データマイニングインターフェースとは？仕組みと主な機能をわかりやすく解説

データマイニングとは、リポジトリに保存された大量のデータに対して、統計的手法や数学的手法といったパターン認識技術を適用し、有用な新しい相関関係・パターン・トレンドを発見するプロセスです。

具体的には、事実に基づくデータセットを分析して予期しない関係性を明らかにしたり、データ所有者にとって論理的かつ有益な形でレコードを新しい手法によって要約したりすることを指します。また、大量の情報を選択・探索・モデリングし、当初は未知だった規則性や関連性を見つけ出すことで、データベース所有者にとって明確で有益な結果を得るための一連の手順でもあります。

データマイニングのアウトソーシングが注目される理由

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全体をより迅速に進められます。専門企業は最新技術を駆使できるため、手作業では発見が難しいデータも効率的に抽出可能です。現代では複数のプラットフォーム上に膨大なデータが蓄積されている一方、実際に活用できる知識はごく限られています。だからこそ、データから価値を引き出す仕組みが重要視されています。

データマイニングインターフェースとは

データマイニングインターフェースは、ユーザーがデータマイニングの処理とやり取りを行うための媒体を提供するものです。データマイニングクエリ言語（DMQL）を直接扱うのは容易ではないため、実務ではグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を通じてデータマイニングシステムと対話するのが一般的です。データマイニングクエリ言語はコア言語としての役割を担い、その上にGUIを柔軟に設計できるのが理想的な構成といえます。

データマイニングインターフェースの主な機能構成要素

データマイニングのインターフェースは、主に以下のような機能的コンポーネントで構成されます。

1. データ収集とデータマイニングクエリの作成

タスクに関連するデータセットを指定し、データマイニングクエリを作成できるようにします。

2. 発見されたパターンの表示

発見されたパターンを、表・グラフ・チャートなどのさまざまな可視化手法で分かりやすく表示できるようにします。

3. 概念階層の指定と操作

概念階層を手動または自動で指定できます。さらに、与えられたデータセットの分布に基づいて、概念階層を自動的に修正・調整することも可能です。

4. データマイニングプリミティブの操作

選択、表示、概念階層の変更といったデータマイニング操作を強力かつ柔軟に調整できるようにします。

5. 対話型マルチレベルマイニング

発見されたパターンに対して、ロールアップ（集約）やドリルダウン（詳細化）といった操作を実行できます。

ユーザーの種類とインターフェース設計のポイント

データマイニングインターフェースを設計する際は、ユーザーの種類の違いにも配慮する必要があります。データマイニングシステムのユーザーは、大きく「ビジネスアナリスト」と「ビジネスエグゼクティブ（経営幹部）」に分類できます。

ビジネスアナリストは、対象データの一部を選択したり、ディメンションを操作したり、データマイニング処理を細かく調整したりする際の柔軟性と利便性を求めます。一方、ビジネスエグゼクティブには、データマイニング結果の明快な提示と解説、そしてレポート作成やプレゼンテーションのプロセスへのスムーズな統合が必要です。

優れたデータマイニングシステムとは、この両タイプのユーザーそれぞれにとって使いやすいインターフェースを備えているものだと言えるでしょう。