データマイニングを平たく言えば、膨大なデータから役立ちそうな情報を見つけ出すことにあります。例えば、天候とある商品の購入数の関係性だったり、性別や年齢別の色形の好みといった具合に、有効な情報を見つけ出せる可能性は無限大ですが、実際に情報を集めて分析するには、それなりの時間と経験が必要になります。
さらに見つけ出した情報が生み出せる成果がハッキリとしていないこともあり、その専門業務を自社内で行う場合に、どの程度の時間を割くことが必要なのかが見えない可能性を含んでいます。

当然といえば当然ですが、仮にある商品を購入する人は、高い確率で別の商品を購入すると見込めたとしても、その情報が生み出せる成果に対して情報を分析するまでに費やしたコストを事前に算出することがとても困難なのです。つまり、ある商品やある曜日に基準を取り、それと関係性が見込める情報を探すという様な方法に限定すれば、週に一度の作業でも行えますが、逆に金額的な目標値を設定して終日データマイニングを行っても期待している様な成果が表れるとは限りません。

やらなければ成果は上がりませんが、やったからといってどれくらいの成果が見込めるか予測が難しいのが現状です。これからデータマイニングを自社内で実践していくことを考えていて、その時間配分に頭を悩ませているのであれば、データマイニングエンジニアのような専門家を雇用したり、専門知識を持つ者を育てるなどしつつ、どれくらいの時間でどの程度の成果が見込めるのか自体のデータをまず集めてみると良いかもしれません。