| 데이터마이닝은 비교적 소개된 지 얼마 되지 않는 최신기술이다. 최근 데이터마이닝은 다른 수많은 기술들과 함께 반짝하며 나타났다가 사라질 운명의 기술이 될 지도 모른다는 말들도 있으나, 데이터베이스에 쌓아 놓은 수많은 데이터들을 의미있는 정보로 가공하고 추출해 내기 위해 데이터마이닝의 필요성이 조심스럽게 대두되고 있는 상황이다. 이 책에 따르면 데이터마이닝이란, 자동화되고 지능을 갖춘 데이터베이스 분석기법으로 대량의 데이터로부터 새롭고 의미있는 정보를 추출하여 의사결정에 사용하는 작업으로, 지식발견 프로세스 중에서 데이터로부터 정보를 추출하기 위해서 기법을 적용하는 특정 단계이다. 단순히 이 사람이 언저 어떤 물건을 샀느냐같은 단순 질문의 결과를 얻기 위한 기법이라기 보다는, 새로운 신제품에 대해 호응을 보일 만한 사람은 어떤 사람인가같은 좀 더 포괄적이고 의미 있는 데이터 가공을 위한 기법인 것이다. 국내에도 데이터마이닝에 대한 관심은 점점 높아지고 있지만, 이에 대한 자료는 턱없이 부족한 실정이라 대개 공부를 하기 위해서는 웹을 뒤지거나 원서를 읽어야만 했다. 그나마도 데이터마이닝의 수많은 기법들 중 한두가지를 깊이 파고든 자료들이 대부분이다. 이 책은 데이터마이닝에 대한 개략적인 소개와, 데이터마이닝에 사용되는 많은 기법들을 대강 간단하게나마 소개를 해 놓은 것이 특징이다. 또한, 기술적인 접근보다는 개념적인 접근 방법을 취하고 있어, 기술적인 부분을 잘 모르는 사람들도 데이터마이닝에 대한 전체적인 개념을 잡기에 아주 적합한 책이라 생각된다. |
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어느 날 '데이터 마이닝'이라는 단어가 여기저기 사이트에서 눈에 띄었다. 처음에는 요인분석처럼 여러 변인들 중에서 유효한 변인들만 추출하는 기법인가, 아니면 오류가 많은 데이터를 cleaning하는 기법인가 하고 추측했다. 그래서 궁금한 마음에 이 책을 선택했다.
그런데 내 추측은 빗나가기도 하고, 맞기도 했다. 즉 데이터 마이닝은 data mining, 즉 금광에서 금을 캐듯이 무수히 많은 데이터 중에서 유효한 정보를 캐내는 정보의 금캐기였다. 하지만 그 기법에 있어서는 기존의 통계기법에서 크게 벗어나지 않기 때문에 내 예측이 크게 틀린 것은 아닌 것 같다. 다만 기존 통계기법과 차이가 있다면 가설을 설정해놓고 그 가설을 검증하기 위해서 사용하는 기법이 아니고 그러한 가설없이 무수히 많은 데이터 사이의 규칙을 탐색하기 위해서 사용한다는 점은 다르다고 볼 수 있다.
이 책은 이러한 데이터 마이닝에 대해서 매우 전반적인 설명을 하고 있다. 1장은 데이터 마이닝에 대한 등장배경 등 전반적인 이해를 돕기 위한 설명들로 구성되어 있고, 2장에서는 그 기법에 대해 간략하게 설명하고 있다. 3장에서는 지식발견의 프로세스에 대해 설명하고 있으며, 4장에서는 데이터웨어하우징과 데이터 마이닝을 비교하여 설명하고 있다. 그리고 5장에는 몇 가지의 사례가 나와 있고 용어해설과 제품설명도 부록으로 있다. 따라서 기존의 통계기법에 대해 기술적 이해를 갖고 있으면서 데이터 마이닝에 대해 전반적으로 알아보고 싶은 사람에게 적합하다. [인상깊은구절] 예컨대 한 백화점에서는 회원들의 구매 데이터를 분석한 결과 "밍크코트를 구입한 고객의 상당 수가 가죽치마를 함께 구입한다."라는 다소 예기치 못한 정보를 얻을 수 있다. 이러한 정보는 "가죽치마를 구입하는 고객은 롱부츠도 구입할 것이다"와 같이 일반 마케팅 전문가들이 통상적으로 생각해낼 수 있는 정보가 아닐 뿐더러 다른 백화점들에 적용할 만한 정보도 아니다. 그러나 이러한 정보가 생성된 곳, 즉 상기 백화점의 경우는 이 정보를 바로 마케팅활동에 활용할 수가 있는데, 예를 들어 밍크코트만을 구입한 회원들을 대상으로 하여 가죽치마 상품할인권을 발송한다든지, 상품 카탈로그를 제작할 때 밍크코트와 가죽치마를 함께 보여주는 전략을 구상할 수 있다. 그러나 몇 기가 바이트 혹은 테라 바이트에 이르는 거대한 양의 데이터를 분석하기란 쉽지 않기 때문에 많은 기업들은 단순한 통계 정보만을 얻는데 그치거나 아예 분석할 엄두조차 내지 못하고, 이 귀중한 자산을 제대로 이용되지 못하고 있다. 이러한 분석 작업을 지원하는 정보기술이 바로 데이터 마이닝이다. |