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日々圧倒的な量のデータが生成されていますが（何十億バイトという話ですよ）、企業にとっては、毎日大量の生データが入ってくるため、インサイトを明らかにすることが課題となります。

幸い、データ マイニングにより、組織は生の情報を掘り下げてデータ セット内のパターンを明らかにすることができ、そのパターンは、より多くの情報に基づいた意思決定を支援するビジネスインサイトにつながります。

また、データ マイニング ツールで、このプロセスはシンプルになり、そのツールのほとんどは AI や複雑なアルゴリズムを使ってデータマイニングと分析のプロセスを自動化および効率化するため、データサイエンティストもそれほど技術的ではないプレーヤーもいるチームには特に有用です。

この革新的な分析技術を活用することで、データの意味を理解したいとお考えの方は、これからご紹介するデータマイニングツール９選のリストをぜひご覧ください。

ではその前に、データマイニングについて知っておくべきことを以下に５つ挙げましょう：

  • データマイニングツールによって、ユーザーは、他の方法では見逃していたかもしれないデータの深いパターンや傾向を特定することができる。
  • データマイニングは、SNS や顧客サービスとのやり取りからのデータなど、様々なデータタイプの分析に使用することができる。
  • データマイニングツールは、データの収集とクリーニングからデータの可視化と解釈に至るまで、データのライフサイクル管理に対応できる。
  • データマイニングツールは、他のデータ分析ツールよりも深く掘り下げることから、ユーザーは、より詳細でユニークなインサイトを導き出すことができる。
  • データマイニングツールの第一線には、RapidMiner、KNIME、Orange、SAS Enterprise Miner、Oracle Data Miner、Qlik Sense、Apache Mahout、Teradata、MonkeyLearn などがある。

データマイニングツールとは

データマイニングツールは、生データの「採掘」に使われるデータプラットフォームであり、このツールで、ユーザーは綿密なデータインサイトの収集、準備、分析、解釈、および報告ができるようになります。

このプラットフォームで、データマイニングのライフサイクルを管理するのに使う複雑なアルゴリズムや統計的手法などの技術が使われているため、データマイニングツールは、多くの場合、ほとんどのプラットフォームでは識別できないパターン、関係、その他のデータの詳細の発見および説明ができます。

データマイニングツールの評価方法

ビジネス用のデータマイニングツールを選択する際には、多くの意思決定要素が重要になりますが、検討すべき要素のうちの最も重要な３つを見てみましょう。

１．さまざまなデータ型との互換性

データマイニングツールで、さまざまなソースからデータを集めて、有用なインサイトを特定することができるはずです。なので、ビッグデータ、構造化データおよび非構造化データ、そして業界固有のデータソースを扱えるデータマイニングツールを選択することが重要です。

また、ビジネスやデータ分析の目標に応じて、生成 AI や AI モデルデータ、IoT やセンサーデータ、SNS や顧客とのインタラクションデータと連携するソリューションを探したいと思うでしょう。大抵のデータマイニングツールは、さまざまなソース間のデータ収集プロセスをしやすくするために、サードパーティの統合やコネクタに依存しています。

２．UX（ユーザーエクスペリエンス）

データマイニングツールは、データサイエンティストのためにも非データサイエンティストのためにも複雑な分析タスクを完了してくれます。なので、技術力が乏しい従業員のニーズを満たすために、データマイニングツールは使いやすさと全体的な UX（ユーザーエクスペリエンス）を第一に考えないといけません。

また、ベストなデータマイニングツールには、ローコード／ノーコード機能、ドラッグ＆ドロップ設定、自動化、カスタマイズ可能なデータビジュアライゼーションなどの機能があり、UX を上げてくれます。

３．スケーラビリティ（拡張性）

あらゆる規模の組織において、データ分析プロジェクトや要件の成長に合わせて拡張できるデータマイニングの技術が必要です。なので、現在や将来のビジネスに有効なデータマイニングソリューションを見つけるには、複数のアルゴリズムと技術に対応し、広範な設定可能性を提供するプラットフォームを探しましょう。

また、並列処理、分散コンピューティング、高速処理手法の組み合わせなど、大量のデータを高速処理できるソリューションも必要です。あと、最も使用頻度の高いビジネス・アプリケーションと統合できるソリューションを探すのもいいでしょう。

