データマイニングとデータサイエンスの違いとは？定義・目的・活用法を徹底比較

データマイニングとは

データマイニングとは、大量の生データから有用な情報、パターン、トレンドを抽出するプロセスのことです。高度な数値アルゴリズムを用いてデータを分割し、将来の事象が発生する確率を算出します。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、ソーシャルネットワークデータマイニングなど、さまざまな種類があります。処理にはシンプルなものから高度なものまで多様なソフトウェアが使われており、「KDD（Knowledge Discovery in Data：データからの知識発見）」とも呼ばれています。

データマイニングでは、分析ツールを含む各種ソフトウェアパッケージが活用されることがあります。作業は完全に自動化できる場合もあれば、担当者がアーカイブやデータベースに対して特定の情報検索クエリを送信するなど、人手に頼った形で行われるケースもあります。

データサイエンスとは

データサイエンスは、情報そのものを対象とするコンピュータサイエンスの新興分野です。ツール、アルゴリズム、機械学習の原理を組み合わせて、構造化データと非構造化データの両方から有用なデータを抽出する、学際的な領域として位置づけられています。

データサイエンスは単なる統計学や機械学習ではなく、データの分析とモデリングを通じて複雑なデータの世界を解き明かす、独立した専門分野です。この仕事を担うのがデータサイエンティストであり、複数のソースからデータを収集し、整理・分析を行った上で、その結果をビジネスの意思決定に効果的に反映させます。最終的な目的は、データから有益なインサイト（知見）を引き出すことです。

以下の表で、データマイニングとデータサイエンスの違いを比較してみましょう。