데이터 마이닝이란 무엇입니까? – 완전한 가이드

게시 됨: 2021-09-27

우리가 들어본 매우 일반적인 용어는 데이터 마이닝입니다. 그것은 독특하거나 혁신적인 것으로 모든 사람에게 올 수 있습니다. 그러나 데이터 마이닝의 개념은 최근에 나온 것이 아니지만 그 이면에는 역사가 있습니다. 데이터 마이닝의 개념은 한 세기 넘게 존재해 왔다고 쉽게 말할 수 있습니다. 그러나 1930년대에 와서야 각광을 받게 되었습니다. Alan Turing은 범용 기계를 사용하여 일부 현대 컴퓨터에서 수행되는 계산을 수행할 때 첫 번째 사용을 수행했습니다.

그날 이후로 데이터 마이닝 분야에서 끊임없는 진화가 있었고 우리는 훨씬 앞서 왔습니다. 오늘날 우리는 데이터 마이닝과 머신 러닝의 힘을 활용하여 영업, 운영, 마케팅 및 기타 부서에서 프로세스를 자동화하는 조직을 보고 있습니다.

이 기사에서
  • 데이터 마이닝 정의
  • 데이터 마이닝의 역사
  • 데이터 마이닝은 어떻게 작동합니까?
  • 데이터 마이닝 방법
  • 중요성
  • 데이터 마이닝의 장단점
  • 사용 사례 및 예
  • 기법
  • 도구
  • 데이터 마이닝의 미래

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

조직이 비즈니스 문제를 해결하고 위험을 관리 및 완화하여 새로운 비즈니스 기회를 포착할 수 있도록 엄청난 양의 데이터를 분석하여 해당 데이터에서 인텔리전스를 이끌어내는 프로세스에 불과합니다. 이름은 광석 산에서 보석을 찾는 비유에서 파생됩니다. 마이닝과 데이터 마이닝의 프로세스에는 모두 많은 양의 정보를 훑어봄으로써 귀중한 것을 정찰하는 과정이 포함됩니다.

이 프로세스는 영업, 마케팅, 제품 개발, 연구, 교육 및 개발과 같은 비즈니스의 여러 측면에서 사용됩니다. 효과적으로 사용하면 고객에 대한 귀중한 통찰력을 얻고 효과적인 전략을 생성하여 성과 출력과 수익을 개선하는 데 도움이 되므로 놀라운 일을 할 수 있습니다.

데이터 마이닝 기록

역사를 살펴보면 1983년 Michael C. Lovell이라는 신사가 "데이터 마이닝"이라는 단어를 처음 발표한 기사 중 하나입니다. 당시 Lovell을 비롯한 일부 저명한 경제학자들은 이 방법이 잘못된 결과를 초래할 수 있다고 믿었습니다. 결론.

그러나 90년대에 이르러 데이터에서 가치를 추출하고 패턴을 형성한다는 개념이 대중화되었습니다. 1996년에 Teradata, NCR 및 다른 회사들은 데이터 마이닝 기술의 표준화로 이어지는 프로젝트를 실행했습니다. 이 작업은 데이터 마이닝을 위한 산업 간 표준 프로세스(Cross Industry Standard Process for Data Mining)를 나타내는 CRISP-DM 프로세스로 구성됩니다. 전체 프로세스는 다음과 같은 6단계로 분할되었습니다.

  1. 비즈니스 이해
  2. 데이터 이해
  3. 데이터 준비
  4. 모델링
  5. 평가
  6. 전개

2000년 초까지 기업은 데이터 마이닝의 가치를 확인할 수 있었고 이 프로세스가 기하급수적으로 시작되어 업계 자체가 수익성이 높은 산업이 되었습니다.

데이터 마이닝은 어떻게 작동합니까?

데이터 마이닝 프로세스의 기본은 비즈니스 질문을 하고, 해당 질문에 답하는 데 도움이 될 데이터를 검색하고, 마지막으로 분석을 위해 해당 데이터 세트를 준비하는 것입니다. 후속 단계에서의 성공은 이전 단계에서 수행된 작업의 효율성에 전적으로 의존한다는 점에 유의해야 합니다. 데이터 품질이 저하되면 결과가 좋지 않을 수 있습니다. 따라서 데이터 마이닝에 종사하는 모든 사람들은 데이터 품질을 최우선으로 고려해야 합니다.

5단계 데이터 마이닝

일반적으로 전문가는 원하는 결과를 제공하는 반복 가능한 프로세스로 구조화된 방법론을 따릅니다. 이 5단계를 살펴보자

1단계: 비즈니스 이해

여기에서 현재 비즈니스 시나리오와 매핑하여 프로젝트의 비즈니스 목표가 무엇인지 정의해야 합니다. 이와 함께 프로젝트의 매개변수도 정의해야 합니다.

