데이터 마이닝 기술은 운영, 재무, 영업, 마케팅, 공급망 관리 등 다양한 비즈니스 영역에 적용될 수 있다. 데이터 마이닝이 효과적으로 실행되면 가치 있는 정보를 기반으로 전략적 의사 결정이 가능해 경쟁 우위를 확보할 수 있다.

데이터 마이닝은 데이터 분석에 사용되는 방법이다. 의미 있는 데이터 기반의 통찰력을 발굴하기 위해 대규모 데이터 세트를 탐색한다. 성공적인 데이터 마이닝의 주요 구성 요소에는 데이터 정리, 데이터 변환, 데이터 통합 등의 작업이 포함된다.

15가지 데이터 마이닝 기술

1) 데이터 정리와 준비

이는 데이터 마이닝 프로세스 내에서 중요한 단계로, 후속 분석 방법의 효율성을 보장하는 데 중추적인 역할을 한다. 원시 데이터는 다양한 분석 접근 방식에 적합하도록 정제하고 포맷해야 한다. 이 단계에서는 데이터 모델링, 변환, 마이그레이션, ETL(Extract, Transform, Load), ELT(Extract, Load, Transform), 데이터 통합, 집계 등의 요소를 포괄하여 데이터의 기본 특징과 속성을 이해하고 궁극적으로 최적의 활용도를 결정한다.

데이터를 정리하고 준비하는 초기 단계가 없으면 데이터는 조직에 아무런 의미가 없거나 품질 문제로 인해 신뢰성이 손상된다. 기업 입장에서는 데이터에 대한 신뢰를 구축하는 것이 무엇보다 중요하며, 데이터 자체뿐 아니라 분석 결과와 해당 결과에서 파생되는 후속 조치에 대한 신뢰도 확보해야 한다.

2) 패턴과 분류

데이터 마이닝의 본질은 데이터 내의 패턴을 파악하고 모니터링하는 패턴 추적 기술에 있다. 이 방법을 사용하면 잠재적인 비즈니스 결과에 대한 지능적인 통찰력을 추출할 수 있다.

예를 들어, 판매 동향을 파악할 때 조직은 새로운 통찰력을 활용해 전략적 조치를 취할 수 있다. 특정 제품이 특정 인구 통계 내에서 다른 제품보다 우수한 것으로 밝혀지면 이러한 사실은 귀중한 자산이 된다. 이를 활용해 조직은 제품과 서비스를 개발하거나 재고 전략을 최적화할 수 있다.

데이터 마이닝에서 분류 기법은 다양한 유형의 데이터에 연결된 다양한 속성을 면밀히 조사하는 역할을 한다. 이러한 데이터 유형에 내재된 주요 특성을 파악해 관련 데이터를 체계적으로 분류할 수 있다. 이 프로세스는 개인정보와 같은 민감한 정보를 식별하는 데 매우 중요하므로 조직은 문서에서 이 정보를 보호하거나 수정하기 위한 조치를 취해야 한다.

3) 연관성

데이터 마이닝의 연관 개념은 통계와 밀접하게 관련돼 있으며, 데이터 세트 내의 다양한 데이터나 이벤트 간의 연결을 보여준다. 이 기법은 머신러닝의 동시 발생 개념과 마찬가지로 특정 데이터 포인트 또는 이벤트의 상호 의존성을 나타낸다. 즉, 하나의 데이터 기반 이벤트의 존재는 다른 이벤트의 가능성을 나타내는 지표 역할을 하며 데이터 내에 포함된 복잡한 관계를 드러낸다.

4) 이상 감지

이상 감지는 데이터 세트 내에서 이상치를 식별하는 데 중요한 프로세스다. 데이터의 불규칙성을 정확히 찾아내면 근본 원인을 더 깊이 파악할 수 있고, 전략적 비즈니스 목표에 맞춘 사전 준비가 가능하다.

예를 들어, 특정 기간 내에 신용카드 거래가 눈에 띄게 급증하는 경우 조직은 그 근본 원인을 조사할 수 있다. 급증한 이유를 파악한 후 판매 전략을 최적화할 수 있으며, 이를 통해 비즈니스 운영 개선에 적용할 수 있다.

5) 클러스터링

클러스터링은 시각적 접근 방식을 사용해 데이터 분포를 파악하는 데 활용된다. 그래픽을 활용하는 클러스터링 메커니즘은 데이터가 다양한 측정 항목과 어떻게 정렬되는지를 다양한 색상을 사용해 보여준다. 특히 데이터 분포를 시각적으로 표현하는 그래프를 통해 사용자는 비즈니스 목표와 관련된 추세를 파악할 수 있다.

6) 회귀

회귀 기법은 데이터 세트의 변수 간 관계 특성을 파악하는 데 매우 유용하다. 인과관계든 상관관계든, 회귀는 투명한 화이트 박스 기법으로서 변수들이 어떻게 상호 연관되는지 다음에 대한 명확한 이해를 제공한다.

