データマイニングとデータウェアハウスの違いとは？基礎知識と比較表で解説

データマイニングとは

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、データベースに蓄積された膨大なデータの中から、有用な相関関係やパターン、トレンドを発見するプロセスのことです。事実に基づくデータセットを分析することで、これまで気づかれていなかった関係性を明らかにし、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します。

データマイニングでは、複数のカテゴリに分類されたデータの隠れたパターンを、有用な情報へと変換していきます。こうしたデータはデータウェアハウスなどの領域に集約され、分析のためにデータマイニングアルゴリズムが実行されます。このプロセスで得られた知見は、コスト削減と収益増加につながる効果的な意思決定を支援します。

データマイニングは、大量の情報の中から、これまで未知だった潜在的に有用なデータを抽出する重要な手法です。データマイニングのプロセスには複数の構成要素が含まれており、これらの要素がデータマイニングシステムのアーキテクチャを形成しています。

データウェアハウスとは

データウェアハウスは、さまざまなソースからデータを収集・管理し、ビジネスに有意義なインサイトを提供するために用いられる技術です。データウェアハウスは、経営判断を支援することを目的として特別に設計されています。

簡単に言えば、データウェアハウスとは、組織の運用系データベースとは独立して管理されるデータベースのことです。データウェアハウスシステムは複数のアプリケーションシステムの統合を可能にし、分析用の統合的かつ履歴的な情報の確固たるプラットフォームを提供することで、データ処理を実現します。

データウェアハウスは、多次元空間においてデータを汎用化し一元化します。その構築にはデータクレンジング、データ統合、データ変換が含まれ、データマイニングにおける重要な前処理ステップと見なすことができます。

また、データウェアハウスはオンライン分析処理（OLAP）ツールを提供し、さまざまな粒度の多次元データを対話的に分析できるようにします。これにより、効果的なデータ汎用化とデータマイニングが促進されます。アソシエーション（関連付け）、分類、予測、クラスタリングなど、複数のデータマイニング機能をOLAP操作と統合することで、さまざまな抽象化レベルにおける対話型のナレッジマイニングを構築することも可能です。

データマイニングとデータウェアハウスの比較

それでは、データマイニングとデータウェアハウスの違いを比較表で見ていきましょう。