2단계: 데이터 이해

문제 설명이 1단계에서 정의되면 문제 설명을 해결하는 데 도움이 될 올바른 데이터 세트를 식별하는 것이 중요합니다. 여러 소스에서 이러한 데이터를 가져와야 할 수도 있습니다.

3단계: 데이터 준비

데이터 소스가 식별되고 데이터가 수집되면 비즈니스 목표에 맞게 필요한 형식으로 데이터를 준비합니다. 데이터 중복성 또는 데이터 포인트 누락과 같은 문제가 있는 경우 즉시 수정해야 합니다.

4단계: 데이터 모델링

데이터가 준비되면 해당 데이터에 대해 다른 알고리즘을 실행하여 다양한 패턴을 연구할 수 있습니다.

5단계: 평가

데이터 모델링이 완료되면 이러한 결과(모델링 연습의 결과로)가 결과를 얻을 수 있는지 여부를 평가할 수 있습니다. 이 프로세스는 데이터 모델링 단계와 함께 반복적인 방식으로 실행되어 최상의 알고리즘이 올바른 결과를 제공하도록 합니다.

모든 단계가 완료되면 의사 결정자에게 최종 프레젠테이션이 수행되어 프로젝트 결과를 보여줍니다.

데이터 마이닝이 왜 중요한가요?

데이터 마이닝은 다양한 전문가들이 열심히 따라하는 과정인 만큼 데이터 마이닝의 중요성을 아는 것도 중요합니다.

많은 양의 데이터를 캡처하고 해당 데이터에서 의미 있는 통찰력을 수집하는 프로세스임이 분명합니다. 따라서 데이터 제공자에 대한 수요가 크게 증가하고 데이터 분석가 및 데이터 과학자와 같은 전문가에 대한 수요가 더욱 발생합니다.

이 프로세스에는 데이터를 통찰력 있는 정보로 변환하는 작업이 포함되므로 조직이 결정을 내리고 성장 전략을 정의하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 조직은 특정 마케팅 캠페인을 실행하고 예측을 도울 수 있습니다. 또한 고객 행동에 대한 구체적인 통찰력을 얻는 데 도움이 되므로 이러한 데이터 마이닝 프로젝트를 실행하는 것이 중요합니다.

데이터 마이닝의 장점

오늘날 기업을 보면 수많은 소스에서 가져온 방대한 양의 데이터로 끊임없이 넘쳐납니다. 오늘날의 비즈니스 시나리오에서 조직이 데이터 기반을 선택하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 비즈니스의 성공은 데이터에서 정보를 추출하고 해당 인텔리전스를 자신의 이익을 위해 사용하는 방식에 매우 중요합니다.

간단히 말해서 데이터 마이닝은 조직이 현재와 과거를 분석하여 미래를 최적화할 수 있는 기회를 제공합니다. 다음에 일어날 수 있는 일에 대한 예측을 제공하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 데이터 마이닝을 통해 다른 고객의 과거 프로필을 보고 잠재적으로 수익성이 있는 고객에 대한 예측을 얻을 수 있습니다. 이렇게 하면 조직으로서 ROI를 높일 가능성이 있는 고객을 위한 특정 제안 및 거래에 집중할 수 있습니다.

또한 다음을 위해 데이터 마이닝을 사용할 수도 있습니다.

  • 조직의 수익 증대
  • 고객 세그먼트 및 선호도에 대한 통찰력 얻기
  • 신규 고객 확보
  • 교차 판매 및 상향 판매를 위한 더 많은 기회 창출
  • 고객 충성도 및 고객 유지 개선
  • 운영 성과 추적

기술을 적용함으로써 기업은 이러한 데이터에서 파생된 인텔리전스를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다. 인공 지능 및 기계 학습과 같은 최신 데이터 처리 기술 덕분에 조직은 몇 분 안에 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.

데이터 마이닝 과제

혁신과 진화와 함께 이 방법과 이 산업이 직면한 일련의 도전 과제가 있습니다. 이러한 과제 중 일부는 다음과 같습니다.

  • 사용자 인터페이스

    데이터 마이닝의 출력은 사용자가 읽고 이해할 수 있는 경우 유용할 수 있습니다. 이 방법은 많은 양의 데이터에 대한 작업을 포함하기 때문에 데이터를 시각적으로 표시하는 방식에 문제가 있습니다. 이것은 업계와 그 플레이어가 노력해야 할 부분입니다.

  • 보안 및 사회적 도전

    모든 조직이 결정을 내리기 위해서는 서비스 제공업체가 공유하는 데이터가 필요합니다. 공유는 데이터 보안의 핵심입니다. 개인 정보, 고객 프로필 및 많은 기밀 데이터로 구성됩니다. 잘못된 손에 빠지면 재앙이 될 수 있습니다.

