に利用可能な知識はごく限られています。最大の課題は、課題解決や企業の成長につながる本質的な情報を抽出できるようデータを分析することです。幸い、データマイニングには数多くの強力なツールや手法が存在し、それらを通じてより良い意思決定を導き出すことができます。

KDD（知識発見）プロセスの7つのステップ

データマイニングは「Knowledge Discovery in Database（KDD：データベースからの知識発見）」とも呼ばれています。知識発見のプロセスは、以下のステップを反復的に実行することで構成されます。

• データクリーニング（Data Cleaning）：ノイズや不整合なデータを除去します。
• データ統合（Data Integration）：複数のデータソースを結合します。
• データ選択（Data Selection）：分析タスクに関連するデータをデータベースから取得します。
• データ変換（Data Transformation）：集計や要約などの操作を実行し、マイニングに適した形式へデータを変換・統合します。
• データマイニング（Data Mining）：インテリジェントな手法を用いてデータパターンを抽出する、中核となる重要な段階です。
• パターン評価（Pattern Evaluation）：興味深さの指標に基づき、真に価値のあるパターン（知識）を識別します。
• 知識表現（Knowledge Presentation）：可視化や知識表現の手法を用いて、マイニング結果として得られた知識をユーザーに提示します。

これらのステップを繰り返し実行・改善することで、蓄積されたデータから実用的な知識を継続的に引き出すことが可能になります。ビジネスにおける意思決定の精度向上を目指すなら、まずは自社のデータに対する理解を深め、適切なマイニング手法を選択することが第一歩となるでしょう。