데이터마이닝은 맵을 이용 하여 보물을 찾는 방법으로 방대한 데이터 속에서 패턴, 추세 등을 발견하는 과정입니다.
현재 많은 분양서 데이터마이닝을 이용하여 잠재력이 있는 정보를 추출하고 의견 결정을 하는데 활용을 하고 있습니다.
오늘은 데이터마이닝 뜻과 기법, 사례를 알아보도록 하겠습니다.
데이터마이닝 뜻
데이터마이닝이란 광부가 금광을 찾는 것처럼, IT 사회의 빅데이터 속에서 패턴, 추세 등을 찾아 나에게 필요한 가치 있는 정보를 찾아내는 과정을 말합니다.
즉 데이터마이닝은 다양한 기술(알고리즘, 머신 러닝, 통계 등)을 활용하여 숨겨진 추세, 패턴 등을 발견하여 과정을 말합니다.
데이터마이닝 기법
데이터마이닝 기법은 총 5단계로 이루어져 있습니다.
- 데이터 수집 및 전처리 : 광부가 금광을 찾기 위해서 처음으로 하는 것이 금광이 있는 곳을 찾고, 준비를 하는 것입니다. 내가 필요한 정보를 찾기 위해서는 분석 대상 데이터를 수집하고, 분석을 하여 찾기 적합하게 변환을 해야 합니다.
- 데이터 탐색 및 분석 : 금광을 찾을 준비가 끝났으면 땅속 광물을 확인하여 금광이 있는지 조사를 해야 합니다. 데이터 역시 통계적 방법(표준 편차, 평균 등)과 시각화 도구(산점도, 히스토그램 등)를 활용하여 데이터를 학습하고, 패턴 및 추세 등을 찾습니다.
- 모델링 : 광부가 금광 위치를 예측을 위해 광맥의 특징을 살펴보는 것처럼, 데이터 역시 모델 구축하고 미래 추세를 예측을 합니다.
- 모델 평가 및 해석 : 광부가 금광을 찾으면 금광의 가치 및 규모를 평가를 합니다. 데이터 역시 구축된 모델을 평가 및 해석하여 가치가 있는 데이터가 맞는지 확인을 합니다.
- 결과 활용 : 금광을 찾으면 이를 수익화로 만들어야 합니다. 데이터 역시 가치 있는 데이터를 찾으면 이를 바탕으로 전략적으로 사용을 하고 , 큰 성과를 이끌어 내야 합니다.
데이터마이닝 도구
- 통계 분석 도구: SAS, SPSS
- 머신 러닝 도구: Python, TensorFlow, scikit-learn
- 데이터 시각화 도구: Tableau, Power BI, QlikView
데이터마이닝 장단점
장점
- 새로운 기회 발굴 : 데이터마이닝은 기업의 경쟁 우위를 확보하는데 유리한 기술로 새로운 시장을 열 수 있는 도구입니다.
- 데이터 기반 의견 결정 : 주관적 판단 및 경험에 의한 결정이 아닌 객관적 데이터를 기반으로 의견을 결정하기 때문에 정확하고 효과적인 의견 결정이 가능합니다.
- 높은 효율성 : 기업의 수익성을 향상하고 경쟁력을 강화시키기 위해서는 생산성 향상 및 운영 효율 및 비용 절감을 시켜야 합니다. 데이터마이닝은 이러한 기능이 있습니다.
- 고객 만족도 향상 : 고객을 정보를 분석하여 고객의 요구를 파악하고 맞춤형 서비스가 가능하여 고객 만족도를 향상할 수 있습니다.
- 위험 관리 : 기업의 안정성과 지속적 성장을 위해서는 위험 요소를 파악하고, 신속하게 대응을 해야 합니다. 데이터마이닝은 이러한 위험을 분석하는데 큰 도움이 됩니다.
단점
- 높은 전문성 요구 : 데이터마이닝은 전문 지식(데이터 분석, 머신 러닝, 통계 등)이 필요합니다.
- 데이터 품질 문제 : 빅데이터를 기반으로 하기 때문에 빅데이터의 품질이 좋아야 합니다. 만약 데이터에 오류 및 누락이 있으면 결과 역시 좋지 않습니다.
