관련분류 : 데이터베이스 / 데이터베이스 개발 도구 Microsoft SQL Server 2000 데이터 마이닝 Technical Reference 크게보기 l 차례보기 ㆍ저 자 Claude Seidman ㆍ역 자 권오주 , 이정무 ㆍ구 분 번역서 ㆍ발행일 2001년 09월 27일 ㆍ정 가 23,000원 ㆍ페이지 520 페이지 ㆍISBN 89-7627-877-1 ㆍ난이도 중급.상급 ㆍ출판사 정보문화사

원시 데이터를 유용한 정보로 만들자! 기업 데이터베이스에 저장된 정보의 양은 기하급수적으로 증가한다. 모든 데이터 안에서 의미 있는 패턴을 발견하는 데이터 마이닝은 모든 조직에게 경쟁적인 이득을 줄 수 있다. 이 책은 SQL Server 2000에 있는 강력한 데이터 마이닝 특징을 완전하게 활용하기 원하는 사용자들을 위한 깊이 있는 참고서이다. SQL Server 2000 Analysis Service 아키텍처를 검사하고 어떻게 데이터 마이닝을 완전한 정보 추출 도구로 맞출 수 있는지를 보여준다. 그리고 유용한 정보를 발견하기 위해 SQL Server 2000에 포함된 알고리즘을 가지고 어떻게 거대한 데이터베이스를 탐색하고 구조하는지를 알려주며, 데이터베이스로부터 다운로드 받은 데이터를 이용하여 어떻게 실질적인 데이터 마이닝 모델을 생성할 수 있는지를 보여준다. 이 책에 포함된 내용 데이터 마이닝 소개 무엇이 데이터 마이닝인지 설명한다. 추가적으로 데이터 마이닝 모델, 통계, 그리고 알고리즘의 역할을 포함하는 방법론 이면의 중요한 원칙과 정의를 소개한다. SQL Server 2000 아키텍처 데이터 마이닝이 SQL Serve 2000 Analysis Service 아키텍처에 적합한지 그리고 어떻게 SQL Server 2000 관계형 데이터베이스와 내장된 OLAP 엔진에 만들 수 있는지를 알려준다. 데이터 마이닝 방법 의사 결정 나무(Decision tree) 또는 클러스터링 중 업무를 위해 어떻게 최적의 데이터 마이닝 방법을 선택하는지 알려준다. 사용의 편리성 특징 모델의 생성, 학습, 처리를 단순화하기 위한 마이닝 모델 마법사를 사용 방법과 OLAP 마이닝 모델 편집기 사용 방법을 알려준다. 데이터 마이닝 서비스 프로그램 데이터 마이닝 엔진을 가지고 작업하기 위해 데이터 마이닝 모델, DTS, 피벗 테이블 서비스, 의사 결정 개체(DSO), PERL, Visual Basic, VBScript, XML 그리고 다른 툴과 언어를 사용하는지 알려준다. 사용자 수준 선임 IT 결정권자 | 업무 라인 | IT 결정권자 | IT 실무자 | 회사 개발자 | IT 웹 개발자 | 초급 IT 전문가 IT 주기 전략 및 계획 | 평가 | 배포 | 기술 지원 및 유지 관리 | 기술 개발 오늘날 우리가 amazon.com을 쇼핑할 때, 인터넷의 배너 광고를 클릭하거나 또는 몰에서 선 승인된 신용카드를 받을 때 우리는 거대 기업에 대한 우리의 경험이 개인화되고 있다는 것을 알 수 있다. 온라인 책 판매자는 내가 어떤 책을 읽고 싶어하고 어떤 음악을 듣고 싶어하는지 알고 있는 듯 하다. 그들의 배너 광고는 내 이름을 부를 것이고, 내가 스쿠버 기어 광고를 보고 있을 때 나는 어떻게 그들이 내가 스쿠버 드라이브를 좋아하는지를 알았을까 하고 의아해 할 것이다. 나는 이 예를 데이터 마이닝 응용 프로그램 기술을 설명하고 얼마나 광범위하게 사용되고 있는지 보여 주기 위해 언급했다. 