データマイニングは、情報処理やオンライン分析処理とどのように関連していますか？

データウェアハウスアプリケーションには、情報処理、分析処理、データマイニングの3種類があります。

情報処理 −クロス集計、表、チャート、またはグラフを使用したクエリ、基本的な数値分析、および文書化を提供します。データウェアハウスのデータ処理における最近の傾向は、Webブラウザと統合された低コストのWebベースのアクセスツールを作成することです。

分析処理 −スライスアンドダイス、ドリルダウン、ロールアップ、ピボットなどの基本的なOLAP操作を提供します。これは通常、要約された形式と詳細な形式の両方の履歴情報に作用します。情報処理よりもオンライン分析処理の主な分野は、データウェアハウスデータの多次元情報分析です。

データマイニング −隠れたパターンと関連性を発見し、分析モデルを作成し、分類と予測を実装し、視覚化ツールを使用してマイニングの結果を表示することにより、知識の発見を提供します。

情報処理はクエリに基づいており、有用なデータを発見することができます。このようなクエリへの回答は、データベースに直接保存されたデータ、または集約サービスによって計算可能なデータを反映できます。それらは、データベースに埋め込まれた洗練された設計や予測可能性を反映していません。したがって、情報処理はデータマイニングではありません。

オンライン分析処理は、データウェアハウスのユーザー定義のサブセットからいくつかの粒度で要約されたデータを変更できるため、データマイニングに一歩近づきます。 OLAPとデータマイニングのサービスは互いに素であると見なすことができます-

OLAPは、データ分析を簡単にサポートするデータ要約/集計ツールです。データマイニングにより、大量のデータに隠された暗黙の設計と興味深い知識を自動的に検出できます。

OLAPツールは、インタラクティブなデータ分析の簡素化と提供を目的としていますが、データマイニングツールの目的は、ユーザーがプロセスをサポートできるようにしながら、可能な限り多くのプロセスを自動化することです。この方法では、データマイニングは、従来のオンライン分析処理をさらに1段階進めます。

データマイニングがデータ定義とデータモデリングの両方をカバーする、データマイニングの代替ビューを採用することができます。 OLAPシステムはデータウェアハウスからの情報の一般的な定義を表示できるため、OLAPサービスは基本的に、ユーザー主導のデータの要約と比較（ドリル、ピボット、スライス、ダイシングなど）を目的としています。

データマイニングは、データウェアハウスに保存されたデータの分析に限定されません。データウェアハウスでサポートされている要約レコードよりも詳細な粒度で存在するデータを調査できます。

また、最新の多次元データベーステクノロジーを使用してモデル化するのが複雑なトランザクション、空間、テキスト、およびマルチメディアレコードを探索することもできます。このコンテキストでは、データマイニングは、データマイニングサービスと管理されるデータの複雑さに関して、OLAPよりも広い範囲をカバーしています。