Потенциал Data Mining дает "зеленый свет" для расширения границ применения технологии.
Относительно перспектив Data Mining возможны следующие направления развития:
• выделение типов предметных областей с соответствующими им эвристиками,
формализация которых облегчит решение соответствующих задач Data Mining,
относящихся к этим областям;
• создание формальных языков и логических средств, с помощью которых будет формализованы рассуждения и автоматизация которых станет инструментом решения задач Data Mining в конкретных предметных областях;
• создание методов Data Mining, способных не только извлекать из данных закономерности, но и формировать некие теории, опирающиеся на эмпирические данные;
• преодоление существенного отставания возможностей инструментальных средств Data Mining от теоретических достижений в этой области.
Если рассматривать будущее Data Mining в краткосрочной перспективе, то очевидно, что развитие этой технологии наиболее направлено к областям, связанным с бизнесом.
В краткосрочной перспективе продукты Data Mining могут стать такими же обычными и необходимыми, как электронная почта, и, например, использоваться пользователями для поиска самых низких цен на определенный товар или наиболее дешевых билетов.
В долгосрочной перспективе будущее Data Mining является действительно захватывающим - это может быть поиск интеллектуальными агентами как новых видов лечения различных заболеваний, так и нового понимания природы вселенной.
Однако Data Mining таит в себе и потенциальную опасность - ведь все большее количество информации становится доступным через всемирную сеть, в том числе и сведения частного характера, и все больше знаний возможно добыть из нее:
Не так давно крупнейший онлайновый магазин "Amazon" оказался в центре скандала по поводу полученного им патента "Методы и системы помощи пользователям при покупке товаров", который представляет собой не что иное как очередной продукт Data Mining, предназначенный для сбора персональных данных о посетителях магазина. Новая методика позволяет прогнозировать будущие запросы на основании фактов покупок, а также делать выводы об их назначении. Цель данной методики - то, о чем говорилось выше - получение как можно большего количества информации о клиентах, в том числе и частного характера (пол, возраст, предпочтения и т.д.). Таким образом, собираются данные о частной жизни покупателей магазина, а также членах их семей, включая детей. Последнее запрещено законодательством многих стран - сбор информации о несовершеннолетних возможен там только с разрешения родителей.
Исследования отмечают, что существуют как успешные решения, использующие Data Mining, так и неудачный опыт применения этой технологии .
Области, где применения технологии Data Mining, скорее всего, будут успешными, имеют такие особенности:
• требуют решений, основанных на знаниях;
• имеют изменяющуюся окружающую среду;
• имеют доступные, достаточные и значимые данные;
• обеспечивают высокие дивиденды от правильных решений.