ビッグデータは、従来のシステムでは処理困難な膨大な量・種類・速度を持つデータの集合です。SNS投稿、センサー情報、取引記録など多様な源から生成され、その保管・管理・分析が課題となります。
データマイニングは、大量データから隠れたパターンや関連性を発見する分析技術です。統計学、機械学習、AI技術を駆使して、データ内の意味ある情報を自動抽出し、予測やビジネス意思決定に活用します。
ビッグデータは「対象」で、データマイニングは「手段」です。ビッグデータはデータそのもの・資産を指し、保存・管理が課題。一方データマイニングは、ビッグデータから有用情報を掘り出す具体的な分析方法です。ビッグデータなくしてマイニングは成立せず、マイニングはビッグデータを活用する手法と言えます。
大規模データ自体を扱う文脈ではビッグデータ、そこからパターンや知見を抽出する分析行為を指す場合はデータマイニングを使い分けます。基盤と技術の関係で考えるとわかりやすいです。