[유통관리사 2급] 4과목_ RFID 효과, 데이터베이스 종류, 데이터 마이닝, CRM활용

안녕하세요 인포레몬입니다.
유통관리사 2급 개념정리가 힘드시다고요~?
인포레몬이 과목별 필수내용을 정리해서 알려드립니다!
각 과목마다 정확한 개념을 숙지해야 문제풀이 시 많은 도움이 됩니다.
오늘은 4과목 유통정보 내용 중 RFID 효과, 데이터베이스 종류, 데이터 마이닝에 대해서 알아보겠습니다!

[데이터 마이닝]

[RFID 시스템_Radio Frequency IDentification]
1. 개념 : RFID는 자동인식 기술의 한 종류, 마이크로칩을 내장한 태그에 저장된 데이터를
                무선주파수를 이용하여 비접촉 방식으로 리딩하는 기술

2. 구성요소 : ① 태그 ② 안테나 ③ 리더 ④ 호스트

[RFID 구성요소]

3. RFID 장점
① 무선(비접촉), 내구성 강함
② 유지보수 간편, 유지비 X, 재사용가능
③ 데이터 인식 빠름, 많은 양의 데이터 처리 가능
④ 원하는 시스템이나 환경에 맞게 제작가능
⑤ 데이터 저장, 읽기, 쓰기 모두 가능

4. RFID 단점
① 가격이 비쌈
② 금속, 액체 등 전파장애, 전파 인체영향 우려
③ RFID 확산에 대한 법적 대응책 필요
④ 국가별 주파수 표준화문제

5. RFID 도입효과
① 유통시스템(매장)
- 효과적인 재고관리, 입·출고 리드타임 향상, 검수 정확도 향상
- 도난 등 상품 손실 절감
- 반품 및 불량 추적, 조회가능

② 물류 시스템
- 화물 입·출고 및 환적 시간단축
- 전자봉인을 이용한 보안성 강화

③  제조업자
- 재고 가시성 향상, 주문사이클 타임 감소
- 제품 추적 가능
- 제조 자원 이용률 향상

[데이터 베이스]
: 여러 사람에 의해 공유되어 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합

[데이터 베이스에 저장된 데이터의 특징]
1. 중복성 최소화
2. 일관성 유지
3. 독립성 유지
4. 공유성 최대화
5. 보안성 보장
6. 표준화 관리

[데이터베이스 시스템 종류]
1. 데이터베이스 관리시스템(DBMS_DataBase Management System)
: 통합데이터 이용 소프트웨어
  DBMS를 운영하기 위한 하드웨어 구성 비용 많이 듦
  데이터 베이스 설계 시 신중해야 함
  백업 및 복구 어려움, 통합시스템으로 보안에 취약

2. 분산 데이터베이스 시스템(DDBS_Distributed DataBase System)
: 물리적으로(지역) 분산되어 있으나, 논리적으로 집중되어 있음
  빠른 응답시간과 낮은 비용, 정보 손실 위험 낮음
  데이터베이스 설계가 어렵고 구현기술이 복잡

3. 관계형 데이터베이스(RDB_relational DataBase)
: 데이터를 단순한 표형태로 표현하는 데이터베이스로 2개 이상의 데이터베이스를 연결
  관계형 데이터를 저장하거나 수정, 관리
  스키마(기준, 정의)가 고정되어 있어야 하며, 테이블의 분할과 결합이 자유로움

4. 비관계형 데이터(NoSQL_Not only Structured Query Language)
: 관계형 데이터베이스 외에도 다양한 방식으로 데이터를 저장하는 비관계형 데이터베이스
  테이블 형식의 스키마를 사용하지 않으며, 테이블 간의 결합을 지원하지 않는 데이터베이스

[데이터 마이닝_Data Mining]
: 거대규모 데이터로부터 가치 있는 정보를 찾아내는 탐색과정 및 방법

[데이터 마이닝 프로세스]
: 데이터 추출 → 데이터탐색 → 데이터교정 → 모형화 →모형 평가

※ 마이닝(Mining) : 검색분석, 탐색조사

[데이터 마이닝 기법 종류]
1. 의사결정 나무 : 데이터 분석의 결과값 별 특성을 분류모형의 나무형태로 만드는 것
2. 신경망 분석 : 과거로부터 수집된 데이터의 패턴을 찾는 모델링 기법
                              마디(Node)와 고리(Link)로 구성된 망구조의 모형화 분석
3. 연관규칙 : 상품 혹은 서비스 간의 연간관계를 발견하고 유용한 규칙을 찾음
                        장바구니 분석 이라고도 한다
4. 군집분석 : 목적의 타깃을 예측하기보다는 복잡한 데이터를 객관화함
                        속성이 비슷한 데이터를 묶어서 몇 개의 의미 있는 군집으로 나눔
5. 사례기반 추론(CBR) : 새로운 문제를 과거 유사사례 바탕으로 응용하여 해결(Case Based Reasoning)

[데이터 마이닝 형태 종류]
1. 웹 구조 마이닝 : 특정한 웹사이트의 구조와 관련된 데이터를 검사
2. 웹 사용 마이닝 : 이용했던 형태의 데이터, 특정 사용자의 브라우저와 관련된 데이터를 조사
3. 텍스트 마이닝 : 비정형의 대량 텍스트에서 특징을 추출하여 유용한 정보 발견
4. 오피니언 마이닝 : 웹사이트와 소셜미디어에 나타난 여론과 의견을 분석
                                      텍스트를 분석하고, 감성과 의견을 객관적인 정보로 바꿈
5. 웹 콘텐츠 마이닝 : 검색엔진, 웹스파이터에 의해 수집된 데이터들을 검사하는 기법

[데이터 마이닝 기법과 CRM의 활용]

[데이터 마니닝 기법과 CRM 활용]

※ 고객 관계 관리(CRM_Customer Relationship Management)
: 고객 특성에 기초한 마케팅 활동을 계획, 지원, 평가하는 과정

● 데이터마트 : 특정 사용자에게 제공하는 데이터웨어하우스의 일부자료
● 데이터 웨어 하우스 : 다양한 운영시스템에서 추출, 변환, 통합, 요약된 데이터베이스를 의미
                                            신속하고 정확한 의사결정을 할 수 있도록 지원해 주는 시스템
                                            주제지향성, 통합성, 비휘발성(수시로 갱신이나 삭제 안됨), 시계열성(시간의 흐름)