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데이터 채굴, -採掘, Data mining
동의어 : 데이터 마이닝
인공 지능 기법을 이용하여 대용량의 데이터에서 의미 있는 통계적 패턴이나 규칙, 관계를 찾아내 분석함으로써 유용하고 활용 가능한 정보를 추출하는 기술.

지하에 묻힌 광물을 찾아낸다는 뜻의 채굴(mining)을 데이터 분석의 용어로 사용하게 된 이유는 탄광에서 석탄을 캐거나 대륙붕에서 원유를 채굴하는 작업처럼 데이터에서 숨겨진 가치를 찾아낸다는 동일한 특징 때문이다.
학문적으로는 통계, 전산, 경영 등 다양한 데이터 분석 관련 학문의 융합으로 탄생한 융합 학문이며, 기술적으로는 대용량 데이터를 효율적으로 저장 및 관리하는 기법인 데이터베이스, 데이터 창고(DW: Data Warehouse), 데이터 마트(data mart) 등과, 방대한 규모의 데이터를 분석하는 분산 처리 기술 등이 사용된다. 분석 방법으로는 목표 변수에 따라 진행되는 정형 데이터 채굴 기법과 비정형 데이터 채굴 기법이 있다.
데이터 채굴은 데이터 처리를 위한 다양한 분야에 적용할 수 있으며, 마케팅, 생산, 금융, 미디어, 순수 과학 등 다양한 산업 분야에 활용할 수 있다.

※ 1) 데이터 창고(DW): 조직의 의사 결정 지원을 위해 방대한 데이터를 체계적으로 통합·관리하는 데이터베이스 기술
※ 2) 데이터 마트: 특정 사용자를 대상으로 하는 작은 규모의 데이터 창고(DW)