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データマイニングとは何か(下)

2017/09/29

Bob Violino InfoWorld

 データマイニングとは、自動化されたプロセスで巨大なデータセットを精査して、傾向やパターンを見極めたり、関係を立証したりすることである。その目的は、ビジネス上の問題を解決することや、データ分析を通じて新たな機会を生み出すことにある。

前回から続く)

データマイニングのリスクと課題

 データマイニングには、特有のリスクや課題がある。機密情報や個人識別可能情報が対象に含まれるテクノロジーでは常に言えるように、セキュリティとプライバシーが特に大きな懸念だ。

 根本的な部分で言うと、マイニングの対象データは、完全かつ正確で信頼できるデータでなくてはならない。結局のところ、こうしたデータは、ビジネス上の重大な意思決定に使ったり、あるいは、各方面(一般大衆、規制当局者、投資家、ビジネスパートナー)との意思疎通に使うことも多いからだ。また、現代的な形式のデータには、新しい種類のテクノロジーが必要だ。例えば、各種の分散コンピューティング環境のデータセットの統合(いわゆるビッグデータ統合)を行うためのテクノロジーや、従来より複雑なデータ(画像、動画、時間データ、空間データなど)を扱うためのテクノロジーだ。

 正しいデータを取得して、マイニングできるようにまとめ上げたとしても、IT部門の課題はそれで終わりではない。クラウド、ストレージ、ネットワークの各システムが、データマイニングツールのハイパフォーマンスな処理を支えられるようでなくてはならない。また、データマイニングで得られた情報は、多種多様なユーザーが行動の基盤にしたり解釈したりすることが想定され、そうしたユーザーに向けて明確に提示しなくてはならない。必要となるのは、データサイエンスや関連分野のスキルを持つ人材だ。

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