이번 글에서는 데이터 마이닝(Data Mining)과 데이터 웨어하우징(Data Warehousing)의 차이점을 자세히 살펴보겠습니다. 두 기술은 모두 데이터 분석과 밀접한 관련이 있지만, 목적과 수행 방식, 담당하는 역할에서 뚜렷한 차이를 보입니다.
데이터 마이닝(Data Mining)이란?
데이터 마이닝은 대량의 데이터 집합 속에서 숨겨진 패턴과 규칙을 찾아내는 분석 프로세스입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.
데이터 속 패턴을 도출하고 식별하는 데 사용되는 프로세스입니다.
일련의 데이터 집합에서 유용한 정보를 추출하는 일반적인 방법으로 이해할 수 있습니다.
분석 과정에서 데이터를 반복적으로 처리하고 검토합니다.
주로 비즈니스 운영자와 엔지니어가 의미 있는 인사이트를 얻기 위해 수행합니다.
패턴 인식을 비롯한 다양한 기법을 활용하여 데이터 내 패턴을 찾아냅니다.
시스템에서 발생할 수 있는 오류나 이상 징후를 사전에 탐지하는 데도 도움이 됩니다.
다른 통계적 데이터 처리 기법에 비해 비용 효율성이 뛰어납니다.
다만 현실 세계에는 완벽한 것이 없듯이, 분석 결과가 100% 정확하다고 보장할 수는 없습니다.
데이터 웨어하우징(Data Warehousing)이란?
데이터 웨어하우징은 분석 작업을 효율적으로 수행하도록 설계된 데이터베이스 시스템을 구축하고 운영하는 과정입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.
분석(Analytics)을 수행하도록 특별히 설계된 데이터베이스 시스템입니다.
여러 곳에 흩어져 있던 관련 데이터를 하나의 통합된 저장소로 결합합니다.
구축과 관리는 주로 엔지니어가 담당합니다.
데이터는 주기적으로 수집되어 저장됩니다.
보고서 작성을 쉽게 하기 위해 데이터를 추출하여 지정된 위치에 체계적으로 저장합니다.
정해진 주기에 따라 지속적으로 갱신됩니다.
이러한 이유로 주요 기업들은 최신 정보를 유지하기 위해 데이터 웨어하우스를 적극 활용합니다.
비즈니스에 필요한 모든 유형의 데이터를 단순화하고 정리하는 데 도움을 줍니다.
단, 분석에 필요한 데이터가 웨어하우스에 통합되지 않으면 데이터 누락이나 손실이 발생할 수 있습니다.
방대한 양의 과거 데이터를 저장하므로, 사용자가 추세와 계절성을 분석하여 미래를 예측하는 데 유용합니다.
두 기술의 관계와 요약
정리하면, 데이터 웨어하우징은 분석에 필요한 데이터를 통합하고 저장하는 '기반'이라면, 데이터 마이닝은 그 위에 축적된 데이터에서 가치 있는 패턴과 인사이트를 발굴하는 '분석' 단계라고 할 수 있습니다. 즉, 두 기술은 서로 대립하는 개념이 아니라 상호 보완적인 관계이며, 함께 사용될 때 더욱 강력한 데이터 기반 의사결정을 가능하게 합니다.