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비즈니스지능화(BI) 도구에서의 자동예측과 데이터마이닝을 위한 리포트 배열

전문가 제언: ○ 이 기술의 출원자인 IBM은 지난 수년간 분석용 데이터 저장관리 업체인 “네티자”, 데이터 통합 업체인 ‘에센셜’, 분석 솔루션 업체인 “코그리스”등의 비즈니스분석 관련업체를 인수하면서 기존의 비즈니스 분석 솔루션과 빅 데이터 분석 솔루션 개발에 투자를 하고 있다. 이 기술은 빅 데이터 솔루션으로의 천이과정에서 소규모 데이터 셋과 관계형 데이터베이스를 대상으로 하는 기존의 BI 솔루션을 강화하는 차원의 기술로 보인다. 빅 데이터를 향한 프로젝트가 활발해지는 상황에서 기존의 BI를 강화하는 기술도 상업적 시사점이 있다.

○ 종래 비용문제와 기술적 한계로 비정형적 데이터기반의 분석에 의한 데이터마이닝과 통찰(Insight)이 미흡했음에 대한 성찰이나 반작용으로 BI 기능강화의 필요성이 새롭게 부각될 수 있다. 거버넌스 지능화(GI)든 비즈니스 지능화(BI)든 분석차원을 고려한 의사결정의 알고리즘 개발과 접근은 전문가적 인식과 실천이 필요하다. 많은 분석솔루션에서 의사결정 로직의 성격규정이 불분명(확정적, 확률적, 불확실적)하며 의사결정 기준도 최적화(optimization) 및 만족(heuristic) 기준 사이에서 혼합적인 면이 있다. 실질적으로는 데이터 분류 및 시간기준으로 다중적 정형데이터 기반의 의사결정 기준이나 통계적 방법을 기반으로 하는 분석구조와 알고리즘이 시장 지배적이다.

○ BI의 방향성과 빅 데이터 분석의 방향성을 동일선상에서 논의할 수도 있으나 Data Scientist와 BI 사용자이자 분석가로 역할을 구분한다면, 빅 데이터 분석을 통한 가치추구와 탐구와 조사(Investigative Computing Platform)차원의 분석과, 기존 비즈니스의 Context와 운영차원의 분석을 구분하여 연구할 필요가 있다.

○ 데이터의 분석 기술은 텍스트 마이닝, 평판 분석, 소셜 분석, 클러스터 분석 등으로 분류 가능하다. 이 기술에서는 비즈니스의 분석차원에서 종래의 단점인 마이닝 결과의 자동배열과 자동예측기능의 부재, 표준적 데이터마이닝모델의 시각화기능의 부재를 해결하기 위해, 마이닝 결과의 변경과 리포트 및 메타정보를 생성하는 도구 및 소프트웨어, 마이닝의 자동예측을 위한 시각화 처리 등의 기술을 제시하고 있다.

저자: INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
자료유형: 특허정보