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본 연구에서는 기업의 경영 활동 정보와 대용량 업무기술서를 바탕으로 사업 아이템을 추출하고, 유망아이템을 식별하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 미국의 기업 인수합병(M&A) 데이터를 바탕으로 텍스트마이닝, 워드임베딩, 클러스터링, 네트워크 분석 등을 적용하여 다음과 같은 세부 과제를 수행하였다. 첫째, 의미적 확장 및 다기준 필터링을 통해 아이템 풀을 구축하고 관리하는 프레임워크를 설계하였다. 둘째, 기업간 관계를 아이템 수준의 관계로 변환하는 로직을 개발 하였다. 셋째, 군집 분석 및 중심성 분석을 통해 아이템의 잠재 성장 지표를 도출 하였다. 기존의 카테고리를 활용한 산업 레벨의 연구는 아이템보다 훨씬 높은 추상화 수준에서 분석이 이루어져 구체적인 활용방안 도출이 어려웠으나, 본 연구를 통해 기업 활동과 관련된 대용량 텍스트 데이터로부터 기술기반 제품 및 사업 아이템 레벨의 정보를 추출함으로서 보다 이를 극복하고자 하였다. 특히 기존에 많은 연구가 이루어진 특허, 논문 등 기술정보에서 확장하여 기업의 투자, M&A, 영업 등 기업활동 정보 등 보다 다양한 데이터의 활용을 시도하였다. 궁극적으로 데이터 기반의 아이템 발굴을 통해 기존에 많은 비용과 시간이 소요되는 유망아이템 발굴 과정의 효율성을 증진시키고 아이템 발굴의 신뢰도를 증진하고자 한다.