빅데이터 vs 데이터 마이닝 – 실제 차이는 무엇인가?

빅데이터와 데이터 마이닝에 대해 배우고 싶은가? 빅데이터와 데이터 마이닝은 서로 다른 목적을 가진 두 가지 별개의 용어이다. 둘 다 의미 있는 통찰력을 얻기 위해 큰 데이터 세트를 사용하며, 데이터 마이닝은 데이터를 분석하고 요약하여 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 세계는 빅데이터로 구동되며, 조직들은 대량의 데이터를 처리할 수 있는 데이터 분석 전문가를 찾고 있다. 빅데이터 분석의 글로벌 시장은 2029년까지 655억 달러 이상의 가치로 지수적으로 성장할 것이다.

피터 노르비그는 “더 많은 데이터는 더 똑똑한 알고리즘을 이길 수 있지만, 더 좋은 데이터는 더 많은 데이터를 이길 수 있다”고 말했다. 이 기사에서는 빅데이터와 데이터 마이닝, 그 유형, 그리고 비즈니스에서 왜 중요한지에 대해 살펴볼 것이다.

빅데이터란 무엇인가?

빅데이터는 구조화된, 반구조화된, 비구조화된 데이터로 구성된 대량의 데이터를 말하며, 시간이 지남에 따라 지수적으로 성장한다. 그 크기 때문에 전통적인 관리 시스템이나 도구로 효율적으로 처리할 수 없다.

뉴욕 증권거래소는 하루에 1테라바이트의 데이터를 생성하며, 페이스북은 5페타바이트의 데이터를 생성한다.

빅데이터의 특징은 다음과 같다.

• 규모

규모는 데이터의 크기 또는 데이터의 양을 말한다.

• 다양성

다양성은 비디오, 이미지, 웹 서버 로그 등과 같은 다양한 유형의 데이터를 말한다.

• 속도

속도는 데이터가 얼마나 빠르게 성장하는지, 즉 데이터가 지수적으로 빠르게 증가하는 속도를 말한다.

• 신뢰성

신뢰성은 데이터의 불확실성을 말한다. 즉, 소셜 미디어의 경우 데이터가 신뢰할 수 있는지 여부를 말한다.

• 가치

가치는 데이터의 시장 가치를 말한다. 즉, 데이터에서 통찰력과 가치를 추출하는 것이 조직의 궁극적인 목표이다.

빅데이터의 중요성

조직들은 빅데이터를 사용하여 운영을 최적화하고, 고객 서비스를 제공하며, 개인화된 마케팅 캠페인을 생성하며, 수익과 이익을 증가시키는 다른 중요한 조치를 취한다.

일반적인 응용 프로그램을 살펴보자.

• 의료 연구자들은 질병의 징후와 위험 요인을 식별하고 의사들이 환자에게 질병을 진단하는 데 도움을 준다.
• 정부는 범죄를 예방하고, 사기와 비상 응답, 스마트 시티 이니셔티브를 수행한다.
• 교통과 제조 회사들은 배달 루트를 최적화하고 공급망을 효과적으로 관리한다.

데이터 마이닝이란 무엇인가?

데이터 마이닝은 데이터를 분석하고 요약하여 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 회사들은 이 정보를 사용하여 수익을 증가시키고 운영 비용을 줄인다.

데이터 마이닝의 필요성

데이터 마이닝은 감성 분석, 신용 위험 관리, 고객 이탈 예측, 가격 최적화, 의료 진단, 추천 엔진 등에 필수적인 도구이다. 이는 소매, 도매 배급, 텔레콤 섹터, 교육, 제조, 헬스케어, 소셜 미디어를 포함한 모든 산업에서 효과적인 도구이다.

데이터 마이닝의 유형

두 가지 주요 유형은 다음과 같다.

• 예측 데이터 마이닝

예측 데이터 마이닝은 통계와 데이터 예측 기술을 사용한다. 이는 역사적인 데이터, 통계 모델링, 기계 학습을 사용하여 미래의 결과를 예측하는 고급 분석에 기반한다. 비즈니스들은 예측 분석을 사용하여 데이터에서 패턴을 찾고 기회와 위험을 식별한다.

• 설명적 데이터 마이닝

설명적 데이터 마이닝은 데이터에서 패턴을 찾고 중요한 통찰력을 추출하는 것을 말한다. 일반적인 작업은 함께 자주 구매되는 제품을 식별하는 것이다.

데이터 마이닝 기술

몇 가지 기술을 아래에서 설명한다.

• 연관성

연관성은 이벤트가 연결된 패턴을 식별하는 것을 말한다. 연관 규칙은 항목 간의 상관관계와 동시 발생을 식별하는 데 사용된다. 마켓 바스켓 분석은 데이터 마이닝에서 연관 규칙의 잘 알려진 기술이다. 소매업체들은 고객의 구매 패턴을 이해하여 판매를 증대시키는 데 사용한다.

• 클러스터링

클러스터링 분석은 객체를 서로 유사하지만 다른 그룹의 객체와는 다른 그룹으로 나누는 것을 말한다.

차이점 – 빅데이터 vs 데이터 마이닝

빅데이터와 데이터 마이닝의 미래

기업들에게 대량의 데이터를 다루는 능력은 향후 더 어려워질 것이다. 따라서 비즈니스들은 데이터를 전략적 자산으로 간주하고 적절히 사용해야 한다.

데이터 마이닝의 미래는 놀랍고, 대량의 데이터 세트에서 패턴과 트렌드를 자동으로 결정하는 “스마트 데이터 발견”의 개념에 있다.

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