データマイニングとは何ですか？ –完全ガイド

公開: 2021-09-27

私たちが聞いた非常に一般的な用語は、データマイニングです。それはユニークで革新的なものとして誰にでも来るかもしれません。ただし、データマイニングの概念は最近のものではありませんが、その背後には歴史があります。データマイニングの概念は1世紀以上前から存在していると簡単に言えます。しかし、それは1930年代にのみ脚光を浴びました。最初の使用法は、アランチューリングがユニバーサルマシンを使用して、現代のコンピューターの一部で実行される計算を実行したときに行われました。

その日以来、データマイニングの分野では絶え間ない進化があり、私たちははるかに進んでいます。今日、組織はデータマイニングと機械学習の力を活用して、営業、運用、マーケティング、その他の部門のプロセスを自動化しています。

記事上で

データマイニングの定義
データマイニングの歴史
データマイニングはどのように機能しますか？
データマイニング方法
その重要性
データマイニングの長所と短所
ユースケースと例
テクニック
ツール
データマイニングの未来

データマイニングとは何ですか？

それは、膨大な量のデータを分析し、それによってその量のデータからインテリジェンスを引き出し、組織がビジネス上の課題を解決し、リスクを管理および軽減し、それによって新しいビジネスチャンスを獲得するのを支援するプロセスに他なりません。この名前は、鉱石の山から宝石を探すというアナロジーに由来しています。マイニングとデータマイニングの両方のプロセスには、大量の情報をふるいにかけることによって貴重なものを探すことが含まれます。

このプロセスは、販売、マーケティング、製品開発、研究、トレーニング、開発など、ビジネスのさまざまな側面で使用されます。効果的に使用すると、顧客に関する貴重な洞察を得るのに役立ち、それによって効果的な戦略が生成され、パフォーマンスの出力と収益が向上するため、驚異的な効果が得られます。

データマイニングの履歴

歴史を見ると、「データマイニング」という言葉を最初に発表した記事の1つは、1983年にマイケルC.ラヴェルという紳士によるものでした。当時、ラヴェルや他の有名な経済学者は、この方法が間違っている可能性があると信じていました。結論。

しかし、90年代までに、データから価値を抽出し、パターンを形成するという概念が人気を博していました。 1996年、Teradata、NCR、およびその他の一連の企業が、データマイニングテクノロジーの標準化につながるプロジェクトを実行しました。この作業は、データマイニングの業界標準プロセスを表すCRISP-DMプロセスで構成されています。プロセス全体は、次のような6つのステップに分割されました。

ビジネスの理解
データの理解
データの準備
モデリング
評価
展開

2000年の初めまでに、企業はデータマイニングの価値を理解できるようになり、このプロセスは指数関数的に始まり、業界自体が非常に収益性の高いものになりました。

データマイニングはどのように機能しますか？

データマイニングプロセスの基本は、ビジネス上の質問をし、その質問に答えるのに役立つデータを検索し、最後にそのデータセットを分析用に準備することです。後続の段階での成功は、初期の段階で実行されたタスクの有効性に完全に依存することに注意する必要があります。データの品質が低下すると、出力が低下する可能性があります。したがって、データマイニングに携わるすべての人は、データ品質を最優先事項と見なす必要があります。

5ステップのデータマイニング

通常、専門家は、望ましい結果をもたらす反復可能なプロセスを備えた構造化された方法論に従います。これらの5つのステップを見てみましょう

ステップ1：ビジネスの理解

ここでは、プロジェクトを現在のビジネスシナリオとマッピングすることにより、プロジェクトのビジネス目標を定義する必要があります。それに加えて、プロジェクトのパラメーターも定義する必要があります。

ステップ2：データの理解

手順1で問題の説明を定義したら、問題の説明に対処するのに役立つ適切なデータセットを特定することが重要です。複数のソースからこれらのデータを取得する必要がある場合があります。

ステップ3：データの準備

データソースが特定され、データが収集されたら、ビジネス目標に合わせて、必要な形式でデータを準備します。データの重複やデータポイントの欠落などの問題がある場合は、すぐに修正する必要があります。

ステップ4：データのモデリング

データが準備されたら、そのデータに対してさまざまなアルゴリズムの実行を開始して、さまざまなパターンを調査できます。

ステップ5：評価

データモデリングが完了すると、これらの結果（モデリング演習の結果として）が結果を達成できるかどうかの評価を開始できます。このプロセスは、データモデリングステップとともに反復的に実行され、最良のアルゴリズムが正しい結果をもたらすことを保証します。

すべてのステップが完了すると、プロジェクトの結果を示すために意思決定者に最終的なプレゼンテーションが行われます。

データマイニングが重要なのはなぜですか？

データマイニングはさまざまな専門家が熱心にフォローしているプロセスであるのと同様に、データマイニングの重要性を知ることは重要です。

それが大量のデータをキャプチャし、そのデータから意味のある洞察を収集するプロセスであることは明らかです。したがって、データプロバイダーの需要が大幅に増加し、データアナリストやデータサイエンティストなどの専門家の需要がさらに高まっています。

このプロセスには、データを洞察に満ちた情報に変換することが含まれるため、組織が意思決定を行い、成長のための戦略を定義するのに役立ちます。これにより、組織は特定のマーケティングキャンペーンを実行し、予測を支援することができます。また、顧客の行動に関する具体的な洞察を得るのにも役立ちます。そのため、これらのデータマイニングプロジェクトを実行することが重要です。

