データウェアハウスマイニングとは

データウェアハウスマイニングとは、1つまたは複数のデータベースに含まれる情報を分析して、情報を有用にすることです。 これらのデータベースまたはデータウェアハウスは、データの中央保管庫です。 企業は、顧客について収集した情報をデータウェアハウスに集約します。 情報が収集されると、「マイニング」され、有益な情報がそこから抽出されて、企業が利益を増やすかコストを削減するビジネス上の意思決定に役立つ情報が生成されます。 小売業者は、頻繁にデータウェアハウスマイニングを使用して、顧客の行動を分析および予測します。

たとえば、買い物客がスーパーに行ってレジに頻繁に買い物客のカードを渡すと、購入に関する情報が収集され、会社のデータウェアハウスに保存されます。 スーパーマーケットチェーンには、人々が何を、いつ、どのような量で、どの価格で購入するかに関する何百万ものデータがあります。 店は、冷凍エンドウの50,000個のパッケージが昨年販売されたことを知っているかもしれませんが、その情報だけでは特に役に立ちません。 ただし、データウェアハウスマイニングにより、これらの冷凍エンドウ豆の75％が新鮮なエンドウ豆が入手できない月に販売された、またはエンドウ豆の10％がサンクスギビングまでの2週間で販売されたことが判明した場合、会社はその情報を使用して、冷凍エンドウ豆の年間売上を増やします。

企業は、データウェアハウスマイニング技術を使用して、将来の売上を予測できます。 データマイニングは、在庫および価格決定の影響を見積もるのにも役立ちます。 スーパーマーケットでは、データマイニングにより、特定の年に新鮮なエンドウ豆が不足している場合に、冷凍エンドウが枯渇するのを防ぐことができます。

データマイニング回帰は、方程式内の何かが変更された場合にデータ値に何が起こる可能性があるかを示すために使用されるデータマイニング手法です。 スーパーマーケットの例を使用すると、新鮮なエンドウ豆の価格が上昇した場合、回帰により冷凍エンドウの販売レベルが予測されます。 回帰では、履歴データを使用し、それに式を適用して、将来の動作を予測します。

多くの場合、企業はデータウェアハウスマイニングソフトウェアアプリケーションを使用して、データを収集およびマイニングします。 正しいアプリケーションは、所有するデータの量と実行する分析の種類によって決まります。 有用なデータを収集して解釈するには、正しいデータマイニングツールを選択することが重要です。