Andmekaeve

Andmekaeve ehk andmekaevandamine (inglise keeles "data mining") on automaatne protsess kasulike mustrite paljastamiseks suurtest andmehulkadest. Andmekaeve on võrdlemisi noor uurimisvaldkond ning selle abil püütakse leida andmeid, mis jäävad oma struktuuri või mahu tõttu traditsioonilistele meetodile varjatuks.
Andmekaeve hõlmab paljusid teadusharusid ja metoodikaid. Neist olulisemad on tehisintellekt (masinõpe, hägusloogika), statistika (sämplimine, hüpoteesi testimine) ja informaatika (otsimis- ja sorteerimisalgoritmid, andmebaasisüsteemid).
Definitsioonid.
Mõiste "andmekaeve" kohta on mitmeid tunnustatud definitsioone:
Ajalugu.
Andmekaevandus sai alguse 1980. aastate lõpus, kui kanda olid kinnitanud relatsioonandmebaasid ning tutvustati esimesi andmekaeve paradigmasid.
Suurem läbimurre toimus alles 1990. aastate keskel ning sestpeale võib andmekaevet vaadelda kui infotöötluse loomuliku arengusammu, mis järgnes arvutustehnika võimsuse kasvule ja andmetalletamise odavnemisele, sest olemasolev infohulk ei suutnud rahuldada kasvavat teadmistenälga, mida tol ajal süvendas interneti buum (dot.com).
Eesmärgid.
Andmekaeve täiendab olulisel määral traditsioonilist andmeanalüüsi meetodit, pakkudes lahendusvõimalusi järgnevaile andmeanalüüsi probleemidele :
Teadmushõive ja andmekaeve.
Traditsiooniliselt loetakse andmekaevandust teadmushõive üheks protsessiks.
Jiawei Han on oma raamatus "Data Mining – Concepts and Techniques" toonud andmekaeve nimetuse teadmushõivega samavääristamine põhjenduseks, et kolmandad osapooled (turundajad, andmebaasisüsteemide loojad) on võtnud ühe teadmushõive protsessi etapi ning üldistanud selle kogu protsessile. 
Fayyad toob oma teoses välja selgemini mõistetava põhjenduse – andmekaeve on teadmushõive tuum-etapp, teised teadmushõive etapid täidavad vaid toetavat rolli, seetõttu on loomulik andmekaeve mõiste ülekandumine teadmushõivele. 
Teadmushõive protsessid
Teadmushõive süsteemi põhimõtteline skeem 
CRISP-DM protsessimudel.
Juhtivate andmeanalüüsi ettevõtete loodud standard, mille eesmärk on kaitsta ärihuve ja ühtlustada andmekaeve protseduure, et protseduurid suudaksid tagada valdkonna ja vahendite sõltumatuse. 
Protsesside lühiülevaade
 Töömahu hinnanguline kulu protsesside kaupa
Andmekaevetehnikad.
Jagunevad üldiselt kahte kategooriasse:
Ekslikud tõlgendused.
Ajakirjanduses võib kohata andmekaevanduse vääriti tõlgendamist ja mõiste liigset laiendamist, mille tulemusena on täiesti omaette tehnoloogiamõisted koondatud andmekaeve alla. Mõistete segiajamine on valdavalt tingitud andmekaeve noorusest, paljud mõisted pole kinnistunud ja tehnoloogiamõistete hulk suureneb väga kiiresti. 
Statistika ja andmekaevandus.
Andmekaeve algusperioodil põhjustas uus andmetöötluse metoodika tuliseid vaidlusi ja sagedast mõistete segiajamist. Traditsiooniliste statistikute jaoks oli andmekaeve mõiste segane ja nad pidasid seda pelgalt äriliste ettevõtmiste uueks turundustrikiks ning hiljem, kui andmekaeve oli saavutanud arvestatava kõlapinna, hakkasid mitmed juhtivad statistikud andmekaevanduse mõistet suruma statistika alla.
Tänapäeval on mõiste "andmekaeve" paika loksunud ning Fayyadi raamatus on esitatud selged piirid statistika ja andmekaeve vahel:
"Statistikat defineeritakse kui meetodit andmete kogumiseks, esitlemiseks, kokkuvõtmiseks, hüpoteeside testimiseks ning järelduste tegemiseks, kasutades induktiivseid ja deduktiivseid arutluskäike. Andmekaevanduse eesmärgiks on eelkõige olemasolevatest andmetest huvitavate struktuuride määratlemine ning andmete vaheliste seoste ja mustrite leidmine, kasutades induktiivseid ja tehisintellekti tehnikaid. "
 Väike erisuste loend 
Isikuandmete kaitse.
Privaatsuspoliitika ja paranoiline (paraku mitte alati alusetu) hoiak erinevate eraeluliste andmete kogumisel tekitab sageli avalikke diskussioone erinevate andmete analüüsimise eetika kohta, seda ka Eestis.
Reaalajaliste andmete töötlemise tundlikkuse ja kasulikkuse vahel tuleb teha kompromiss, sest saadud kasu on tavaliselt suurem. Näiteks nutitelefonide asukoha kaevandamine võimaldab paremini juhtida liiklust ning vähendada ummikuid. Samas küüniline allikate hägustamine ei pruugi veel tagada isikuandmete varjamist, sest mõnikord on võimalik mitme allika koondamisel tundlikud andmed taastada.