데이터 마이닝은 현재 그리고 앞으로도 그것의 이점을 이해하는 어떤 비즈니스에 접근할 수 있을 것이다. 만약, 여러분이 좋아하는 인터넷 검색 엔진에 데이터 마이닝이라고 입력한다면 여러분은 여러분이 읽을 수 있는 것보다 더 많은 결과를 얻을 것이다. 빠른 컴퓨터, 싸고 제한 없는 스토리지 그리고 더 좋은 커뮤니케이션은 회사들이 그들의 거대한 데이터에 접근하여 정보의 위치를 파악해서 모으고 그리고 그것을 알아내는 것을 쉽게 만들었다. 비즈니스는 온라인 구매 패턴으로부터 신용 기록까지 모든 것을 예상하기 위해 데이터 마이닝을 이용한다. 현명한 마케팅 조직들은 이 지식을 금으로 바꿀 것이다. Microsoft SQL Server 2000은 많은 다른 대용량 관계형 데이터 베이스 시스템처럼 점점 더 강력한 메인 스트림 서버와 함께 저가의 스토리지 미디어의 증가된 능력으로부터 이득을 얻고 있다. 기업에서 스토리지는 더 이상 문제가 아니다. 회사들은 몇 년의 판매 시스템, 웹 로그 그리고 심지어 오디오와 비디오 스트림의 상세 트랜잭션을 모은다. 자동화된 데이터 마이닝은 데이터베이스 전문가들이 마이닝 이면에 있는 통계를 이해할 필요 없이 사용할 수 있는 패키지된 통계적 공식을 가진 툴을 제공한다. 이런 툴을 가지고 데이터 마이닝 조작자는 만약, 테라바이트가 아니라면 버튼을 클릭하여 고객들의 인구 통계학적 정보, 구매 습관, 그리고 경제 지표들의 많은 기가바이트를 처리할 수 있다. 그리고 커피를 마실 정도의 시간 안에 누가 나의 텔레마케팅 캠페인에 긍정적으로 반응할 것이며, 왜 그럴까?에 대한 질문에 답을 할 것이다. 이 책에서 보듯이 Microsoft 데이터 마이닝 툴은 사용하기 쉽다. 이 기술적 참고서는 데이터 마이닝과 그것의 기본 이론을 설명하고 여러분에게 어떻게 데이터 마이닝 모델을 만드는지를 보여주기 위해 두 개의 샘플 데이터베이스를 이용한다.   정보 시스템 분야에서는 오늘도 새로운 용어가 나오고 있으며 새로운 기술들이 등장하고 사라지고 또한, 하루가 다르게 기술들이 발전하고 있다. 가트너 그룹 등 연구 기관에서 소개되는 새로운 개념들은 단지 용어만 듣기에도 벅찰 정도로 많다. 이들 중에서 2000년 최고의 화두는 정보 분석 및 CRM이었다. 이는 웹의 등장으로 고객의 정보를 보다 쉽고 정확하게 얻을 수 있게 된 상황과 맞물려 정보 분석의 가장 최신 개념으로 인식되었다. 그리고 데이터 웨어하우징, 데이터 마이닝, OLAP, 데이터베이스 마케팅 등도 많은 정보 시스템 분야 관련 종사자들에게 새롭게 부각되었다. 이렇게 된 이유 중 하나는 하드웨어의 비약적인 발전을 기반으로 과거에 비해 엄청난 양의 고객 데이터나 기업 데이터의 축적이 가능할 수 있게 된 것이라 할 수 있다. 이와 더불어 축적된 데이터로부터 필요한 정보를 얻기 위한 기술 또한 발전하게 되었다. 거대한 데이터로부터 필요한 정보를 얻어 낼 수 있는 기술이 필요하게 된 것이다. OLAP나 데이터 마이닝 등은 이를 지원하는 도구이다. 특히 데이터 마이닝은 과거 데이터로부터 무엇인가 의미 있는 정보를 얻기 위해 전략적으로 접근하려는 움직임에 부응하기 위한 것이고 정보 활용의 최상의 형태이다. 데이터 마이닝은 말 그대로 금광에서 금을 캐내듯이 쉽게 알 수 없는 숨어 있는 핵심 정보를 추출하고자 하는 개념이다. 