データマイニング選定時に確認すべき6つのポイント

データマイニング　６つの選定ポイント

選定ポイント1　データマイニングを行う目的の明確化

ビジネスに有効と思われる製品を検討するときによく陥る間違いが、導入することで目的を達成できると思い込み、導入することが目的になってしまうことです。データマイニングは、導入することが目的ではなく、手段として活用して何を実現させるかということが重要です。

「データマイニングを行う目的の明確化」は、製品を選ぶときに必要なポイントであるとともに活用するときに失敗しないための重要なポイントでもあります。いくら優れたデータマイニングシステムでも、目的と異なっているデータマイニングでは、十分な効果をあげられません。データの解析で何を「明確化」「強化」「促進」あるいは「高度化」させたいのかしっかり確認します。

そのためには、まず、ビジネス上の課題を明確にし、分析に必要な要件を定義し、分析のためのシナリオを設計します。そして必要なデータを準備して、目的にあったデータマイニング製品を選ぶようにします。

選定ポイント2　分析する対象のデータの明確化

対象となるデータの種類を明確にします。どのような種類でどれくらいの量のデータを、どのように、どれくらいの頻度で分析したいのかによって、それに適した分析が可能な製品が異なります。

対象となるデータの種類、量、リアルタイム解析の必要性などによって、もっとも適した製品を選ぶようにしなければなりません。分析するデータによっては、データマイニングではなく、テキストマイニングの方が良い場合もあります。

選定ポイント3　使いやすさの確認

どんなに優れた機能、性能の製品でも使いこなせなければ活用できません。担当者のスキルにあった操作性も重視しなければなりません。製品によって、結果のレポートの分かりやすさも異なります。また、データマイニングは、いわば白紙の状態から仮説を構築していくので、試行錯誤を繰り返すことになります。担当者自身が使える製品でないと効果が得られないのです。

選定ポイント4　費用対効果の十分な検証

データマイニングの導入コストは、得られるメリットも大きいですが、高額になるので、十分な費用対効果を見積もることが重要です。期待できるメリット、利益に見合った製品を選びます。また、製品コストだけでなく、バージョンアップや製品の乗り換えコスト、毎年の保守料、コンサルティングコストなども検討が必要です。

選定ポイント5　ノウハウの継承が容易か確認

データマイニングを使いこなすには、担当者にスキルが要求されます。場合によっては担当者が何らかの事情でいなくなってしまう可能性があります。その場合でも、後任者が前任者のスキル、ノウハウを引き継げるようにコメントを残せる製品であれば、スキルやノウハウの継承が行いやすくなります。

選定ポイント6　サポート体制の内容

サポート体制が充実していなければ、問題が生じたときに解決できなくて、優れた製品でも使えない製品となります。トレーニングやコンサルティングサポートがどのようになっているかは重要です。使いこなすノウハウが残しにくい場合は、特に重要になります。