データマイニングとは？

データマイニングは、デジタル時代に誕生した新しい技術ではありません。この概念は100年以上前から存在していましたが、注目を集め始めたのは1930年代に入ってからでした。データマイニングの最初の事例の1つとして、1936年に英国の数学者であるAlan Turingが、現代のコンピュータと同様の計算を実行できる普遍的なマシンのアイデアを導入したことが挙げられます。

そして現代、データマイニングは長い年月を経て、その重要性が改めて認識されるようになりました。今日の企業は、販売プロセスから投資の財務戦略に至るまで、ビジネスのあらゆる面を改善するためにデータマイニングと機械学習を活用し始めています。それに伴い、データサイエンティストは世界中の企業にとって不可欠な存在となっています。企業はこれまで以上にデータサイエンスを活用して、さらなる成長と発展を遂げようとしています。

データマイニングは、大量のデータを分析して、問題の解決、リスクの軽減、新たなビジネス機会の創出に役立つビジネスインテリジェンスを獲得するためのプロセスです。 データマイニングは、データサイエンスに関連する用語です。「マイニング」（mining）とは「採掘」の意味で、膨大なデータの集積を鉱山になぞらえ、そこから有用な知見を見出すことを鉱石を掘り出すことに例えた表現となっています。どちらのプロセスも、隠された価値を見つけるために、膨大な資源（データ）をふるい分けする必要があります。

データマイニングを活用すれば、手作業では膨大な時間を要するビジネス上の課題に素早く対応することが可能になります。様々な統計手法を使用してデータを分析することで、これまで見逃されていた可能性があるパターンや傾向、関係を特定できます。これらの分析結果に基づいて今後の傾向を予測し、ビジネス成果につながる施策を講じることが可能になります。

データマイニングは、販売、マーケティング、製品開発、ヘルスケア、教育など、ビジネスと研究の様々な分野で活用されています。データマイニングを適切に活用すれば、顧客への理解を深め、効果的なマーケティング戦略を策定し、売上増加やコスト削減を実現できるようになり、競争力の強化と優位性の構築につながります。

データマイニングの主な概念

データマイニングを最大限活用するためには、様々なツールと技術が必要です。最もよく使用される機能の一部を紹介します。

データクレンジングおよび データプレパレーション — エラーや欠測データの識別と削除など、詳細分析と処理に適した形式にデータを変換するプロセスです。

人工知能 （AI）— AIシステムは、計画、学習、推論、問題解決など、人間の知能に関連する分析を行います。

相関ルール学習 — マーケットバスケット分析とも呼ばれており、データセット内の変数間の関係を検証します。例えば、購買データの分析により、一緒に購入されやすい商品を明らかにします。

クラスタリング — データセットをクラスターと呼ばれる意味のあるサブクラスのセットに分割し、データの自然分類や構造を理解しやすくするプロセスです。

分類 — データセット内のアイテムをターゲットカテゴリまたはクラスに割り当てて、データのケースごとにターゲットクラスを正確に予測します。

データ分析 — デジタル情報を評価し、有用なビジネスインテリジェンスを取得するためのプロセスです。

データウェアハウス — 組織の意思決定に役立つビジネスデータの大規模なコレクションです。多くの場合、大規模なデータマイニング施策の基盤となります。

機械学習 — 統計的確率を使用して、明示的なプログラミングを行うことなくコンピュータに「学習」する能力を与えるコンピュータプログラミング手法です。

回帰 — 特定のデータセットに基づいて、売上、温度、株価などの数値の範囲を予測するための手法です。

データマイニングの利点

企業は、これまでとは比べようもないほど大量のデータをかつてないスピードで収集しており、その形式も多様化しています。今日のビジネス環境では、データ主導型ビジネスへの転換は避けられないものとなっています。ビッグデータから知見を獲得し、それをビジネス上の意思決定とプロセスに反映させ、全社的な施策の強化を迅速に進めることができるかどうかが、ビジネス成功の鍵となります。しかし、管理するべきデータが膨大にあるため、データ主導型ビジネスモデルの実現は無謀に思えるかもしれません。

データマイニングなら、過去と現在の状況を把握し、将来の動向を正確に予測することで、今後のビジネス施策を最適化することができます。

例えば、データマイニングを活用すれば、過去の顧客プロファイルに基づいて、収益性の高い見込み客と、特定のオファーに反応する可能性が最も高い見込み客を特定できます。こうした知見をもとに、これらの見込み客のみに特化したオファーを提供することで、投資収益率（ROI）を向上させることができます。

