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定義-データ検出とはどういう意味ですか？
ITのコンテキストでのデータ検出は、データから実用的なパターンを抽出するプロセスです。 抽出は一般に人間によって実行され、場合によっては人工知能システムによって実行されます。 通常、表示されるデータは視覚的な形式であり、アプリケーションでの表示方法によってはダッシュボードのように見える場合があります。
Techopediaがデータ検出について説明します
データ検出は、ビッグデータの集約と使用を可能にしたテクノロジーに大きく依存しているデータ使用の一種です。 ビッグデータセットは、ビジネスインテリジェンス（BI）を取得する目的でビジネスシステムに供給される大規模で異種のデータで構成されます。
データ検出では、人間（場合によっては特定の種類の人工知能技術）がさまざまなソースからデータを見て、そのデータから重要または意味のある情報を抽出しようとします。 これは、さまざまなビジネス目標をサポートするために行われます。 データ検出ツールは、ヒートマップ、ピボットテーブル、円グラフ、棒グラフ、地理マップなどのさまざまな方法を使用して、ユーザーが目標を達成できるようにします。
一部の専門家は、データディスカバリをデータマイニングに似ていると考えています。これは、一部の企業が大規模なデータセットから実用的なデータを抽出しようとするプロセスです。 ある意味では、データの発見は、電子的発見（e-ディスカバリー）との類似性によって説明されることもあります。 法律分野に関連することが多い電子情報開示では、割り当てられたIT専門家が、ケースまたはプロセスに適用または関連する可能性のある大規模なデータセットからデータを抽出します。 データ発見のアイデアは、同様のアプローチを取ります-際立った関連性のある実用的なアイテムのデータの大きなフィールドをふるいにかけます。
