データマイニングとは、DM(Data mining)の省略で、統計学、パターン認識、人工知能などのデータを解析する技法を使って、情報管理システムなどに蓄積された膨大なデータの中から、パターンや相関関係などを見出し、マーケティングや営業などに活用するテクノロジーです。
データマイニングにとってデータを分析した結果では「おむつとビール」がその中の逸話として、よく知られていると思うが、興味のある方はデータマイニングに関する面白い記事10選を読んでもらいます。
そして、今回では我々がよく言っているそのデータマニングに関する５つの特徴を解説してみます。
1、膨大なデータに基づく
実際、ほとんどのデータマイニングアルゴリズムは小さなデータボリュームで実行でき、結果を取得できます。ただし、量がすくないデータの場合は、完全に手動分析で要約できる一方で、少量のデータは実際の世界の普遍的な特性を反映できないことがよくあります。ですので、データマイニングで正確的な結果を出すにはまず、膨大なデータを取得しかできます。Ocotparseという無料スクレイピングツールを利用すれば、何百万件のデータを正確的に収集してくれます。
2、高い信憑性を持つ
いわゆる信憑性とは「信用できる、または信頼できる度合い」を意味します。マイニングされたデータは事実に基づいて高い信憑性を持たなければならないです。単にその分野において地位や権力が高いオーラに左右されて、その人が言っていることが本当なのかを判断できず、真実から離れて行くことになるかもしれません。ですので、確実なデータに基づいて出た結論の方が信憑性があります。
3、データの裏側を見抜く
データマイニングとは、データから直接に伝われてくる知識ではなく、人が工夫してその中に隠されているものを発見することです。例えば、TableauやRAWGraphsなどの一般的なBIツールを使用するしか発見できない情報がたくさんあります。
4、未知性に富む
マイニングされた知識は、今まで誰も発見できない未知なものであるべきです。そうでなければ、単に専門家の言っていることを検証しただけです。新しい知識がどんどん発見されて、それを新しい技術に変えれば、世界を変えることになるかもしれません。
5、価値を持つ
マイニングの結果は、企業に直接的または間接的な利益をもたらさなければなりません。データマイニングはとても高級的に見えますが、実は役に立っていないという人もいます。これは単なる誤解です。一部のデータマイニングプロジェクトでは、明確なビジネス目標の欠如、データ品質の不十分、またはデータマイニング職員の経験不足などの原因で、データの最大価値を活かすことができません。しかし、データマイニングそのものの価値を最大限にすれば、成功したケースの多くは、データマイニングが実際に効率を改善するツールになり得ることも証明しています。
以上はデータマニングに関する５つの特徴でした。いかがでしょう。
今後のマーケティング活動において、大きなサポートになれるようなデータマイニングを導入する際には以上の５つの特徴をチェックしてから判断しましょう。きっとお役に立てると思います！