データマイニングを使用すると、次のようなデータに関連するほぼすべてのビジネス課題を解決できます。

収益の増加。
顧客のセグメントと嗜好の把握。
新規顧客の獲得。
クロスセリングとアップセリングの向上。
顧客維持とロイヤルティの向上。
マーケティング活動によるROIの向上。
不正の検出。
信用リスクの特定。
運用パフォーマンスの監視。

データマイニング技術を適用することで、直感ではなく実際のビジネスインテリジェンスに基づいて意思決定を行い、安定した成果を創出し、高い競争力を維持することが可能になります。

機械学習や人工知能などの大規模データ処理技術が利用しやすくなったため、企業は、以前は数日から数週間かかっていた数テラバイトのデータ分析をわずか数分で実行できるようになり、イノベーションとビジネス成長の加速につながっています。

データマイニングの仕組み

一般的なデータマイニングプロジェクトは、まず的確なビジネス上の課題を設定し、それに対応するための適切なデータを収集し、分析に向けたデータプレパレーションを行うことから始まります。その後のプロセスが成功するかどうかは、この初期段階での適切な対応にかかっています。劣悪なデータクオリティは、ビジネス成果にも悪影響を与えます。そのため、データマイニング担当者は、分析に使用するデータの質を確保する必要があります。

データマイニングを実行する場合、次の6つのステップで構成される、体系化された再現可能なプロセスに従うことで、適時かつ信頼性の高い成果を得ることができます。

ビジネス環境の把握 — 現在のビジネス状況、プロジェクトの主な目標、成功基準など、プロジェクトの各パラメーターをしっかり把握します。
データの理解 — 課題を解決するために必要なデータを特定し、利用可能なすべてのソースから収集します。
データプレパレーション — ビジネス上の課題への対応に適した形式でデータを準備し、データの欠測や重複といったデータクオリティの問題を修正します。
モデリング — アルゴリズムを使用して、データ内のパターンを識別します。
評価 — 特定のモデルによって提供される結果が、ビジネス目標の達成にどの程度役立つのかを判断します。最適なアルゴリズムを見つけ出し、成果を最大化するためには、反復フェーズが必要となる場合が多いです。
展開 — プロジェクトの結果を意思決定者が利用できるようにします。

このプロセスを通じて、ビジネス上の課題への対応におけるデータマイニングの重要性を理解するためには、各分野の専門家とデータマイニング担当者の緊密な連携が不可欠です。

データマイニングのユースケースと例

あらゆる業界の企業が、データマイニングによってビジネス変革を実現しています。

Groupon、マーケティング活動を刷新 — Grouponの主な課題の1つは、ショッピングサービスの提供に使用する膨大なデータの処理です。毎日、テラバイトを超える生データをリアルタイムで処理し、この情報を様々なデータベースシステムに格納しています。 Grouponは、データマイニングを活用することで、マーケティング活動を顧客の嗜好に合わせてカスタマイズし、1テラバイトの顧客データをリアルタイムで分析して、顧客の行動傾向を特定できるようになりました。

Air France KLM、顧客の旅行ニーズに対応 — Air France KLMは、データマイニング技術を活用して、旅行に関する検索、予約、運航状況などのデータを、Web、ソーシャルメディア、コールセンター、空港ラウンジにおけるインタラクションデータと統合することで、360°の顧客ビューを作成しています。これにより、顧客に関する深い知見を得ることができ、パーソナライズされた旅行体験を実現しています。

Domino’s Pizza、顧客一人ひとりのニーズに合わせたピザのカスタマイズをサポート — 世界最大手のピザチェーンであるDomino’s Pizzaは、同社のPOSシステムや26のサプライチェーンセンター、テキストメッセージ、ソーシャルメディア、Amazon Echoなどのあらゆるチャネルを通じて、85,000個の構造化および非構造化データソースを収集しています。これらの膨大なデータから深い知見を引き出すことで、ビジネスパフォーマンスを向上させながら、あらゆる顧客接点をまたいで顧客一人ひとりの嗜好やニーズに合わせた購買体験を実現しています。

これらはほんの一例であり、データ主導型ビジネスモデルを推進している多くの企業が、データマイニングによって効率性の向上、業務の合理化、コストの削減、収益性の改善を実現しています。

データマイニングの未来

世界中で生成されるデータ量は増加の一途をたどっており、データマイニングとデータサイエンスは今後も重要な役割を果たし続けることでしょう。デジタルデータの蓄積量は、2020年までに4.4ゼタバイトから44ゼタバイトまで増加すると予測されています。また、世界中で毎秒1.7メガバイトの新しいデータが生成されています。

