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。失敗の原因をさぐってみると、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
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態では有意な知識を得るのはさらに困難です。

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