データマイニングのためのデータ準備

データマイニングツールを最大限に活用するには、多様なソースからの高品質なデータへのアクセスが必要です。そこで、データ統合プラットフォームである Integrate.io が重要な役割を果たします。Integrate.io は、サイロ化されたソースからデータをシームレスに抽出し、豊富なコネクタライブラリを通じて Salesforce などの他のビジネスアプリケーションに格納します。

Integrate.io は、それ自体はデータマイニングツールではありませんが、マイニングのためのデータを準備するのに欠かせない以下のような機能が備わっています：

  • ETL（抽出、変換、格納）: Integrate.io は、データベース、SaaS プラットフォーム、クラウドストレージなどの複数のソースからデータを抽出することに長けており、データマイニングの要件に合うようにデータの形式と構造を変換して、エラー、矛盾、冗長性を一掃することでデータを精製する。そして、このプラットフォームは、この洗練されたデータを、データマイニングの主要プラットフォームである汎用性の高いデータウェアハウスやデータレイクに送り込む。

Integrate.io の主な機能：

  • コード不要の直感的な ETL、リバース ETL、シンプル化されたデータ集計
  • 専用コネクタ、自動パイプライン、カスタマイズオプションを備えた、高度なELT および CDC（変更データキャプチャ）
  • データオブザーバビリティの積極的なモニタリングと、好みに合わせた自動アラート
  • データウェアハウス最適化のための DWH インサイト
  • 数多くのBI（ビジネスインテリジェンス）、データベース、クラウド、分析、eコマース、マーケティング、販売プラットフォームと互換性のある包括的なコネクタ

データの準備と統合が完了したら、専用のデータマイニングツールを活用して有意義なインサイトを得る準備はバッチリです。そして、よく使われているデータマイニングツールには次のようなものがあります：

おすすめデータマイニングツール

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１．RapidMiner

G2 の評価：５つ星中４.６

主な機能：

  • ビジュアルでドラッグ＆ドロップ可能な分析ワークフロー
  • 非構造化データのインサイトのためのテキストマイニングとセンチメント分析
  • ローコードおよびコードベースのデータサイエンス機能へのアクセス
  • 統合された JupyterLab 環境
  • 管理コントロールとデータの暗号化

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RapidMiner はエンタープライズレベルのデータマイニングおよびデータサイエンスのプラットフォームで、モデル構築、データエンジニアリング、データガバナンス、MLOps のユーザー要件に対応するように設計されています。様々なソースからの非構造化データに対してセンチメント分析を行うことができるため、特にテキストマイニングに強いソリューションです。

購入する企業は、ほとんどは価格情報について RapidMiner への直接の問い合わが必要ですが、RapidMiner Studio Free という、教育、研究、その他の限られた用途に使用できる無料バージョンもあります。

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２．KNIME Analytics Platform

G2 の評価：５つ星中４.３

主な機能：

  • あらゆるファイル形式に対応
  • スプレッドシートとデータタスクの自動化
  • ワークフローセグメントバンドル
  • Python、R、JavaScript のスクリプトの統合
  • KNIME Community Hub のレポジトリへのアクセス

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KNIME Analytics Platform は、無料のオープンソースのデータ分析およびデータマイニングソリューションであり 、その手頃な価格だけでなく、３００以上のデータソースコネクタ、ユーザーに優しいビジュアライゼーション、便利な AutoML コンポーネントなど、その豊富な機能性から多くのユーザーに選ばれています。

KNIME は個人ユーザーは無料ですが、その他にも、ニーズに応じた有料プランもあります。価格については、営業チームへの問い合わせが必要です。

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３．Orange

G2 の評価：５つ星中４.１

主な機能：

  • 属性のランキングと選択
  • ハンズオントレーニングのための教育主導型ウィジェット
  • 外部のデータマイニング、自然言語処理、テキストマイニング、その他のタスクのためのアドオン
  • .xlsx、.csv、.tab、Google スプレッドシート、PostgreSQL、および MSSQL データ形式のネイティブサポート
  • Python ベースのソリューション

