© Статья была опубликована на сайте "УПРАВЛЕНИЕ 3000"
Необходимость автоматизированного интеллектуального анализа данных стала очевидной, в первую очередь, из-за огромных массивов исторической и вновь собираемой информации. Трудно даже приблизительно оценить объем ежедневных данных, накапливаемых различными компаниями, государственными, научными и медицинскими организациями. По мнению исследовательского центра компании GTE, только научные институты собирают ежедневно около терабайта новых данных! А ведь академический мир далеко не самый главный поставщик информации. Человеческий ум, даже такой тренированный, как ум профессионального аналитика, просто не в состоянии своевременно анализировать столь огромные информационные потоки.
Рис. 1. Прогноз роста приложений data mining в течение 10 лет
Другой причиной роста популярности data mining является объективность получаемых результатов. Человеку-аналитику, в отличие от машины, всегда присущ субъективизм: он в той или иной степени является заложником уже сложившихся представлений. Иногда это полезно, но чаще приносит большой вред.
И, наконец, data mining дешевле. Оказывается, что выгоднее инвестировать деньги в решения data mining, чем постоянно содержать целую армию высококвалифицированных и дорогих профессиональных статистиков. Data mining вовсе не исключает полностью человеческую роль, но значительно упрощает процесс поиска знаний, делая его доступным для более широкого круга аналитиков, не являющихся специалистами в статистике, математике или программировании.
Дополнительная информация
