데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝

소개

정보기술의 발전이 발전함에 따라 기업의 마케팅 방식과 고객 정보를 관리하는 방법은 빠른 속도로 변화하고 있다. 인터넷 환경이 점차 확산됨에 따라 데이터의 수집 과정은 쉬워졌고, 대량의 데이터가 기업에 제공될 수 있다. 새로운 정보기술 도구로 인해 가능해진 대량의 고객 정보는 기업에게 경쟁 우위를 얻기 위한 도전과 기회를 제공하고 있는데, 때문에 많은 조직에서는 의사 결정 지원을 위해 이와 같은 거대한 데이터베이스에 내재된 지식을 중요하게 생각하고 있다. 특히, 이런 데이터베이스로부터 추출된 고객에 대한 지식은 마케팅에 매우 중요하게 사용될 수 있다.

목차

1. 서론 - 2
2. 데이터 웨어하우스 (Data Warehouse) - 3
3. 데이터 마이닝 (Data Mining) - 8
4. 인공신경망 - 18
5. 연관규칙 - 25
6. 결론 - 38

본문내용

고객관계관리 시스템은 고객 중심으로 통합된 데이터를 필요로 한다. 고객 중심은 모든 데이터가 상품이나 기능 중심이 아니라 고객 중심으로 구성되어야 한다는 뜻이다. 기존 시스템은 고객 정보를 고객이 거래한 상품을 기준으로 관리함으로써 동일 고객에 대해서 서로 다른 정보를 보관하고 있는 경우가 많은데, 가령, 특정 고객에 대한 일정 기간 동안의 기여도를 평가하기 위해 기존의 상품 영업실적 데이터베이스를 고객 중심으로 재구성해야 하는데 이는 복잡한 Batch 프로그램을 수 차례 수행한 후에야 가능하다. 실제로 우수 고객의 프로파일을 작성하고 기존 고객 중에서 해당 조건을 충족하는 고객 리스트를 작성하기까지 한달 정도가 소요된 사례도 있다.

이와 같은 고객 중심의 통합 데이터베이스 구축을 위해서는 먼저 고객을 정의한 후에 고객과의 거래가 발생하면 이를 고객과 상품의 연관관계가 발생한 것으로 정의하는 체계를 갖추어야 한다. 이는 먼저 상품을 정의하고 거래가 발생한다면 해단 상품을 구매한 고객을 인식하는 기존의 방식과는 많은 차이가 있다.

때문에 고객관계관리 시스템은 데이터 전송 체계의 확보, 고객 중심의 통합 데이터베이스 구축, 고객 데이터의 분석 등을 필요로 한다. 이러한 기능은 데이터 웨어하우스를 통해서 제공될 수 있다. 데이터 웨어하우스는 전사 데이터를 통합하여 보관함으로써, 다양한 분석 목적에 적합한 형태로 데이터를 제공하는 기능을 수행한다. 데이터 웨어하우스가 구축되면 수익성 분석, 통합 리스크 관리, 전략경영관리 등을 수행할 수 있다. 데이터 웨어하우스에 대한 정의와 구조, 구체적인 활용 사례를 분석해보고 데이터 마이닝과 인공신경망, 연관성 규칙에 대해서 알아보고자 한다.

참고자료

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