- 윤리적 문제 : 데이터마이닝은 고객의 정보 등을 분석하기 때문에 개인정보 침해 및 차별 문제등이 발생할 수 있습니다.
- 높은 초기 투자 비용 : 데이터마이닝을 하기 위해서는 전문 인력 및 도구 등이 필요하기 때문에 높은 초기 투자 비용이 발생을 합니다.
- 해석 어려움 : 데이터마이닝 결과는 전문적 용어로 되어 있어 비전문가는 이를 활용하기 어렵습니다.
데이터마이닝 활용 분야
데이터마이닝은 가치 있는 정보를 추출하고 전략적으로 활용이 가능하기 때문에 다양한 분야에 활용이 가능합니다.
1. 고객 분석
가장 많이 사용하는 분야가 고객 분석입니다.
각 기업에서는 상품을 효과적으로 매매를 하기 위해서는 고객의 성향을 파악하고, 고객 구입 패턴을 분석해야 합니다.
이러한 정보를 분석 파악하고 고객에게 필요한 상품을 제시를 하면 고객의 만족도가 상승을 하고 고객 이탈이 적어지기 때문입니다.
2. 금융
사회가 발전을 하면 할수록 금융 사기 및 주식 및 암호 화폐 등 투자가 증가를 합니다.
데이터마이닝은 사기 거래 패턴을 분석하는데 활용이 되어 금융 사기를 막는데 도움이 되고, 주식이나 암호 화폐 데이터를 분석하여 효과적인 전략 수립 및 수익률 향상에 도움이 됩니다.
3. 마케팅
마케팅을 성공을 하기 위해서는 고객 데이터를 분석하고 고객 맞춤 광고를 제공을 해야 합니다.
데이터마이닝은 시장 트렌드 및 고객 데이터를 분석하여 효과적인 마케팅 전략을 수립하고, 광고 효과를 극대화하는데 도움을 줍니다.
4. 제조
제조업에서 가장 중요한 부분이 불량을 줄이고 생산 효율성을 높이는 것입니다.
데이터마이닝은 생산 공정 데이터 및 설비 데이터, 제품 데이터 등을 분석하여 생산 효율성을 높이고 불량을 줄입니다.
또한 고장을 사전에 예측하고 조치를 취할 수 있으며, 제품의 개선 방안 등을 마련할 수 있습니다.
데이터마이닝 성공 사례 3가지
데이터마이닝을 활용하여 성공한 대표 사례를 알려 드리겠습니다.
1. 넷플릭스
넷플릭스는 고객 시청 패턴을 분석하여 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 서비스를 제공하고 있습니다.
이는 넥플릭스의 구독 효과를 높이고 많은 수익을 발생시켰습니다.
넥플릭스의 성공 요인으로는 방대한 고객 데이터 수집 및 분석을 통하여 정교한 추천 알고리즘을 개발을 하였고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공함으로 고객의 만족도 및 시장 점유율 확대를 이끌어 냈습니다.
2. 아마존
아마존 역시 고객의 구입 이력 및 검색 이력, 평점 등을 분석하여 고객에게 필요한 맞춤형 상품을 추천하고, 각종 상품 리뷰 제공을 함으로 고객의 유치를 이끌어 냈습니다.
아마존의 성공 요인으로는 협업 필터링 기반 추천 알고리즘을 적극 활용을 하여 실시간으로 데이터를 분석하고 다양한 데이터를 활용을 뽑을 수 있습니다.
3. 월마트
월마트는 고객이 이동 경로 및 거래 데이터 등을 분석하여 매장 배치를 최적화하고, 재고 관리 효율화를 이끌어 냈습니다.
월마트의 성공 요인으로는 기존 데이터 기반 의견 결정 문화를 조성하고 전문 인력 채용 및 교육을 하여 운영 비용 절감 및 고객 만족도를 향상했습니다.
마치며
오늘은 데이터마이닝 뜻과 기법, 성공 사례를 알아보았습니다.
데이터마이닝은 미래 비즈니스에서는 꼭 필요한 도구가 될 것입니다.
보다 성공을 하기 위해서는 데이터마이닝을 효과적으로 활용을 해야 합니다.
감사합니다.