Каждая из этих ролей может

Каждая из этих ролей может быть отведена специалисту внутри организации либо стороннему специалисту. Процесс найма третьих лиц, т.е. сторонних специалистов для выполнения определенных работ, называют аутсорсингом (outsourcing). Воспользовавшись услугами приглашенных специалистов, компании могут добиться существенного уменьшения затрат на оплату труда. О других преимуществах аутсорсинга для Data Mining будет рассказано в следующем разделе курса.

Роли Data Mining, в зависимости от конечной цели работ, распределяются следующим образом:

•              исследователи (написание исследовательских докладов и статей);

•              практикующие аналитики (решение реальных и практических задач анализа данных);

•              разработчики программного обеспечения (написание Data Mining-программного обеспечения);
•              студенты (в настоящее время обучающиеся в учебных заведениях);

•              бизнес-аналитики (главным образом, оценивающие результаты использования data mining);

•              менеджеры (управляют одним или большим количеством проектов);

•              другие.

Согласно последним опросам на KDnuggets, наибольшее число из голосующих - это практикующие аналитики, использующие технологию Data Mining для анализа реальных данных (34%), и исследователи (19%), далее идут студенты, бизнес-аналитики, разработчики программного обеспечения и менеджеры.

Теперь мы рассмотрим процесс Data Mining в разрезе работ, выполняемых описанными выше специалистами, коснемся распределения их обязанностей, укажем, где эти работы пересекаются в процессе достижения бизнес-цели.

Напомним, что процесс Data Mining практически никогда не является линейным, в большинстве случаев это итеративный циклический процесс. Именно итеративность гарантируют процессу Data Mining такой результат, который будет адаптирован под решение конкретной задачи.

Процесс Data Mining, с точки зрения человеческого фактора, является постоянным взаимодействием трех основных специалистов.

Взаимодействие специалиста по добыче данных и специалиста по предметной области осуществляется в двух точках соприкосновения (не забываем при этом, что Data Mining -итеративный процесс).

Первая точка - анализ предметной области, где определяются задачи и требования к будущей системе. Специалист по добыче данных должен вникнуть в предметную область, Второй точкой соприкосновения указанных выше специалистов является интерпретация результатов, полученных в результате Data Mining.

Взаимодействие специалиста по добыче данных и администратора баз данных осуществляется на этапах анализа требований к данным и сбора данных. Непосредственно подготовка данных для Data Mining может осуществляться специалистом по добыче данных самостоятельно либо во взаимодействии с администратором баз данных.

Взаимодействие трех специалистов осуществляется на завершающих этапах Data Mining при проверке работоспособности системы, например, при сравнении прогнозных результатов с реальными. При необходимости процесс Data Mining возвращается на один из предыдущих этапов.

От того, насколько консолидированы будут действия специалистов из разных областей, зависит длительность проекта и качество полученных результатов.

Если в проекте Data Mining присутствует роль руководителя, на него возлагается координация и контроль работ, проводимых описанными выше специалистами.