[인터넷마케팅 인터넷 마케팅] 데이터 마이닝

목차

1.데이터 마이닝이란?
2.Data Mining의 등장배경
3.Data Mining의 활용분야
4.데이터 마이닝의 기법
5.데이터 마이닝의 특징
6.데이터 마이닝의 수행 과정
7.Data Mining의 사용 예
8.데이터 마이닝의 발전과 미래
9.데이터 마이닝을 둘러싼 논란들

본문내용

데이터 마이닝이란?

우선 데이터 마이닝이 무엇인지 이해하기 위해 대표적인 정의들을 살펴보면 다음과 같다.
- 대량의 실제 데이터로부터 묵시적이고 전에는 알려지지 않았지만 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 것(Frawley et al, 1994)
- 대규모 데이터베이스 내에 존재하는, 그러나 대량의 데이터 사이에 숨겨져 있는 상호관련성(relationship)과 글로벌 패턴(parrern)에 대한 탐색(Holshemier & Siebes, 1994)
- 대량의 데이터로부터 패턴 인식기술과 통계기법, 수학적 기법을 이용하여 의미있는 새로운 상관관계(correla-tkons), 패턴 그리고 추세(trends)를 발견하는 과정(Gartner Group)
따라서 데이터마이닝이란 대량의 데이타로부터 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보들을 추출하는 과정을 말한다. 여기서 정보는 묵시적이고 잘 알려져 있지 않지만 잠재적으로 활용가치가 있는 정보를 말한다. 다시말해 데이타마이닝이란 기업이 보유하고 있는 일일 거래자료, 고객자료, 상품자료, 마케팅 활동의 피드백 자료와 기타 외부자료를 포함하여 사용가능한 데이타를 기반으로 숨겨진 지식, 기대하지 못했던 패턴, 새로운 법칙과 관계를 발견하고 이를 실제 경영의 의사결정 등을 위한 정보로 활용하고자 하는 것이다.

Data Mining의 등장배경
데이터마이닝의 개념은 정보기술의 발달과 비즈니스적 요구에 의해 시장에 등장하게 되었다고 볼수있다. 이를 살펴보기 전에 먼저 정보시스템의 발전과정을 살펴보는 것이 좋겠다. 정보화의 초창기에 EDPS라는 개념이 한때 유행을 하다가 MIS의 개념으로 옮겨지게 되었다. 경영층의 의사결정에 도움을 주는 고급정보를 가공하고 축적하는데 관심을 가졌던 의사결정지원시스템(DSS : Decision Support System)은, 정보화의 개념을 조직의 하부계층의 반복업무를 지원하는 자동화 업무에서 전사적인 개념으로 확장시키는 역할을 하였다. 그런데 이를 구축하기 위하여 선결과제가 발견되었는데 바로 전사적인 시스템을 통합 관리하는 통합데이타베이스의 구축이었다. 각 부서별로 독립적으로 운영되는 시스템으로는 경영층이 의사결정을 내리는데 별로 도움이 되지 않았던 것이다. 통합 데이터베이스 구축이 어느 정도 이루어졌을 때 발생한 또다른 문제점은, 방대한 데이터와 정보들 가운데서 찾고자 하는 정보를 정확하고 빠르게 찾는다는 것이 아주 힘들다는 점이다. 결국 이를 해결하고자 하는 노력을 등장한 개념이 바로 데이터마이닝, 데이터웨어하우징 등의 개념이다. (데이터웨어하우징이란 대용량의 데이터베이스를 실제 업무에 있어서 활용도를 높이기 위해 데이타를 좀더 정제되고 일관성있게 통합된 형태로 쌓아두고자 하는 시도이다.)

참고 자료

없음