텍스트 마이닝(Text Mining)이란?
텍스트 마이닝은 '텍스트 분석'이라고도 불리며, 비정형 텍스트를 구조화된 데이터로 변환해 손쉽게 분석할 수 있도록 만드는 과정입니다. 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술을 활용해 기계가 인간의 언어를 이해하고 자동으로 처리할 수 있게 해줍니다.
쉽게 말해 텍스트 마이닝은 일상 언어로 작성된 텍스트에서 핵심 정보를 추출하는 과정입니다. 문자 메시지, 기록, 이메일, 각종 문서 파일처럼 일반 언어로 작성된 데이터에서 유용한 인사이트와 패턴을 도출하는 데 널리 활용됩니다.
텍스트 마이닝은 자연어 처리를 기반으로 비정형 텍스트에서 가치 있는 통찰을 자동으로 얻는 방법입니다. 텍스트를 감성(sentiment), 주제(subject), 의도(intent)별로 분류하는 작업을 자동화하여, 기계가 학습할 수 있는 형태의 정보로 데이터를 전환합니다.
텍스트 마이닝에는 필터링(Filtering)과 어간 추출(Stemming)이라는 두 가지 핵심 기법이 있습니다. 필터링은 불필요한 단어나 관련 없는 데이터를 제거하는 역할을 하고, 어간 추출은 연관된 단어들을 어근 형태로 통합합니다. 어간 추출을 거치면 각 단어는 뿌리 노드(root node)를 기준으로 정의됩니다.
텍스트 마이닝의 주요 목표는 사용자가 텍스트 기반 자산에서 정보를 효율적으로 추출할 수 있도록 지원하는 것입니다. 여기에는 검색(Retrieval), 추출(Extraction), 요약(Summarization), 범주화(Categorization, 지도 학습), 군집화(Clustering, 비지도 학습), 세분화(Segmentation), 연관성 분석(Association)과 같은 작업이 포함됩니다.
데이터 마이닝(Data Mining)이란?
데이터 마이닝은 저장소에 축적된 대량의 데이터를 분석하여, 패턴 인식 기술과 통계·수학적 기법을 통해 유용한 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하는 과정입니다. 사실에 기반한 데이터셋을 분석해 예상치 못한 관계를 찾아내고, 데이터 소유자에게 논리적이면서 실질적으로 도움이 되는 방식으로 기록을 요약하는 것이 목적입니다.
즉, 데이터 마이닝은 대량의 정보를 선택·탐색·모델링하여 처음에는 알려지지 않았던 규칙성이나 관계를 찾아내고, 데이터베이스 소유자에게 명확하고 유익한 결과를 제공하는 절차입니다.
데이터 마이닝은 데이터 과학(Data Science)과 유사한 성격을 지니며, 특정 상황에서 특정 목표를 가진 사람이 특정 데이터셋을 대상으로 수행합니다. 이 과정에는 텍스트 마이닝, 웹 마이닝, 오디오·비디오 마이닝, 이미지 데이터 마이닝, 소셜 미디어 마이닝 등 다양한 영역이 포함되며, 단순한 소프트웨어부터 고도로 전문화된 도구까지 폭넓게 활용됩니다.
데이터 마이닝을 외주화하면 낮은 운영 비용으로 모든 작업을 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 전문 업체들은 최신 기술을 활용해 수작업으로는 찾기 어려운 데이터까지 저장하고 분석할 수 있습니다. 여러 플랫폼에 방대한 데이터가 존재하지만, 실제로 활용 가능한 지식은 매우 제한적인 것이 현실입니다.
따라서 핵심 과제는 방대한 데이터를 분석해 문제 해결이나 기업 성장에 활용할 수 있는 필수 정보를 추출하는 것입니다. 다행히 다양한 동적 도구와 분석 기법을 활용하면 데이터를 마이닝하고, 그 안에서 더 나은 의사결정의 근거를 얻을 수 있습니다.