データマイニングが重要である理由はこれまでに書いてきましたが、いざやってみると、失敗するケースが多発しています。もしかすると、ほとんど失敗なのかもしれません。 それは何がまずいかというと、マイニング環境が技術的に足りないか、体制がととのっていない、そもそも過大な期待をしているということが挙げられます。 失敗要因を考えてみましょう 無秩序なデータ収集(技術の問題) 「何か重大な情報があるかも?」とやみくもなデータ収集は解析レベルの低下のみならず、身動きをとれなくします。 解析スキルの欠如(技術の問題) スキルの欠如は、解析手法を適切に用いることができないばかりか、解析結果に誤った解釈を与え現実とはかけ離れたものになります。 解析環境の不整備(環境・体制の問題) データマイニングを実行するには、最低限のマイニングに値するデータと、実行するツールなどの環境が必要になります。環境が十分でない状