データマイニングとWebマイニングの違いとは？特徴と相違点を徹底解説

データマイニングとは

データマイニングとは、リポジトリに蓄積された大量のデータを精査し、パターン認識技術や統計学・数学の手法を駆使することで、意味のある新たな相関関係、パターン、トレンドを発見するプロセスです。観測データセットを分析して予期せぬ関係性を見つけ出し、データ所有者にとって理解しやすく有益な形でデータ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、大量のデータを選択・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かつ有用な結果を得る一連の流れでもあります。自動または半自動的な手法によって膨大なデータを探索・分析し、意味のあるパターンやルールを導き出す手順と言えるでしょう。

データマイニングはデータサイエンスとよく似ており、特定の状況において、特定のデータセットに対して、明確な目的を持って人間が実行します。このプロセスには、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、多岐にわたるサービスが含まれ、シンプルなソフトウェアから高度に専門的なものまで、さまざまなツールを通じて実行されます。

データマイニングをアウトソーシングすれば、低い運用コストで作業を短期間で完了させることが可能です。さらに、専門企業は最新技術を活用できるため、手作業では処理が困難なデータの整理・分析にも対応できます。各種プラットフォーム上には膨大な情報が存在していますが、その中で実際に活用できる知識はごくわずかです。

最大の課題は、問題解決や企業の成長につながる重要な情報を、データ分析を通じて抽出することです。幸い、データをマイニングしてより深いインサイトを得るための強力なツールや手法が数多く提供されています。

Webマイニングとは

Webマイニングとは、データマイニング技術を応用し、Webベースの記録やサービス、サーバーログ、ハイパーリンクなどを対象として、有用なパターンやトレンド、データを抽出するプロセスを指します。Webマイニングの主な目的は、データの収集と分析を通じて重要なインサイトを獲得し、Webデータに潜むパターンを発見することにあります。

広義にとらえると、Webマイニングは「データマイニング技術をインターネットに適用したもの」であり、一方のデータマイニングは「主に構造化されたデータに対してアルゴリズムを適用し、ナレッジディスカバリー（知識発見）プロセスの中でパターンを見つける手法」と定義されます。

Webマイニングには、多様なデータタイプを扱えるという大きな特徴があります。Webには、テキストを含むWebページ、ハイパーリンクで相互に接続されたページ群、そしてWebサーバーログから把握できるユーザーの行動履歴といった側面があり、これらがマイニングプロセスにおける複数のアプローチを可能にしています。

データマイニングとWebマイニングの主な違い

両者は密接に関連していますが、対象とするデータや適用範囲に違いがあります。以下の表に主な相違点をまとめました。

このように、Webマイニングはデータマイニングの手法をWebという特殊な環境に適用したものであり、両者は包含関係にあると言えます。ビジネスの現場では、顧客データや販売データの分析にはデータマイニングを、Webサイトの改善やマーケティング施策の立案にはWebマイニングを活用するなど、目的に応じた使い分けが重要になります。