기업이 경영 활동과 관련해 수집、 보유하고 있는 데이터베이스가 양과 질적 인 면에서 팽창을 거듭하면서 이의 효과적인 사용 방법에 관심이 쏠리고 있다. 엄청난 양의 데이터를 사장시키느냐 아니면 제대로 활용하느냐에 따라 그 데이터의 가치가 달라질 뿐만 아니라 기업 경영 자체도 크게 달라지기 때문이다. 특히 시간을 다투는 기업 활동에선 데이터의 수집 이상으로 데이터의 분석이 중요한 의미를 갖는다.
데이터의 분석을 통해 소비자 행동 양식을 이해하고 향후 시장 추세를 예측 하는 것이 가능해져 경쟁력을 향상시킬수 있기 때문이다.
정보산업 분야에서 최근 "데이터 마이닝(Mining)"이 각광을 받고 있는 것도이런 맥락에서다.
데이터 마이닝이란 다종 다양한 정보를 모아 이들 상호간의 관련성을 분석해 내고 그 속에 존재하는 일관된 흐름이나 경향을 파악하는 작업이라고 요약할 수 있다.
물론 이같은 작업을 하기 위해선 방대한 데이터를 빠른 시간내 처리할 수 있는 메인프레임 등 대용량 컴퓨터가 "데이터 웨어하우스(창고)"로 요구된다.
지난 92년 IBM이 "인포메이션 웨어하우스"라는 개념을 들고 나왔을 때 상당 수의 분석가들이 데이터 마이닝의 중요성에 주목하기 보다 IBM의 메인프레임 유지 전략으로 받아들인 것도 이 때문이었다.
그러나 이후 기업 데이터베이스에 축적되는 데이터의 양이 급증하면서 상황 은 변했다.
미국 시장조사 기관인 메타그룹에 따르면 IBM이 인포메이션 웨어하우스란 개념을 들고 나온 직후인 93년엔 이에 대한 고려를 하는 기업은 조사 대상 업체의 5%에도 미치지 못했으나 94년엔 90%가 데이터 웨어하우스의 구축에 관심을 나타냈다.
메타그룹은 이같은 추세라면 오는 98년엔 데이터 웨어하우스가 기업에서 일반화될 것으로 내다보고 있다.
이같은 데이터 웨어하우스의 구축이 데이터 마이닝의 중요성에 대한 인식이 확산된데 따른 것임은 물론이다.
실제 데이터 마이닝을 위한 노력은 금융、 유통 업계 등을 중심으로 최근 활발히 이루어지고 있다.
미국이나 유럽의 일부 유통업체들은 POS(판매시점 관리) 등을 통해 최근 6개 월간 수집된 데이터를 분석해 소비자들의 구매 패턴을 파악해 이를 매출 확대로 연결시키는 방안을 마련하는 등의 노력을 기울이고 있다.
이들은 일례로 셔츠와 넥타이의 구매간에 고도의 상관 관계가 있다는 것을알아내 매장의 위치를 조정, 셔츠 구매자들이 넥타이까지 구매하도록 유도하는 등의 변화를 꾀한다는 것이다.
그러나 현재까지 데이터 마이닝이 가장 널리 활용되는 곳은 금융 분야로 알려져 있다.
환율이나 주가 변동 및 고객의 투자 행태등을 예측하고 대비해야 영업 실적 을 높일 수 있기 때문이다.
특히 올해초 베어링 은행의 파산은 세계 각국의 금융 업체들에 데이터 마이 닝의 중요성을 일깨워주는 계기가 됐다고 전문가들은 보고 있다.
이들은 시시각각 변하는 투자 및 영업 환경과 매 2년마다 경영 관련 정보가2 배씩 늘고 있는 현실을 감안할 때 데이터 마이닝의 중요성이 갈수록 커지고있다며 정보 산업 자체도 이런 변화에 영향을 받게 될 것이라고 예상하고 있다. <오세관 기자>
국제 많이 본 뉴스
-
1
모토로라 중저가폰 또 나온다…올해만 4종 출시
-
2
단독개인사업자 'CEO보험' 가입 못한다…생보사, 줄줄이 판매중지
-
3
LG엔솔, 차세대 원통형 연구 '46셀 개발팀'으로 명명
-
4
역대급 흡입력 가진 블랙홀 발견됐다... “이론한계보다 40배 빨라”
-
5
LG유플러스, 홍범식 CEO 선임
-
6
5년 전 업비트서 580억 암호화폐 탈취…경찰 “북한 해킹조직 소행”
-
7
반도체 장비 매출 1위 두고 ASML vs 어플라이드 격돌
-
8
페루 700년 전 어린이 76명 매장… “밭 비옥하게 하려고”
-
9
127큐비트 IBM 양자컴퓨터, 연세대서 국내 첫 가동
-
10
'슈퍼컴퓨터 톱500' 한국 보유수 기준 8위, 성능 10위
브랜드 뉴스룸
×