[데이터마이닝]데이터마이닝 적용분야

소개

데이터마이닝의 적용분야에 관한 리서치 논문

목차

1.1 데이터마이닝과 지식관리시스템
1.2 데이터마이닝과 고객관계관리(Customer Relation Management: CRM)
1.3 기타 적용 분야
1.3.1 금융
1.3.2 통신
1.3.3 의료

본문내용

1.1 데이터마이닝과 지식관리시스템
지식관리시스템(Knowledge Management System: KMS)은 지식을 디지털화하고, 범 세계적 네트워크인 인터넷을 통해 언제 어디서나 최적의 지식을 사용할 수 있도록 구현하는 시스템이다[송희경99].
지식관리시스템의 가장 기본적인 구조는 [그림]과 같다[김양욱98]. KMS의 중요한 점은 이미 구축되어 있는 조직지식과 외부정보(인터넷, 전문 DB)를 연계해서 제공하고 이를 통해 정보를 업무에 적용하여 성과를 창출한 조직적 지식을 다시 지식베이스에 입력하는 것이다. 이러한 조직지식을 필터링한 것이 데이터웨어하우스이다. 또한 이것을 다양한 패턴과 접목해 바로 활용할 수 있는 것이 데이터마이닝이다[김양욱98].
데이터웨어하우스 구현은 데이터 추출, 데이터 저장, OLAP, 데이터마이닝, 데이터 액세스의 5단계로 나뉠 수 있다. 각 단계 중에서 데이터마이닝 단계를 주목할 필요가 있는데, 이는 수집되고 분석된 자료를 사용자에게 제공하기 위해 분류 및 가공하는 요소 기술로서, 사용자들은 이러한 기능을 통해 자동화된 지식 검색을 할 수 있게 된다[송희경99].
데이터마이닝은 지식발견(Knowledge Discovery in Database: KDD) 프로세스 중에서 데이터로부터 정보를 추출하기 위해서 기법을 적용하는 단계로 실제적인 지식 탐사 및 발견 단계이다. 현대의 엄청나게 방대한 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 지식으로 활용하기 위해서 데이터마이닝은 필수적인 요소라고 말할 수 있다. 데이터마이닝은 분류, 예측, 연관규칙, 군집화, 의사결정 지원 등의 방법으로 지식경영에 잘 활용될 수 있다.
최근에 KMS에 데이터마이닝이 이용되고 있는데 조직 구성원의 정보 공유, 정보 축적에서 한 단계 발전해 그 정보 내에 숨겨진 유용한 정보까지 찾아내겠다는 이유에서다. 그 동안은 지식의 범위가 웹페이지, 이메일, 워드문서 등 비정형화된 문서에 한정되어 있었다면 이제는 조직이 지닌 모든 데이터로부터 생성된 분석결과라는 정형화된 문서까지 포함해 관리하는 것이 필요하다.

참고자료

· 없음