4차 산업혁명을 대변하는 핵심적인 키워드는 ‘빅데이터’입니다.
데이터 마이닝과 크롤링은 빅데이터 분석 기반 기술로, 이를 활용해 효과적인 마케팅과 커뮤니케이션 전략을 수립할 수 있습니다.
데이터 마이닝과 크롤링의 의미와 활용범위, 종류에 대해 알려드립니다.
알아봅시다
1. 데이터 마이닝이란?
2. 데이터 마이닝을 사용하는 이유
3. 데이터 크롤링이란?
4. 데이터 크롤링의 종류
5. 데이터 크롤링 활용
1. 데이터 마이닝이란?
대용량 데이터에서 의미 있는 통계적 패턴이나 규칙, 관계를 찾아 분석하여 유용하고 활용할 수 있는 정보를 추출하는 기술을 의미합니다. 데이터 마이닝 도구와 방법을 사용해 조직은 데이터에 숨겨진 패턴과 관계를 찾을 수 있습니다. 데이터 마이닝을 통해 데이터를 실용적으로 사용할 수 있습니다.
- 절차: 데이터 추출 → 데이터 정제 → 데이터 변경 → 데이터 분석 → 데이터 해석 → 보고서 작성
- 활용 범위: 대용량 데이터를 효율적으로 저장 및 관리하는 기법인 데이터베이스, 데이터창고로 활용됩니다. 또한 방대한 규모의 데이터를 분석하는 분산 처리 기술 등으로 사용됩니다.
2. 데이터 마이닝을 사용하는 이유
- 패턴 식별 데이터 마이닝의 가장 큰 이점은 여러 소스에서 수집한 대량의 데이터 패턴과 관계를 식별하는 힘입니다.
- 실행 가능한 데이터 데이터 마이닝은 빅데이터를 완전하게 활용하고 실행 가능한 인텔리전스로 전환할 툴을 제공합니다.
- Why? 데이터 마이닝으로 이미 일어난 일을 '왜 이런 식으로 일어났는지' 알아볼 수 있습니다
- 외부 요인과 관계 파악 데이터 마이닝에서는 외부 요인과의 상관관계를 찾을 수 있습니다. 이러한 추세는 제품, 채널, 생산 결정을 안내하는 중요한 지표가 될 수 있습니다.
- 비즈니스 서포트 동일한 분석으로 제품 디자인부터 운영 효율성 및 서비스 제공에 이르기까지 비즈니스의 다른 부분에도 도움이 됩니다.
3. 데이터 크롤링이란?
웹 사이트, 하이퍼링크, 데이터와 같은 정보 자원을 자동화된 방법으로 수집, 분류, 저장하는 것을 의미합니다. 크롤링을 위해 개발된 소프트웨어를 크롤러(crawler)라고 하며, 이는 여러 웹 페이지를 돌아다니며 어떤 데이터가 어디 있는지 색인(index)을 만들어 데이터 베이스에 저장하는 역할을 합니다.
4. 데이터 크롤링의 종류
- 정적 크롤링 변하지 않는 데이터인 정적인 데이터를 수집하는 방법을 의미합니다. 주소를 통해 단발적으로 접근하여 한 페이지 내에서 모든 작업이 이루어지기에 속도가 빠르다는 장점이 있습니다.
- 동적 크롤링 입력, 클릭, 로그인 등과 같이 페이지 이동이 있어야 보이는 데이터인 동적 데이터를 수집하는 방법입니다. 수집 데이터의 한계는 없지만 속도가 느리다는 단점이 있습니다.
5. 데이터 크롤링 활용
- 소셜 미디어 감성 데이터 분석: 브랜드 성과와 제품, 서비스 고객 만족도 및 반응을 파악하기 위해 다양한 소셜 미디어 플랫폼에 게재되는 콘텐츠를 수집하는 크롤링을 활용합니다.
- 주식 시장: 변동성을 예측하는 것이 가장 중요한 주식 시장에서 크롤링을 활용하면 특정 기간만큼 주가 데이터를 수집할 수 있습니다. 더 나아가 수집한 데이터를 바탕으로 미래 주가를 예측하는 모델을 만들 수도 있습니다.
- 부동산 시장: 가격 예측과 가격 책정에도 크롤링을 활용합니다. 크롤링으로 수집한 정보는 마케팅 전략이나 의사결정에 활용하기도 합니다.
6. 데이터 마이닝/크롤링, 전문가가 필요한 이유
- 대기업 재직 중인 개발자, 10년 차 이상의 개발자 상시 대기 중
- 크롤링을 원하는 사이트, 정보만 알면 크롤링 OK
- 일반적인 상품 데이터 작업부터 포털 내 데이터, 음성 데이터 등 원하는 결과물 크롤링 가능
"손이 많이 가고 예외처리도 많은 작업이었는데도
꼼꼼하게 작업 잘 해주셨습니다.
속도가 빠른 건 말할 것도 없고요!"