데이터 마이닝이란 무엇인가?
데이터 마이닝(Data Mining)은 통계학 및 수학적 기법을 포함한 패턴 인식 기술을 활용하여, 저장소에 축적된 방대한 데이터를 분석함으로써 유용한 새로운 상관관계·패턴·추세를 발견하는 과정입니다.
즉, 사실에 기반한 데이터셋을 분석해 예상치 못한 관계를 찾아내고, 논리적이면서도 데이터 소유자에게 실질적으로 도움이 되는 새로운 방식으로 레코드를 요약하는 작업이라 할 수 있습니다. 나아가 대량의 정보를 선택·탐색·모델링하여 처음에는 알려지지 않았던 규칙성이나 관계를 밝혀내고, 데이터베이스 소유자에게 명확하고 유익한 결과를 제공하는 일련의 절차이기도 합니다.
데이터 마이닝을 외주화하면 낮은 운영 비용으로 업무를 더 신속하게 처리할 수 있습니다. 전문 기업들은 최신 기술을 활용해 수작업으로는 찾기 어려운 데이터까지 저장하고 활용할 수 있습니다. 여러 플랫폼에 셀 수 없이 많은 데이터가 존재하지만, 실제로 접근 가능한 지식은 매우 제한적인 것이 현실입니다.
데이터 마이닝 인터페이스의 역할
데이터 마이닝 인터페이스는 사용자가 데이터 마이닝 프로세스와 소통할 수 있도록 돕는 매개체입니다. 데이터 마이닝 질의어(Query Language)를 직접 다루기란 어렵기 때문에, 일반적으로는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 데이터 마이닝 시스템과 상호작용합니다. 이때 데이터 마이닝 질의어를 핵심 언어로 삼고, 그 위에 GUI를 손쉽게 설계하는 방식이 널리 사용됩니다.
데이터 마이닝 인터페이스의 주요 기능
1. 데이터 수집 및 질의 작성
사용자가 분석 과제와 관련된 데이터셋을 지정하고, 데이터 마이닝 질의를 직접 작성할 수 있도록 지원합니다.
2. 발견된 패턴의 표현
분석을 통해 발견된 패턴을 표, 그래프, 차트 등 다양한 시각화 기법으로 직관적으로 보여줄 수 있습니다.
3. 개념 계층의 정의 및 조작
개념 계층(Concept Hierarchy)을 수동 또는 자동으로 정의할 수 있으며, 주어진 데이터 분포에 따라 계층 구조를 자동으로 수정·조정하는 것도 가능합니다.
4. 데이터 마이닝 프리미티브 조작
개념 계층의 선택, 표시, 변경과 같은 데이터 마이닝 연산을 강력하고 유연하게 조정할 수 있습니다.
5. 대화형 다단계 마이닝
식별된 패턴에 대해 롤업(Roll-up) 또는 드릴다운(Drill-down) 연산을 수행하여, 다양한 수준에서 데이터를 탐색할 수 있습니다.
사용자 유형에 따른 인터페이스 설계 고려사항
데이터 마이닝 인터페이스를 설계할 때는 서로 다른 사용자 계층을 반드시 고려해야 합니다. 데이터 마이닝 시스템의 사용자는 크게 비즈니스 애널리스트와 경영진(비즈니스 임원)으로 나눌 수 있습니다.
비즈니스 애널리스트는 데이터의 특정 부분을 자유롭게 선택하고, 차원을 조작하며, 데이터 마이닝 프로세스를 세밀하게 튜닝할 수 있는 유연성과 편의성을 중시합니다. 반면 경영진은 데이터 마이닝 결과가 명확하게 제시되고 해석되기를 기대하며, 그 결과가 보고서 작성 및 프레젠테이션 과정에 손쉽게 통합되기를 원합니다.
따라서 잘 설계된 데이터 마이닝 시스템은 이 두 유형의 사용자 모두에게 직관적이고 친화적인 인터페이스를 제공해야 하며, 이것이 곧 데이터 마이닝 도입 성공의 핵심 열쇠라고 할 수 있습니다.