  • 프로세스 과제

    채굴의 실제 방법론에서 발생하는 문제가 있습니다. 의심스러운 프로세스에는 다음과 같은 문제가 따릅니다.

    1. 다양한 데이터 세트의 가용성
    2. 데이터 세트의 노이즈 관리 및 제어
    3. 전체 마이닝 프로세스의 다양성

    산업이 계속 발전함에 따라 새로운 도전이 계속해서 나타날 것입니다.

데이터 마이닝 사용 사례 및 예

전 세계적으로 데이터 마이닝 도구 및 기술을 구현하여 놀라운 결과를 달성해야 하는 조직이 많이 있습니다. 몇 가지 사용 사례와 예를 살펴보겠습니다.

  • 그루폰

    회사의 주요 과제는 쇼핑 서비스에 대해 이미 보유하고 있는 엄청난 양의 데이터를 처리하는 것이었습니다. 데이터 마이닝을 구현하여 마케팅 활동을 고객의 기대에 맞출 수 있었습니다.

  • 도미노

    세계에서 가장 큰 피자 회사 중 하나라고 하는 이 회사는 소매점, POS 시스템, 소셜 미디어 채널 및 기타 여러 소스와 같은 소스에서 오는 엄청난 양의 정형 및 비정형 데이터를 수집합니다. 데이터 마이닝을 통해 고객에 대한 엄청난 인사이트를 얻을 수 있었고 이에 따라 고객 경험이 개선되어 비즈니스 성과가 향상되었습니다.

    다음은 참조를 위한 몇 가지 예입니다. 더 깊이 파고들면 데이터 마이닝이 비즈니스 전반에 걸쳐 상당한 변화를 가져온 많은 사용 사례가 있을 것입니다.

데이터 마이닝 기술

최근 데이터 마이닝 프로젝트 중 일부에서 더 나은 효율성을 위해 다양한 데이터 마이닝 기술이 사용되는 것이 관찰되었습니다. 이러한 기술 중 일부는 다음과 같습니다

  • 분류
  • 클러스터링
  • 회귀
  • 밖의
  • 순차 패턴
  • 예측
  • 연결 규칙

데이터 마이닝 도구

한 가지는 분명합니다. 말 그대로 조직을 변화시킬 수 있는 강력한 방법론입니다. 그러나 플랫폼 선택에서 발생할 수 있는 장애물은 모든 이해 관계자의 기대를 충족하는 플랫폼을 찾는 것일 수 있습니다. 오픈 소스 플랫폼에서 독점 솔루션에 이르기까지 다양한 옵션을 사용할 수 있습니다.

데이터 마이닝의 이점을 최대한 활용하는 조직은 다음 매개변수가 있는 플랫폼을 선택합니다.

  1. 플랫폼에는 조직이 속한 업계의 모범 사례 중 일부가 통합되어 있습니다.
  2. 탐색에서 생산에 이르기까지 데이터 마이닝의 전체 수명 주기를 관리할 수 있습니다.
  3. BI 시스템, ERP 애플리케이션, CRM 시스템 및 기타 재무 시스템을 포함하는 다른 엔터프라이즈 애플리케이션과 연계 가능
  4. IT 부서, 데이터 과학자 및 분석가의 요구 사항을 충족합니다. 또한 더 나은 시각화를 위해 포괄적인 보고서와 대시보드 요소를 제공합니다.

많은 데이터 마이닝 도구는 관련 데이터베이스 및 개방형 API를 통해 유연하고 확장 가능한 아키텍처와 함께 제공되므로 조직이 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

데이터 마이닝의 미래

우리가 말할 수 있는 것은 데이터 양이 기하급수적으로 증가하여 데이터 마이닝의 미래가 빛나는 별처럼 밝다는 것뿐입니다. 데이터 마이닝 기술의 진화를 보았듯이 데이터에서 통찰력을 추출하는 기술의 개선도 보게 될 것입니다. 예를 들면 IoT와 웨어러블 기술은 인간을 데이터 추출 기계로 변화시켰습니다. 그리고 이것은 시작일 뿐입니다.

마지막 생각들

여기서 주목해야 할 중요한 점은 올바른 데이터 세트를 얻는 데 상당한 시간이 걸린다는 것입니다. 그러나 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 도출하는 데는 훨씬 더 많은 시간이 걸립니다.

산업 자체가 엄청나게 성장하고 있으며 기술 중심의 부문입니다. 오늘날 모든 조직에는 다양한 목표에 사용할 수 있는 양질의 데이터가 필요합니다.

헌신적으로 노력하는 많은 서비스 제공업체가 있습니다.