技術革新によってデータマイニング技術が向上しているように、データから有用な知見を抽出する技術も進化を遂げています。以前は、データの保管と計算にかかるコストが膨大だったため、スーパーコンピュータを使用してデータを分析できるのはNASAのような一部の組織だけでした。しかし現在は、多くの企業が機械学習や人工知能、クラウドベースのデータレイクによるディープラーニングを駆使して、様々な取り組みを進めています。

例えば、モノのインターネット（IoT）とウェアラブルテクノロジーを活用すれば、人とデバイスをデータ生成マシンに変えて、個人や企業に関する知見を無限に得ることができます。こうした技術の効果を最大化できるかどうかは、データの収集、保存および分析を迅速に実行できるかどうかにかかっています。

2020年までに、>IoTデバイスの台数は約200億台に到達すると予測されています。 IoTデバイスのアクティビティによって生成されたデータは、クラウドで利用できるようになります。そのため、様々なデータセットからの大量のデータを処理できる、柔軟でスケーラブルな分析ツールの導入が急務となります。

クラウドベースの分析ソリューションは、組織が大量のデータとコンピューティングリソースにアクセスするための、実用的でコスト効率の高いソリューションです。クラウドコンピューティングは、販売、マーケティング、Web、生産および在庫システムなどのソースからデータを素早く収集してコンパイル、プレパレーション、分析を行い、その結果をビジネス成果の向上につなげるのに役立ちます。

また、オープンソースのデータマイニングツールは、さらに高度な機能と俊敏性を提供します。従来の多くのソリューションでは不可能なアプローチによってあらゆる分析ニーズに対応し、広範なアナリストおよび開発者コミュニティを提供することで、ユーザーによるプロジェクトの共有と協働を可能にします。適切な人材やデータ、ツールを配備すれば、業種や規模を問わず、あらゆる企業が機械学習やAIなどの高度なテクノロジーを活用できるようになったのです。

データマイニングのソフトウェアとツール

データマイニングがビジネス変革を加速させることは明らかです。しかし、あらゆる利害関係者のニーズを満たすソリューションを実装するための最適なプラットフォームを選択することは容易ではありません。 RやPythonなどのオープンソース言語、Excelなどの汎用ツール、その他の多様かつ複雑なツールやアルゴリズムなど、アナリストが利用できるオプションは多岐にわたっています。こうした選択肢の多さが、最適なソリューションの選択をさらに複雑化させています。

データマイニングから最大の価値を引き出すためには、次のようなプラットフォームを選択することをお勧めします。

該当する業界やプロジェクトに関するベストプラクティスが組み込まれている（例えば、医療機関とeコマース企業とでは、データマイニングに求めるニーズが異なります）。

データの検索から生成に至るまで、データマイニングのライフサイクル全体を管理する。

投資収益率を最大化するために、BIシステム、CRM、ERP、財務、およびその他のエンタープライズソフトウェアを含むエンタープライズアプリケーションと連携できる。

先進的なオープンソース言語と統合し、開発者やデータサイエンティストに優れた柔軟性とコラボレーションツールを提供し、革新的なアプリケーションの開発をサポートする。

IT部門、データサイエンティストおよびアナリストのニーズだけでなく、ビジネスユーザーのレポート作成と視覚化ニーズにも対応する。<

Talend Big Data Platformは、データ管理およびデータ統合機能の完全なスイートを提供し、データマイニング担当者が自社のビジネスニーズに迅速に対応できるようサポートします。

オープンでスケーラブルなアーキテクチャーを基盤として、リレーショナルデータベース、フラットファイル、クラウドアプリおよびプラットフォーム用のツールを搭載しており、より多くのデータを短時間で処理できるようにすることで、データマイニングプラットフォームを補完します。これにより、知見獲得までの時間が短縮され、競争優位性を確立できます。

データマイニングの推進

企業が増加し続ける社内外のデータを活用してビジネスの成功につなげるためには、生データから実用的な知見を素早く引き出す必要があります。

業界を問わず、多くの企業がデータマイニングからの知見獲得を促進するために、Talendを活用しています。 Talendの最新のデータ統合プラットフォームなら、チーム間のスマートかつ迅速な協働が可能になり、手動によるコーディングの10倍のスピード、かつ他のソリューションの1/5のコストで、エンドツーエンドのデータ統合ジョブを開発および展開できます。

TalendのBig Dataツールの使用を開始する方法については、こちらをご覧ください。

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