데이터 마이닝(Data Mining )은 기존의 데이터 베이스(data base)로부터 과거에는 알지 못했지만 데이터 속에서 유도된 새로운 데이터 모델을 발견하여 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정을 말한다.
즉, 데이터에 숨겨진 패턴(pattern)이나 관계를 찾아내어 광산에서 광물을 캐내듯이 기업들이 축적해 놓은 방대한 데이터베이스에서 사용자가 필요로 하는 정보를 취합해서 뽑아내는 기술을 의미한다. 그래서 소비자의 구매행태를 예측하거나 변수간의 인과관계를 분석하여 판매를 촉진하는 마케팅 기법으로도 활용되고 있다.
예를 들어, 한 백화점에서 판매 데이터베이스의 데이터를 분석하여 금요일 오전에는 어떤 상품들이 잘 팔리고 팔리는 상품들 간에는 어떤 상관관계가 있는가 등을 발견하여 이를 마케팅에 반영하는 것이다. 이 경우 어떤 고객이 다른 고객에 비해 특정 상품을 더 잘 구매하는 경향이 있다는 사실을 알아낼 수 있다.
그러나 데이터 마이닝(data mining)의 필수 요소는 신뢰도가 높은 자료이어야만 한다. 이러한 데이터 마이닝(Data Mining) 기법은 라케시 아그라왈(Rakesh Agrawal)에 창시된 이래 1995년 영국 금융업계에서 처음 도입 되었으며, 점차 유통업.도소매업 등으로 확산되어 기업과 고객의 1대1 마케팅에 이용되고 있다.
우리나라에서도 데이터 마이닝(data mining)은 데이터 웨어하우스(data warehouse)를 통해 기업의 고객관계관리(CRM, Customer Relationship Management)에 중점 적용되고 있다. 현재까지 개발된 주요 데이터 마이닝 기법으로는 로지스틱회귀분석(logistic regression), 주성분분석(principal analysis), 판별분석(discriminant analysis), 군집분석(clustering analysis) 등이 있다.
통계학에서 사용되고 있는 분석방법론과 연관규칙(Association Rules), 순차적 패턴 발견(Sequential Patterns), 클러스터링(Clustering), 의사결정수(Decision Trees), 신경망(Neural Network)기법 등도 데이터 마이닝(data mining)과 관련이 있다. 또 수많은 인터넷 이용자의 행동 패턴을 분석해 미래의 위험분자를 추출하는 기법도 ‘데이터마이닝(data mining)’ 기법의 일종이다.
뿐만 아니라 최근에는 웹(web)에서 엄청나게 빠른 속도로 생성되는 웹 페이지(web page) 콘텐츠와 웹 로그(web log), 소셜네트워크서비스의 텍스트 정보와 영상과 같은 비정형 데이터(unstructured data)를 분석하기 위한 다양한 방법론도 등장해 데이터 마이닝의 범위는 확장되고 있는 추세이다.
작금(昨今)의 현실은 모바일 기기, 기업시스템, 소셜미디어 등에서 쏟아내고 내고 있는 데이터의 소스가 너무 많다는 것이다. 그래서 최근에는 모바일 리터러시(Mobile Literacy)가 등장했다.
모바일 리터러시(Mobile Literacy)는 스마트폰, 태블릿PC 등 모바일 기기를 유용하고 건전하게 사용할 수 있는 능력을 뜻한다. 악성댓글이나 불법 소프트웨어 방지, 개인정보를 빼가는 해킹에 대한 방어 등을 포함하며, 모바일상에서 오가는 모든 콘텐츠를 깨끗하게 만들어가는 교육활동까지 아우른다.
본래 미디어 리터러시(Media literacy)는 신문이나 TV(1인 미디어 TV 포함) 뿐만 아니라 인터넷, 소셜네트워크서비스(SNS, Social Networking Service), 유튜브(www.youtube.com) 등 뉴미디어(New Media)에 나오는 다양하고 복잡한 정보를 단순하게 있는 그대로 받아들이지 않고 객관적으로 해석(literacy)하고 창의적으로 검토하며 콘텐츠를 재창조하는 능력을 말한다.
따라서 향후에는 데이터 홍수에 휩쓸리지 않으려면 이를 얼마나 신속하고 유의미하게 가공하느냐가 비즈니스 경쟁력의 핵심이 될 것으로 보인다. 전문가들이 핵심 데이터를 금에 비유하여 금을 캐는 광부처럼 데이터를 캐내는 '데이터 마이닝(data mining)' 기법을 중요시 하는 것도 바로 그와 같은 이유에서다.
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