7) 예측

예측은 분석의 네 가지 분야 중 하나를 구성하는 데이터 마이닝의 강력한 특징이다. 예측 분석은 현재 또는 과거 데이터의 패턴을 활용해 미래 추세에 대한 통찰력을 제공한다. 일부 고급 접근 방식에는 머신러닝과 인공지능이 통합되지만, 일반적으로 예측 분석은 간단한 알고리듬을 활용한다. 예측 기능은 기본 기술의 복잡성에 관계없이 향후 데이터 추세에 대한 예측을 제공한다.

8) 순차적 데이터

데이터 마이닝 전문 기법인 순차 패턴(Sequential Patterns)은 순차적으로 발생하는 이벤트를 공개하는 데 중점을 두고 있으며, 거래 데이터 분석에 특히 유리하다. 이 방법을 사용하면 특정 품목을 구입한 후 구매할 가능성이 높은 의류 유형과 같은 고객 선호도를 알 수 있다. VPN은 거래 데이터의 기밀성을 보장하여 고객의 개인정보를 보호하고 통찰력을 제공한다.

9) 의사결정 트리

머신러닝의 하위 집합인 의사결정 트리는 투명한 예측 모델 역할을 한다. 이를 통해 데이터 입력이 출력에 어떻게 영향을 미치는지 명확하게 이해할 수 있다. 의사결정 트리를 랜덤 포레스트로 결합하면 더 복잡하기는 하지만 강력한 예측 분석 모델이 형성된다. 랜덤 포레스트는 블랙박스 기술로 간주될 수 있지만, 기본 의사결정 트리 구조는 독립형 의사결정 트리 모델과 비교할 때 더 정확하다.

10) 데이터 마이닝 분석

데이터 마이닝 분석의 핵심에는 다양한 분석 모델의 기반을 형성하는 통계 기법이 있다. 이러한 모델은 특정 비즈니스 목표에 맞춘 수치 결과를 생성한다. 이러한 기법은 신경망에서 머신러닝에 이르기까지 통계 개념에 따르며 인공지능의 역동적인 분야에도 영향을 미친다.

11) 데이터 시각화

데이터 시각화는 사용자에게 감각 인식을 기반으로 한 통찰력을 제공한다. 선명한 색상으로 동적인 시각화를 구현하며 실시간 스트리밍 데이터를 처리할 수 있다. 다양한 지표와 시각화를 기반으로 구축된 대시보드는 데이터 마이닝 통찰력을 찾아내는 강력한 도구가 된다.

12) 딥러닝

머신러닝의 하위 집합인 신경망은 인간 두뇌의 뉴런 구조에서 영감을 얻었다. 데이터 마이닝은 강력하지만 복잡하기 때문에 주의가 필요하다. 신경망은 복잡함에도 불구하고 현대 머신러닝 애플리케이션, 특히 AI와 딥러닝 시나리오에서 정확한 모델을 제공한다.

13) 데이터 웨어하우징

데이터 마이닝의 핵심 구성 요소인 데이터 웨어하우징은 기존 관계형 데이터베이스에서 발전한 것이다. 클라우드 데이터 웨어하우스와 하둡과 같은 플랫폼에서 반정형 및 비정형 데이터를 수용하는 현대적인 접근 방식을 사용하면 과거 데이터 사용 범위와 포괄적인 실시간 데이터 분석이 가능하다.

14) 통찰력 분석

장기 기억 처리는 장기간에 걸친 데이터 분석을 포함한다. 과거 데이터를 활용해 탐지를 회피할 수 있는 미묘한 패턴을 찾아낼 수 있다. 이 방법은 수년간의 감소 추세를 분석하고 금융과 같은 부문에서 이탈을 줄이는 데 활용되는 통찰력을 제공한다.

15) 머신러닝과 인공지능

머신러닝과 인공지능은 데이터 마이닝의 최첨단 발전을 보여준다. 딥러닝과 같은 고급 형태는 규모에 따른 정확한 예측이 가능하므로 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리를 사용한 정교한 텍스트 분석과 같은 AI 구현에 매우 유용하다. 이러한 기술은 반정형 데이터와 비정형 데이터에서 가치를 추출하는 데 탁월하다.

데이터 마이닝의 각 기술은 가치 있는 통찰력을 얻기 위한 고유한 도구다. 순차 패턴의 식별부터 의사결정 트리의 투명한 예측 가능성, 통계 기법의 기본 역할, 시각화의 동적 명확성에 이르기까지 다양한 방법이 전체적인 접근 방식을 보여준다.

이러한 기술을 통해 데이터를 효과적으로 분석하고, 데이터의 잠재력을 최대한 활용해 정보에 기반한 전략적인 의사결정을 내리고 더 나은 결과를 도출할 수 있다.

필자 아나스 베이그(Anas Baig)는 정보 보안과 데이터 개인정보 보호 전문가로, 파괴적인 제품 작업에 대한 열정을 갖고 현재 시큐리티.ai에서 제품 리드로 일하고 있다.

(*이 칼럼은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)

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