データマイニングの利点

今日のビジネスを見ると、膨大な数のソースからの大量のデータを含むデータが絶えず溢れています。今日のビジネスシナリオでは、組織がデータ駆動型であるという選択肢はもはやありません。ビジネスの成功は、データから情報を抽出し、そのインテリジェンスを自分たちの利益のために使用する方法にとって重要です。

簡単に言えば、データマイニングは、組織に現在と過去を分析することにより、将来を最適化する機会を提供します。これは、次に何が起こる可能性があるかについての予測を提供するのに役立ちます。

たとえば、データマイニングを通じて、他の顧客の過去のプロファイルを見て、どの顧客が潜在的に収益性の高い顧客であるかを予測することができます。このようにして、組織として、ROIを向上させる可能性のあるそのような顧客向けの特定のオファーや取引に集中することができます。

さらに、データマイニングを使用して

組織の収益の増加
顧客セグメントとその好みに関する洞察を得る
新規顧客獲得
クロスセリングとアップセルの機会を増やす
顧客の忠誠心と顧客維持の改善
運用パフォーマンスを追跡する

その技術を適用することにより、企業はこれらのデータから得られたインテリジェンスに基づいて意思決定を行うことができます。人工知能や機械学習などの最新のデータ処理テクノロジーのおかげで、組織は大量のデータを数分で処理できます。

データマイニングの課題

革新と進化に加えて、この方法とこの業界が直面する一連の課題があります。これらの課題のいくつかは次のとおりです。

ユーザーインターフェース
データマイニングの出力は、ユーザーが読みやすく理解しやすい場合に役立ちます。この方法では大量のデータを処理する必要があるため、データを視覚的に表示する方法に課題があります。これは、業界とそのプレーヤーが取り組む必要のあることです。

セキュリティと社会の課題
すべての組織が意思決定を行うには、サービスプロバイダーが共有するデータが必要です。共有には、データのセキュリティのポイントが伴います。これは、個人の情報、顧客のプロファイル、および多くの機密データで構成されています。悪意のある人の手に渡ると、悲惨な結果になる可能性があります。

プロセスの課題
マイニングの実際の方法論から生じる課題があります。疑わしいプロセスには、次のような課題が伴います。
1. 多様なデータセットの可用性
2. データセット内のノイズの管理と制御
3. 全体としてのマイニングプロセスの多様性
業界が進化し続けるにつれて、新たな課題が発生し続けます。

データマイニングのユースケースと例

世界的に、データマイニングツールとテクニックを実装することによって驚異的な結果を達成しなければならない多くの組織があります。いくつかのユースケースと例を見てみましょう

グルーポン
同社の主な課題は、ショッピングサービスのために、すでに持っている膨大な量のデータを処理することでした。データマイニングを実装することで、マーケティング活動を顧客の期待に合わせることができました。

ドミノ
世界最大のピザ会社の1つと言われ、小売店、POSシステム、ソーシャルメディアチャネル、その他の多くのソースから、構造化データと非構造化データの膨大なチャンクを収集します。データマイニングを通じて、彼らは顧客についての途方もない洞察を得ることができ、それによって顧客体験を改善し、結果として業績を改善することができました。

これらは参考のためのいくつかの例です。さらに深く掘り下げてみると、データマイニングがビジネス全体に大きな変革をもたらしたような多くのユースケースがあります。

データマイニング技術

最近のデータマイニングプロジェクトのいくつかでは、より良い効果を得るためにさまざまなデータマイニング技術が使用されていることが観察されています。これらのテクニックのいくつかは次のとおりです

分類
クラスタリング
回帰
アウター
シーケンシャルパターン
予測
アソシエーションルール

データマイニングツール

1つ明らかなことは、それは文字通り組織を変革できる強力な方法論です。ただし、プラットフォームの選択で考えられる障害は、すべての利害関係者の期待に応えるプラットフォームを見つけることです。オープンソースプラットフォームからより独自のソリューションに至るまで、利用可能なオプションはたくさんあります。

データマイニングから最大の利益を得る組織は、次のパラメータを持つプラットフォームを選択します。

このプラットフォームには、組織が属する業界のベストプラクティスのいくつかが組み込まれています。
データマイニングのライフサイクル全体を管理できます–探索から本番まで
BIシステム、ERPアプリケーション、CRMシステム、およびその他の金融システムを含む他のエンタープライズアプリケーションと連携できます
IT部門、データサイエンティスト、さらにはアナリストの要件を満たしています。また、視覚化を向上させるための包括的なレポートとダッシュボード要素も提供します。

多くのデータマイニングツールには、関連性のあるデータベースとオープンAPIを備えた柔軟でスケーラブルなアーキテクチャが付属しているため、組織は競争上の優位性を獲得できます。

データマイニングの未来

私たちが言えることは、データ量が指数関数的に増加し、データマイニングの未来が輝く星のように明るくなるということです。データマイニングの技術の進化を見てきましたが、データから洞察を引き出すテクノロジーの改善も見られます。例を挙げると、IoTとウェアラブル技術は、人間をデータ抽出マシンに変えました。そして、これはほんの始まりに過ぎません。

最終的な考え

ここで注意すべき重要な点は、有効なデータの正しいセットを取得するのにかなりの時間がかかるということです。ただし、データセットから意味のある情報を引き出すにはさらに時間がかかります。

業界自体は途方もなく成長しており、テクノロジー主導のセクターです。今日、すべての組織は、さまざまな目的に使用できる高品質のデータを必要としています。

熱心に取り組んでいる多くのサービスプロバイダーがあります。