データウェアハウジングとOLAPはデータマイニングとどのように関連していますか？

データウェアハウスとデータマートは、幅広いアプリケーションで使用されています。経営幹部は、データウェアハウスとデータマートのデータを使用して、データ分析を実装し、戦略的な意思決定を行います。一部の企業では、データウェアハウスは、企業管理のための計画-実行-評価の「閉ループ」フィードバックシステムの不可欠な要素として使用されています。

データウェアハウスは、銀行および金融サービス、消費財および小売流通セクター、および需要ベースの生産を含む管理された製造で広く使用されています。一般に、データウェアハウスの使用期間が長いほど、データウェアハウスはさらに発展します。この進化はさまざまな段階で起こります。

当初、データウェアハウスは通常、ドキュメントの生成と事前定義されたクエリへの回答に使用されます。要約された詳細情報を分析するために使用でき、結果はドキュメントやチャートの形式で表示されます。その後、データウェアハウスは戦略的な目的に使用され、多次元分析と高度なスライスアンドダイス操作を実装します。

最後に、データウェアハウスは、データマイニングツールを使用した知識の発見と戦略的な意思決定に使用できます。このフレームワークでは、データウェアハウジングのツールは、アクセスおよび取得ツール、データベース文書化ツール、データ分析ツール、およびデータマイニングツールに分類できます。

ビジネスユーザーは、データウェアハウスに何が存在するか（メタデータを介して）、データウェアハウスのコンテンツを作成する方法、分析ツールを使用してコンテンツをテストする方法、およびそのような分析の結果を表示する方法を理解する手段を持っている必要がありました。

データウェアハウスアプリケーションには、情報処理、分析処理、データマイニングの3種類があります。

情報処理 −クロス集計、表、チャート、またはグラフを使用して、クエリ、基本的な統計分析、および文書化を提供します。データウェアハウスのデータ処理における最新の傾向は、低コストのWebベースのアクセスツールを作成し、それをWebブラウザと統合することです。

分析処理 −スライスアンドダイス、ドリルダウン、ロールアップ、およびピボットを含む基本的なOLAP操作を提供します。これは通常、要約された構造と詳細な構造の両方の履歴情報に基づいて動作します。データ処理に対するオンライン分析処理の主な強みは、データウェアハウス情報の多次元データ分析です。

データマイニング −隠れたパターンと関連性を見つけ、分析モデルを構築し、分類と予測を実装し、視覚化ツールを使用してマイニング結果を表示することにより、知識の発見を提供します。

データマイニングには、OLAPよりも自動化された詳細な分析が含まれているため、データマイニングにはより幅広いソフトウェアが必要です。データマイニングは、ビジネスマネージャーがより適切なユーザーを見つけてリーチするのをサポートし、市場シェアの拡大と利益の向上をサポートできる重要なビジネス洞察を得ることができます。