데이터 마이닝이란?

목차

1, 데이터 마이닝이란?
1.1 데이터마이닝 이란?
1.2 데이터마이닝의 필요성이란?
1.3 기술의 추이
1.4 연구실에서의 연구내용
1.5 기술적 문제점
1.6 활용 방안

2, 데이터 웨어 하우스란?
2.1 데이터 웨어 하우스의 개요
2.2 데이터웨어하우스의 출현배경
2.3 데이터웨어하우스의 역사
2.4 데이터웨어하우스의 개념
2.5 데이터웨어하우스의 구조
2.6 데이터웨어하우스의 필요성
2.7 데이터웨어하우스의 중요성
2.8. 데이터웨어하우스의 특성
2.9데이터웨어하우징 기법 및 도구

3, 온라인 분석처리(OLAP)
3.1 OLAP의 정의와 목적
3.2 OLAP의 특징

4, OLTP [online transaction processing]

5, SAS 개관
5.1 SAS의 특징
5.2 SAS System의 기능

6, Clementine
6.1 적 용 분 야
6.2 주 요 기 능
6.3 Clementine Application Templates

본문내용

데이터를 분석하여 문제점을 찾고 기업에서의 경쟁력을 확보하기 위한 도구로는 현재 널리 쓰이는 OLAP 툴이나 SAS 와 같은 데이터 분석, 통계 도구들이 있다. 이는 해당 분야의 분석 전문가로 하여금 다양한 각도에서 데이터를 처리하여 의미 있는 결과를 찾아내도록 하는 것으로, 해당 분야에 대한 깊은 통찰력을 가진 전문가의 능력에 전적으로 의지하는 방법이다. 그러나 데이터가 방대해져가고 기업의 업무가 복잡해져가면서 업무 전문가의 통찰력에도 한계가 오게 되고, 데이터에 내재된 유용한 지식 패턴을 추출하는 것이 사람의 손으로 하기엔 벅찬 일이 되었다. 여기서 데이터마이닝 기술이 필요하게 된다.기존의 OLAP 이나 SAS 같은 툴은 전문가가 가설을 세우고 검증할 대상을 결정한 후에 이를 확인하기 위해서 통계적 분석을 하는 것이므로 전문가의 능력에 전적으로 의존하는 방법이었으나, 데이터마이닝 기법은 전적으로 데이터에 기반 하여 지식 패턴을 추출하기 때문에 전문가가 간과해 버릴 수도 있는 지식 패턴들까지 모두 찾아낼 수 있는 기술이다.기업의 절대 경쟁력이 그 기업이 가지는 기술적 우위에 있다고 하면, 데이터마이닝을 통해 얻어진 지식의 활용은 기업활동을 정비하고 활동방향을 제시하며 의사결정의 순간에 기반 자료로 활용될 수 있는 부가적 경쟁력이라 할 수 있다. 산업사회에서 정보사회로, 그리고 다시 지식사회로 이동하고 있는 현 상황에 필수적인 기술이라 할 수 있다.

참고 자료

없음