하지만 대부분의 엔지니어에게는 데이터 마이닝이란 용어뿐만 아니라 기술에 대한 것이 익숙하지 않다. 이는 데이터 마이닝이 전문 통계 학자들의 영역이라는 인식도 있지만 실제 엔지니어들이 접근할 수 있는 통로가 마땅치 않았기 때문이다. 그 동안 데이터 마이닝은 SAS나 SPSS 같은 전문 마이닝 패키지를 통해서 얻어진 것으로 인식되어 왔다. 하지만 최근에는 기존의 DBMS에 OLAP 뿐만 아니라 데이터 마이닝까지 이용할 수 있게 발전을 하고 있다. 특히, Microsoft의 SQL Server 2000은 기존의 OLAP Server에 데이터 마이닝 기법을 적용시켜 새로운 Analysis Services로 발전을 하고 있다. 이는 크게 두 가지의 중요한 의미를 담고 있다. 첫째는 데이터 마이닝이 SAS나 SPSS 같은 전문 패키지를 통하지 않고 데이터 웨어하우스나 운영 데이터에서 바로 적용하는 것이 가능하다는 것이다. 일반적으로 데이터 마이닝은 샘플링을 통해서 얻은 데이터를 대상으로 한다. 하지만 이 방식 외에 샘플링 데이터를 활용하지 않고 직접적으로 대용량 데이터를 대상으로 마이닝을 적용시킬 수 있게 된 것이다. 따라서 상황에 따라 샘플링을 통한 데이터 손실을 막고 데이터 마이닝 모델의 정확도를 높일 수 있을 뿐 아니라 실시간으로 데이터 마이닝을 적용시킬 수 있고 또 그 결과를 바로 DB 마케팅 등의 다른 활용 솔루션으로 쉽게 반영할 수 있게 된 것이다. 둘째는 데이터 마이닝 프로세스에 개발자들이 접근할 수 있는 통로가 만들어 졌다는 것이다. 특히 Microsoft의 SQL Server 2000의 경우 일반 개발자들에게 익숙한 표준 SQL과 비슷한 SELECT나 INSERT INTO, PREDICTION JOIN 등을 이용하여 마이닝 작업들을 할 수 있다. 따라서 기존의 운영 시스템 위에 추가적으로 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한 분석 시스템을 개발하는 것이 아주 원활해 졌다. Microsoft SQL Server 2000의 경우 아직 의사 결정 나무(Decision Tree)와 클러스터링(Clustering)의 알고리즘만 제공하고 있지만 향후 다른 알고리즘도 추가될 것이다. 기존의 DBMS 서버에 OLAP와 데이터 마이닝을 원활하게 사용할 수 있게 됨으로써 정보 분석에 가장 중요한 데이터 수집에서 적용까지 일관성 있고 유연성 있게 개발할 수 있게 되었다. 이는 무엇보다 Microsoft SQL Server의 큰 장점 중 하나라 할 수 있다. 이 책은 그런 점에서 적절한 시점에 출간이 됐다고 생각한다. 그 동안 데이터 마이닝에 관심을 갖고 있었지만 쉽게 접근을 하지 못한 분들이나 정보 분석에 많은 관심을 갖고 있는 분들에게 좋은 참고서가 될 것이다. 책에서 사용하고 있는 샘플 데이터는 http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html에서 얻을 수 있다(자세한 내용은 책에 있다. 역자의 경우 회사 방화벽 때문에 접근이 되지 않아 원작자에게 데이터를 직접 얻었지만 다른 곳에서는 접근이 되었다). 다음 버전에서는 더욱 향상된 데이터 마이닝 기능을 기대하면서 단지 데이터 마이닝의 개념만이 아닌 데이터 중심의 정보 시스템에 대한 보다 유용한 기술을 얻기를 기대한다.