미충족 치과의료의 영향요인을 규명하는 데에 활용한 건강보험자료, 국민건강영양조사 등 해당 자료들은 다년간 축적된 데이터의 집약체이다. 이러한 방대한 자료를 체계적으로 이용하는데 필요한 기술이 빅데이터 분석 기술이고, 데이터마이닝은 다양한 기법이 활용되어 예측모형 생성 등의 기능을 하여 적극 활용되고 있다.
미충족 치과의료의 영향요인을 규명하기 위한 대표적인 국내 자료로는 건강보험자료, 국민건강영양조사, 지역사회건강조사 등이 있다. 이들 자료들은 다년간의 데이터가 축적되고 있는데, 최근 이러한 방대한 자료를 체계적으로 이용하기 위해 빅데이터 분석기술이 주목받고 있다. 빅데이터 분석은 축적되는 데이터의 규모와 이에 따른 경향 분석, 요인간의 관련성 분석 등 일반화의 가능성이 크므로 정책입안자와 연구자 모두에게 중요한 연구 분야로 간주된다(Song & Ryu, 2015). 빅데이터 분석 기술의 대표적인 방법론으로 데이터마이닝이 있다. 미국, 영국, 싱가포르, 호주 등 OECD 국가와 EU 등 선진국에서는 빅데이터의 잠재력을 강조하고 오래된 문제를 해결하기 위한 도구로서 데이터마이닝의 활용가치를 주목하였다(이연희, 2015). 특히 보건의료 분야에서 치료의 효과, 약물 부작용, 병원 프로세스 및 비용 관리 등 임상뿐만 아니라 광범위한 영역에서 데이터마이닝과 빅데이터를 적극 활용하고 있다(Song & Ryu, 2015; Raghupathi & Raghupathi, 2015). 데이터마이닝은 적용하는 분야 및 목적에 따라 의사결정트리, 신경망, 로짓분석, 군집분석 등의 기법들이 활용되고 있으며, 특정 대상 간의 연관성과 상관성 분석, 유사한 대상 간 그룹 생성과 유형화, 변인 간의 관계 도출을 기반으로 한 예측모형 생성 등의 기능을 수행한다(이대웅 등, 2016).