데이터마이닝

소개글

데이터마이닝에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 서 론
1. 데이터 마이닝의 개요
2. 데이터 마이닝의 활용 분야
3. 데이터 마이닝의 특징

Ⅱ. 본 론
1. 데이터 마이닝의 활용 사례

Ⅲ. 결 론

본문내용

경우 데이터마이닝 솔루션은 통신, 금융, 유통산업을 중심으로 도입되고 있으며 적용 산업부문은 점차 확대되고 있는 추세다. 구축을 완료하고 실제 업무에서 사용하고 있는 업체는 10여 곳에 이르며 도입을 고려중이거나 구현중인 업체도 밝혀진 곳만 10여개에 이르고 있다. 데이터마이닝 도입을 고려하는 기업에게 특히 중요하게 요구되는 것 중 하나가 데이터마이닝 솔루션 도입 목표가 다른 어떤 솔루션보다 구체적이고 정확히 세워져 있어야 한다는 것이다. 한국IBM의 오병준 차장은 구체적인 목표가 마련되지 않으면 데이터마이닝의 효과를 기대한 만큼 얻기 어렵다고 설명한다. “구체적인 사업방향이 제시돼야 한다. 사업방향이 고객만족이라면 거기서 더 들어가 고객의 이탈을 방지 등으로 정확히 명시돼야 한다. 여기에 이에 대한 재무적 지표가 함께 세워질 때 데이터마이닝의 효과를 기대할 수 있다.” 그러나 무엇보다 중요한 것은 데이터마이닝을 통해 나온 결과를 활용할 수 있는 조직 프로세스가 갖춰져 있느냐 하는 점이다. 언스트영 경영컨설팅의 강원석 차장은 이를 기업문화 측면에서 접근하고 있다. “데이터마이닝을 활용해 나온 결과를 수용하고 이를 의사결정에 반영할 수 있는 업무 프로세스가 마련돼 있지 않으면 결과적으로 데이터마이닝 솔루션은 별 의미가 없게 된다. 예전처럼 ‘김과장’이나 ‘이차장’의 감에 의한 의사결정이 아니라 정량적으로 나타난 데이터를 가지고 업무가 진행돼야 하는 것이다. 이것이 모든 업무 프로세스에 정착돼야 데이터마이닝 솔루션의 효과가 나타날 수 있다.” 데이터마이닝 솔루션은 기존에 미리 정의된 정보를 이용하는 지극히 수동적인 정보 활용에서 벗어나 고객의 요구에 의해 다양하고 다각적으로 정보를 분석함으로써 보다 능동적으로 정보를 활용한다는 측면에서 커다란 의미가 있다.
국내의 경우 아직 데이터마이닝에 대한 정확한 이해가 성숙돼 있지 않기 때문에 여러 오해가 존재하는 것 또한 사실이다. 데이터마이닝이 자칫 기업의 지적 호기심을 충족시키는 수단으로 전락하지 않기 위해서는 철저하게 비즈니스 관점에서 바라볼 필요가 있으며 기업이 지향하는 목표 속에서의 한 부분으로 데이터마이닝을 바라봐야 한다고 전문가들은 지적한다. 광부가 무엇을 캐야 하는지도 모른 체 무조건 굴착기의 버튼만 누르고 있어서는 안 되기 때문이다.
Ⅲ. 결 론
데이터 마이닝은 대용량 데이터베이스에 존재하는 여러 가지 유용한 지식을 캐내는 기법으로서 최근 들어 관심을 받고 있는 분야이다. 마이닝에서 얻을 수 있는 지식에는 연관규칙, 분류규칙, 요약규칙, 클러스터링 등 여러 가지가 있으며 추출된 이러한 지식들은 의사결정, 예측, 예보, 평가 등에 광범위하게 사용된다. 데이터마이닝이 데이터가 존재하는 어느 분야에건 적용이 가능하지만 그러한 데이터의 처리와 마이닝 결과의 해석에는 여전히 해당 분야의 전문가가 필요한데다 모든 분야에서 사용할 수 있는 범용 어플리케이션으로 등장하지는 않았기 때문에 각 분야별로 상세한 계획을 세우고 마이닝을 수행하여 분석하는 것이 일반적이다.
최근 들어서는 마이닝 할 수 있는 여건이 조성되어 있는 데이터 웨어하우스로부터 마이닝을 수행하는 데이터 웨어하우스 마이닝이 중요한 응용으로 부상하고 있다. 또한 분산 마이닝이나 WWW 환경 하에서의 마이닝 등은 아직 극히 초보단계이므로 많은 연구가 이루어져야 할 것이다.
Ⅳ. 참 고 문 헌
삼성경제연구소 [http://www.seri.org]
DB 포털사이트 [http://www.dbguide.net]
네이버 백과사전 [http://100.naver.com/100.nhn?docid=717306]
데이터 마이닝 [my.dreamwiz.com/tongseob]

키워드

데이터마이닝,   IT,   활용사례조사