データマイニングとビッグデータの違いとは？基礎知識をわかりやすく解説

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（データ保管庫）に保存された大量のデータを精査し、パターン認識技術や統計・数学的手法を活用することで、意味のある新しい相関関係、パターン、トレンドを発見するプロセスです。観測データセットを分析して予期しない関係性を見つけ出し、データの所有者にとって理解しやすく有用な形でデータを要約することを目的としています。

データマイニングでは、分析ツールを含むさまざまな種類のソフトウェアパッケージが使用されることがあります。処理は自動化される場合もあれば、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照会（クエリ）を送信するなど、人的作業が中心となる場合もあります。

一般的に、データマイニングは比較的高度な検索操作を含み、焦点を絞った明確な結果を返す一連の操作として定義されます。たとえば、データマイニングツールを使えば、数十年分の会計データの中から、特定の事業年度における経費や売掛金の該当列を効率的に抽出することが可能です。

ビッグデータとは

ビッグデータとは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを含む、テラバイト級に及ぶ膨大な量のデータを指します。このような大量のデータを1台のシステムで処理するのは非常に複雑であり、処理・分析の過程では中間計算結果がRAM（メモリ）上に保存されます。しかし、あまりに巨大なデータを単一のシステムで処理しようとすると、処理に長時間かかるだけでなく、システムへの過負荷によって正常に動作しなくなることもあります。

ビッグデータセットとは、従来のシンプルなデータベースやデータ管理構造の処理能力を超えて成長したデータ集合のことです。かつてはビッグデータの処理コストが高く実現が難しかったため、こうした大規模データはほとんど扱われることがありませんでした。たとえば、Microsoft Excelのスプレッドシートでは到底扱いきれない規模のデータセットは、ビッグデータと定義することができます。

それでは、データマイニングとビッグデータの比較を見ていきましょう。