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Orange もまた無料であり、ML（機械学習）とデータ可視化機能をより多くのユーザーに提供する、オープンソースのデータマイニングソリューションです。このツールは、主に Python スクリプトと特定のデータフォーマットで動作するように設計されていますが、ユーザーが特定のニーズに合わせて調整できる様々なデータ可視化とワークフローオプションもあります。

また、Orange の YouTube チャンネルと更なるリソースで、教育者も独学で習得したい人も、同様に基本的なデータ分析と管理スキルのトレーニングができます。ただ、このツールには制限がいくつかあり、企業のユースケースにはあまり適していないかもしれません。

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４．SAS Enterprise Miner

G2 の評価：５つ星中４.４

主な機能：

  • セルフドキュメンテーション
  • 詳細なデータマイニングプロセスマップ
  • 高度で多様な予測モデリング技術
  • 視覚的な評価と検証 KPI（重要業績評価指標）とメトリクス
  • SAS Viya のテクノロジーとの緊密な統合

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SAS Enterprise Miner は、AI および分析プラットフォームである SAS Viya など、他の SAS ソリューションとネイティブに統合する専用データマイニング・ソリューションです。このプラットフォームには、多様なデータプレパレーションおよび探索ツールに加え、並列処理、グリッドコンピューティング、スケーラビリティのためのサーバーベースの処理およびストレージなどの機能が付属しています。

SAS Enterprise Miner の価格情報は、リクエストのみでしか受けられませんが、購入希望者は無料トライアルやデモが利用できる点と、学生ユーザー向けの特別価格が利用できる点にご注意ください。

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５．Oracle Data Miner

Capterra の評価：５つ星中４.４

主な機能：

  • ODMr のツールパレットノード
  • データ並列およびタスク並列実行のためのオープンソースの R統合
  • Oracle Database、Spark、Hadoop のデータソースとの互換性
  • ドラッグ＆ドロップ機能
  • 複数の ML モデルの自動構築のためのモデル構築ノード

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Oracle Data Miner は、Oracle SQL Developer の拡張機能であり、「市民データサイエンティスト」向けの使いやすさに重点を置いて、詳細なデータ分析、データマイニング、などのデータタスクに対応しています。サードパーティと Oracle の統合、ドラッグ＆ドロップの UI（ユーザーインターフェース）、組み込みおよび自動の両アルゴリズムとワークフローを提供することで、使いやすさとエンタープライズレベルの機能のバランスを図っています。

Oracle Data Miner は、Oracle SQL Developerユーザー向けの無料の拡張機能であり、単独での使用はできません。また、Oracle SQL Developer は無料の統合開発環境で、Data Miner の機能を利用する前にダウンロードが必要です。

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６．Qlik Sense

G2 の評価：５つ星中４.５

主な機能：

  • 連想分析エンジン
  • AI 支援によるデータプレパレーションと AI 生成によるインサイト
  • AutoMLと予測分析
  • リアルタイムのデータパイプライン
  • インタラクティブなダッシュボードとセルフサービスの可視化

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Qlik Sense は、企業のデータマイニング要件に対応する AI と ML が多数搭載されたクラウド分析プラットフォームです。ユーザーには、メモ、会話スレッド、その他のコンテキスト情報をアナリティクスに直接追加するオプションがあり、セルフサービスデータカタログには、データのステータスとソースに関する詳細情報があります。

価格については、Qlik Standard は年額課金で１ユーザーあたり月額２０ドルからあり、他にも「プレミアム」と「エンタープライズ」の２つのオプションがあります。

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７．Apache Mahout

G2 の評価：５つ星中４.２

主な機能：

  • Java および Scala のプログラミング言語
  • ビッグデータ処理のための MapReduce および Spark
  • カスタマイズのための拡張可能なライブラリ
  • HDFS、HBase、その他の Hadoop コンポーネントとの統合
  • コミュニティのサポートリソースを備えたオープンソースソフトウェア

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Apache Mahout は Apache ソフトウェア財団のプロジェクトです。Apache Hadoop の上に構築され、フレームワークのサポートで独自のアルゴリズムを構築したいデータ科学者、数学者、統計学者向けに設計されており、主に、データの分類、クラスタリング、推薦、およびパターンマイニングのタスクが目的のユーザーに選ばれています。

