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데이터마이너(data miner)는 방대한 양의 데이터와 정보에 의미를 부여하고, 그 의미를 분석하는 사람을 말한다. 데이터분석가라고도 불리는 이 직업은 정보를 뜻하는 ‘데이터(data)’와 광석을 캐는 광부 ‘마이너(miner)’가 결합된 단어로 정보를 캐내는 사람이란 의미다. 데이터마이너는 현대 사회의 기업이 쏟아내는 방대한 자료들을 여러 가지 통계나 데이터베이스 관련 기술로 분석하고, 정보 간 관계를 파악한다.
데이터마이닝은 데이터리서치라는 일과 다소 헷갈릴 수 있는데, 데이터리서치는 말 그대로 데이터를 수집하고, 그렇게 조사한 데이터를 바탕으로 결과를 도출하는 일인데 반해, 데이터마이닝은 정보를 수집하고 통계를 내는 것에서 더 나아가 무수한 데이터들 속에 숨어있는 의미 있는 정보를 찾아내는 좀 더 고차원적인 일이다. 따라서 데이터마이너는 정보들 간의 관계를 통계기술이나 데이터베이스 기술로 파악해야 하며, 데이터를 다루는 기술이 더 필요하다.
데이터마이너가 무슨 일을 하는지 ‘신용 카드 부정 사용 방지’의 예를 보자. 신용 카드사는 기존의 카드 사용 데이터 중에서 부정 사용으로 판명이 난 데이터를 모아서 부정 사용의 유형을 분석하고 이를 다양한 통계적 알고리즘으로 데이터 마이닝 모형을 만들다. 이 모형에 기존 데이터를 넣으면 부정 사용 결과가 점수화 되어 나온다. 그래서, 매번 사용할 때마다 거래금액, 장소, 시간, 구매상품, 가맹점 종류 등에 대한 데이터를 카드사의 메인 컴퓨터에 넣으면 데이터 마이닝 모델은 ‘이 구매의 부정 사용 점수는 90점’ 이라고 계산해준다. 만일 카드사에서 부정 사용 점수 85점 이상이면 가맹점에서 콜센터에 전화하도록 미리 프로그램을 해두었다면, 위의 구매는 부정 사용 가능성이 있다고 판단하여 실제 카드 소유자인지를 확인하는 절차를 밟게 되는 것.
백화점에서 고객의 구매 패턴 분석이라고 하는 것은 일명 장바구니 분석(association)이라고 하는 데이터 마이닝의 한 분야이다. 고객이 A라는 제품을 샀을 경우 B라는 제품을 살 확률이 얼마인가를 밝히는 분석이다. 만일 고객이 유모차를 샀을 경우 젖병, 기저귀, 이유식 등 유아 용품을 살 확률이 많은 것이 밝혀지면 유모차와 유아 용품을 동시에 세일을 한다든지, 유모차를 샀지만 유아 용품을 사지 않은 고객에는 유아용품을 할인하여 구매할 수 있도록 쿠폰을 우송한다든지 하는 방식으로 활용하고 있다.
데이터마이너가 활동할 수 있는 분야는 생각보다 넓다. 데이터마이너들은 보통 기업 내에서 마케팅이나 고객관리 업무를 맡으며 동시에 데이터분석가로 활동할 수도 있고, 금융권, 정부 산하기관, 의료기관 등의 프로젝트에 참여할 수도 있다. 카드사나 백화점 이외에도 통신회사의 해지자 분석, 반도체 수율 향상을 위한 분석, 제약회사의 신약 개발을 위한 데이터 분석, 병원에서 환자 치료를 위한 임상 데이터 분석, 제철소에서 철강 품질을 높이기 위한 분석, 생명공학에서의 DNA 염기서열 분석 등 매우 다양하다. 또 SAS(쌔스)코리아와 같은 분석 소프트웨어, 솔루션 및 서비스를 제공하는 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)업체에서 많이 활동한다. BI업체는 기업 및 기관의 문제 해결 및 향상을 위한 솔루션을 제공하기 때문에 데이터마이닝 자체가 필수적이기 때문. 따라서 일반 기업에 비해 보다 데이터마이너가 필수적이고 또 많이 활동하고 있다. 그밖에, SAP, 오라클, 포스코, 삼성테스코, IBM 등의 업체에서 데이터마이너들이 활발하게 활동하고 있다. 예로 포스코의 모든 부서에는 데이터마이너 인증시험인 ‘SAS공인인증시험’을 통과한 80명의 데이터마이너들이 각 부서마다 1~2명씩 배치돼 있다고 한다.
# 데이터마이너 활동 영역 갈수록 늘어날 듯
이른바 ‘정보의 홍수 시대’에서 살고 있는 현대인과 기업 경영인들에게 가장 중요한 것은 24시간 언제, 어디서나 접할 수 있게 된 다양한 매체와 인터넷 등을 통해서 쏟아지는 정보 중에서 ‘나’와 ‘기업’을 위한 ‘핵심’만을 뽑아내는 것이다.
인크루트 이광석 대표는 “변수가 많고 예측이 어려운 현대 비즈니스 환경에서는 쏟아지는 정보 속에서 정확한 분석을 통해 가치 있는 정보만을 골라 의사결정을 내리는 것이 기업의 성패를 좌우하는 중요 요소며, 요즘처럼 경기침체와 금융위기를 겪고 있는 기업 환경에선 그 중요성이 점점 더 커지고 있다”며 “이에 따라 데이터마이닝의 수요가 나날이 늘고 있고, 데이터마이너를 찾는 일자리도 점차 증가할 전망”이라고 말했다.
데이터마이닝이 요즈음 각광을 받는 기술인 이유는 과거 기업에서 발생하는 데이터는 분석이 원천적으로 불가능한 테이프에 보관하였으나, 현재는 모두 컴퓨터 시스템 내에 있는 하드 디스크에 보관하고 있기 때문이다. 이 데이터는 즉시 분석이 가능하도록 다양한 시스템 처리를 하여 데이터마이닝 시스템에 넘겨진다. 데이터마이닝이 기업 운영에 매우 필요하고 확고한 투자대비 효과가 있기 때문에 많은 기업에서 데이터 마이닝을 도입하고 있다. 특히 고객관리(CRM) 분야에서 고객에 대한 다양한 분석을 통해서 고객의 취향과 구매 패턴을 알 수 있고 이를 바탕으로 더 효과적인 마케팅 프로그램을 전개할 수 있기 때문이다.
물론 아직은 한국에서 데이터마이닝은 초기 단계다. 그러나 데이터마이닝을 하기 위한 최적의 시스템이 되는 데이터웨어하우스가 국내에 이미 많이 구축되어 있기 때문에 곧 일반화 될 것으로 예상된다. 또 기업의 요구 사항이 주로 고객관리에 중점을 두는 데이터베이스 마케팅 쪽으로 가고 있기 때문에 데이터마이닝의 발달은 급속히 이루어질 수밖에 없는 것.
데이터마이너의 급여수준은 일반 대기업 정도다. 하지만 전문직이고 기업 내부에서 교육시키고 키워내기가 어렵기 때문에 고정급 외 인센티브를 추가적으로 받는 경우가 많다고 한다.
자료제공 : 취업포탈 ' 인크루트' 마케팅>CRM 분야
(http://job.incruit.com/jobdb_list/searchjob.asp?ct=1&ty=3&cd=16221&pco=283)
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