통신 산업은 과거의 시내·시외 전화 서비스 제공에서 시작하여, 오늘날에는 팩스, 호출기, 휴대전화, 웹 메신저, 이미지, 이메일, 컴퓨터 및 웹 데이터 전송 등 다양한 종합 통신 서비스를 아우르는 방향으로 빠르게 진화해 왔습니다.
아울러 통신, 컴퓨터 네트워크, 인터넷 등 여러 통신·컴퓨팅 수단 간의 융합도 활발히 진행되고 있습니다. 여러 국가에서 통신 시장 규제가 완화되고 새로운 컴퓨터·통신 기술이 지속적으로 발전하면서, 통신 산업은 급속히 확장되고 있으며 경쟁 또한 그 어느 때보다 치열해졌습니다.
이러한 환경 속에서 비즈니스에 대한 깊이 있는 이해, 통신 트래픽 패턴 파악, 사기 행위 적발, 자원의 효율적 활용, 서비스 품질 향상을 위해 데이터 마이닝에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다. 다음은 데이터 마이닝이 통신 서비스 개선에 기여할 수 있는 대표적인 방법들입니다.
1. 통신 데이터의 다차원 분석
통신 데이터는 본질적으로 다차원적입니다. 통화 시간, 통화 지속 시간, 발신자 위치, 수신자 위치, 통화 유형 등 다양한 차원을 포함하기 때문입니다. 이러한 데이터에 대한 다차원 분석은 데이터 트래픽, 시스템 부하, 자원 관리, 고객 집단 행동, 수익 구조를 파악하고 비교하는 데 활용될 수 있습니다.
예를 들어, 마케팅 담당 분석가는 발신지, 착신지, 통화량, 시간대별 사용 패턴에 관한 차트와 그래프를 정기적으로 확인함으로써 효과적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.
2. 사기 패턴 분석 및 비정상 패턴 식별
사기 행위로 인해 통신 산업은 매년 막대한 금전적 손실을 입고 있습니다. 따라서 잠재적인 사기 사용자와 그들의 비정형 사용 패턴을 조기에 식별하는 것이 매우 중요합니다. 이를 통해 고객 계정에 대한 부정 접속 시도도 탐지할 수 있습니다.
또한 특별한 주의가 필요한 비정상적인 패턴도 발견할 수 있습니다. 예를 들어 혼잡 시간대의 반복된 실패 통화 시도, 교환기 및 회선의 혼잡 패턴, 잘못 프로그래밍된 자동 발신 장비(팩스 머신 등)에 의한 주기적 통화 등이 이에 해당합니다. 이러한 패턴은 다차원 분석, 군집 분석, 이상치 분석을 통해 효과적으로 찾아낼 수 있습니다.
3. 다차원 연관 및 순차 패턴 분석
다차원 분석 과정에서 도출되는 연관 규칙과 순차 패턴은 통신 서비스의 마케팅 및 프로모션 전략 수립에 유용하게 활용될 수 있습니다. 고객의 서비스 이용 흐름을 분석하면 어떤 서비스가 함께 이용되는지, 어떤 순서로 업그레이드되는지 파악하여 맞춤형 상품을 제안할 수 있습니다.
4. 모바일 통신 서비스
모바일 통신, 웹·데이터 서비스, 모바일 컴퓨팅은 우리의 업무와 일상에서 점점 더 긴밀하게 통합되며 보편화되고 있습니다. 모바일 통신 데이터의 가장 큰 특징은 시공간 데이터(spatiotemporal data)와의 밀접한 연관성입니다. 따라서 시공간 데이터 마이닝은 특정 패턴을 발견하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
예를 들어, 특정 지역에서 비정상적으로 많은 이동전화 트래픽이 감지된다면 해당 지역에서 특이한 상황이 발생했음을 의미할 수 있습니다. 나아가 새로운 모바일 서비스의 성공은 사용 편의성에 달려 있는데, 데이터 마이닝은 사용자가 최소한의 입력만으로 유용한 정보를 얻을 수 있는 적응형 솔루션 설계에 핵심적인 기여를 할 것으로 기대됩니다.