Apache Mahout は、Quickstart または GitHub レポジトリからダウンロードできる無料のオープンソースソリューションです。また、Apacheで、新規ユーザーは Mahout のダウンロードや、データの準備ができ、多くのスタートアップおよびユーザーガイドが得られます。

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８．Teradata VantageCloud

G2 の評価：５つ星中４.２

主な機能：

  • Integrate.io のような他の ETL ツールと統合可能
  • データファブリック および オブジェクトストレージ
  • ClearScape 分析へのアクセス
  • 複数クラスタのサイジング
  • クラウド、ハイブリッド、オンプレミスのデプロイオプション

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Teradata VantageCloud は、３大マネージドクラウドプロバイダー（Azure、AWS、GCP）や様々なデータウェアハウス、レイクハウス、レイクなど、様々なクラウドやデータストレージ環境との互換性を重視したクラウド分析のデータプラットフォームです。広範な統合機能と拡張性により、データマイニングのための企業向けソリューションとしてトップクラスの地位を確立しています。

VantageCloud Lake の価格は月額４,８００ドルから、VantageCloud Enterprise の価格は月額９,０００ドルからになります。

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９．MonkeyLearn

G2 の評価：５つ星中４

主な機能：

  • センチメント分析ツール
  • データのクリーニングとラベリング
  • カスタマイズ可能なチャート、フィルター、データの可視化
  • 事前構築済みおよびカスタムの ML モデル
  • テキスト分析用ビジネステンプレート

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MonkeyLearn は、顧客データ分析に特化したノーコードのテキスト分析およびマイニングソリューションであり、ユーザーは、テキスト分類器と抽出器の助けを借りて、NPS（ネットプロモータースコア）から顧客調査、顧客サポートの感情まで、あらゆることについてより深いインサイトを得ることができます。

MonkeyLearn では、価格はハッキリと提示されていないので、購入に興味のある方はベンダーへの直接の問い合わせが必要ですが、MonkeyLearn のセンチメント分析のような特定のツールは、無料で試すことができます。

Integrate.io でビジネスに変化をもたらすようなインサイトを発見しよう

Integrate.io は、このようなデータマイニングツールと組み合わせて使うことで、包括的なデータマイニングパイプラインを構築することができます。例えば、Integrate.io を使って CRM（顧客関係管理）システムからデータを抽出し、それを必要な形式へ変換してデータウェアハウスへ格納することができ、そしてその後は、データマイニングツールを使ったデータ分析や、トレンドやパターンの特定ができます。

つまりは、Integrate.io は、データマイニングのためのデータの準備が必要な企業にとって貴重なツールとなり、Integrate.io でデータ統合プロセスの自動化による、時間とリソースの節約が実現します。

Integrate.io の料金は、組織が必要とする製品によって変わってきます。例えば、ETL とリバース ETLは年間１５,０００ドルからですが、データオブザーバビリティや DWH インサイトの Essentials は無料です。

Integrate.io をお試しになりませんか。詳しくお知りになりたい方は、１４日間のトライアルか、デモでぜひ無料でご体験ください。

データマイニングに関する Q&A

Q. データマイニングとは何ですか？

A. データマイニングとは、ML（機械学習）、高度なアルゴリズム、統計モデリングなどの技術に依存し、既存のデータセットからより深いパターン、相関関係、サブテキスト的な意味を見つけ出す、綿密な分析プロセスのことです。

Q. データマイニングのプロセスはどのように完了するのですか？

A. データマイニングプロセスは、データの収集から始まり、データのクリーニングと準備、時折のデータの抽出および変換、データ分析、アルゴリズムによるデータの発見とモデリング、モデルの評価と解釈という循環的なプロセスを経て完了します。

Q. データマイニングにおけるパターンとモデルとは何ですか？

A. パターンとは、データセット内の識別可能な関係や傾向のことであり、モデルとは、データマイニングにおいてそのパターンをコンテクストで枠付けするために使用されるものです。パターンの例としては、関連、シーケンス、クラスター、分類などがあり、モデルの例としては、分類モデル、予測モデル、回帰モデルなどがあります。