데이터마이닝 & 데이터웨어하우스 사례 및 분석

소개글

데이터마이닝 & 데이터웨어하우스 사례 및 분석
각각의 사례를 들고 이를 분석한 자료입니다.
본자료에는 표지또한 포함되어 있으니 약간의 수정만으로 제출이 가능하리라 생각합니다.

목차

데이터마이닝 사례
BC카드
깨끗한 데이터
LG캐피탈
데이터 웨어하우스 사례
워킹 스마트

본문내용

데이터마이닝 사례
신용카드회사의 골치거리중 하나가 남의 카드를 훔치거나 주워서 몰래 사용하는 경우다. 신용카드를 분실 또는 도난 당했을 경우 신고일로부터 15일사이(현금서비스는 신고시점이후)에 발생한 부정사용금액에 대해서는 신용카드사가 보상해야 하기 때문이다. BC카드사도 이러한 고민으로부터 자유롭지 않았다. BC카드사는 이러한 일이 발생하는 것을 미리 방지하기 위해 데이터마이닝 솔루션을 도입하였다. 분실카드 사용방지를 위한 데이터마이닝 솔루션은 먼저 과거 5년간 카드를 부정하게 사용한 바 있는 고객의 데이터를 가지고 그 고객의 신용카드 이용시간, 금액, 장소, 신용카드가 자주 사용되는 업종 등 개인의 거래정보와 회원특성을 분석하였다. 이러한 패턴 분석을 바탕으로 데이터마이닝 솔루션은 BC카드 소지자가 카드를 사용할 때마다 위험도 점수를 자동으로 산정한다. 예를 들어 신용카드를 사용하는 패턴이 평소 사용하는 특성에서 벗어나게 되면 위험도점수가 높아지며 이 점수가 일정 수준에 이르면 자동으로 거래가 거절된다. 만일 이때 신용카드 가맹점에서 카드를 긁게 되면 BC카드사로 연락을 요청하는 메세지가 승인 단말기에 해당 전화번호와 함께 자동으로 나타난다. 이렇게 되면 카드사용자는 비씨카드사 직원과의 전화통화로 본인여부를 확인하는 절차를 밟아야 하고 아무 이상이 없다고 판단되면 정상적으로 카드거래가 이뤄지게 되는 것이다. BC카드사의 분실/도난 카드에 대한 조기검색시스템은 SAS사의 데이터마이닝 기법 중의 하나인 인공신경망(Neural Network Application) 방법을 이용하여 개발됐다.
BC카드사는 한국SAS사와 4개월간의 공동개발을 통해 시스템을 개발하고 98년 4월부터 본격적으로 사용하고 있다. BC카드사는 분실/도난 카드에 대한 조기검색시스템을 통하여 카드의 부정사용으로 인한 손실액을 적지 않게 줄일 수 있었다. 내부적으로 그 효과에 상당히 만족해 하고 있다고 BC카드 관계자는 밝혔다. 그러나 시스템을 운영하면서 어려움이 없었던 것은 아니다.

참고 자료

없음