기업 내부 및 외부 환경 요인 분석을 통한 올바른 비즈니스 전략 수립은 기업의 혁신성과 창출로 이어질 수 있다. 때문에 SWOT 분석을 통해 기업 내부의 강점요인과 약점요인을 인지하고, 기업 외부의 기회요인과 위협요인을 정확하게 분석하는 과정은 매우 중요하다. 그러나 많은 기업들이 그들의 상대적인 강점요인과 약점요인, 기회요인과 위협요인에 대해 정확하게 판단하지 못하는 경우가 많다. 본 연구는 기업이 환경분석 과정에서 보편적으로 활용하는 분석모델 중 하나인 SWOT 분석을 지원하는 도구를 설계 및 구현한 것으로, 각 분야의 전문가들이 작성한 SWOT 분석 결과를 바탕으로 SWOT 분석 사례 DB를 만들어 사용자가 데이터베이스에 저장되어있는 각각의 환경요소를 조회하여 기업에 적합한 환경요소들을 선택, 수정, 추가하게 함으로써 SWOT 분석 시에 기업들이 고려해야하는 내부 및 외부 환경 요인에 대한 정보를 제공하고자 한다. 이를 통해 기업들이 자신의 내부 역량에 대해 보다 정확하게 인지하고, 외부 환경 변화에 대한 고찰을 도울 수 있을 것으로 사료된다.
정보통신기술의 급속한 발전으로 인해 인터넷은 사회 전분야를 변화시키고 있으며 다양하고 폭넓은 이용 행태에 따라 지금 이 순간에도 엄청난 데이터를 생산해 내고 있다. 대부분의 인터넷 데이터는 제한적인 활용 이외 단순 생성과 소멸을 반복해 왔으나 최근 들어 빅데이터(Big Data)라는 핵심 키워드의 부상으로 인터넷 데이터에 대한 관심이 고조되고 있다. 과거에도 데이터 마이닝(Data Mining), 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence), 라이프 로그(Life Log) 등을 통해 데이터 기반의 부가가치를 창출하려는 노력은 시도되어 왔다. 그렇다면 왜 다시 빅데이터라는 이름으로 재부상 하고 있는 것일까? 이는 정보통신기술의 진화와 맞물려 새롭게 부상하고 있는 인터넷 글로벌 기업들이 지속적으로 생성되는 다양한 데이터들을 확보하고 그 속에서 숨겨진 가치를 찾고 인사이트(Insight)를 도출하려는 시도를 통해 데이터 보유와 활용이 새로운 경쟁력이 될 수 있음을 입증하고 있기 때문이다. 이러한 시도들은 빅데이터를 다양한 분야에서 중요한 이슈로 자리매김하게 하고 있다. 이러한 상황에서 과연 우리는 빅데이터 시대를 어떻게 리드하고 무엇에 집중하여야 할 것인가? 본 연구는 현재 뜨거운 감자로 부상한 빅데이터를 정의하고 빅데이터 시장분석, 사례분석, 정책분석을 통해 시사점을 도출하여 향후 다가올 빅데이터 시대의 국가경쟁력 확보를 위한 빅데이터 이니셔티브(Initiative)의 필요성과 중점 방향 등을 제언하고자 한다.
21세기 들어와 기업은 갈수록 복잡해지고 변동성이 커지는 경영환경에 직면하게 되었다. 또한 다양한 고객의 요구와 치열해지는 경쟁에 대응하기 위하여 경영 전 분야에 걸쳐 긴밀하고 체계적인 의사결정 대안을 선택하고 관리해야 하는 부담이 가중되고 있다. 본 연구에서는 경영의사결정을 지원할 수 있는 기술모델을 컨설팅 문제해결 절차와 기법, 경영프로세스 지식체계와 연계하여 구성하고 문제해결도구로써 지식체계에 기반한 시뮬레이션 도구 활용에 대하여 논의하였다. 나아가 제안하는 경영의사결정지원 기술모델의 시스템구현을 통한 체계적인 지식체계의 확충과 발전 필요성을 논의하였다. 경영의사결정지원 기술모델은 크게 세 가지 요소로써 구성되는데 첫 번째는 문제해결기법으로 참조자료로써 활용이 되며, 두 번째는 표준비즈니스 프로세스와 참조프로세스 모델 정보를 포함하는 프로세스관련 지식체계이다. 세 번째 요소는 문제해결기법과 프로세스 관련 지식체계를 정보로 활용하여 대안을 생성하고 분석하는 도구인 시뮬레이터로 정의하였다. 위의 세 가지 주요요소들은 컨설팅 과정전반에서 표준화된 문세해결 절차에 따라 체계적 분석을 수행하도록 하는 가이드라인을 제세하고 각 분석단계별로 분석기법에 대한 정보를 제공하여 의사결정의 정확성와 객관성 확보를 지원한다. 경영의사결정 지원기술 모델은 궁극적으로 지식집약형 컨설팅 프로세스를 지원하여 다양한 컨설팅 지식을 축적하고 컨설팅기법의 발전과 활용을 촉진하여 컨설팅 산업 발전의 기반기술 개발에 기본 프레임워크를 제공하는데 의의를 지닌다.
최근 들어 기업을 포함한 각 조직에서는 그들이 그 동안 축적한 데이타를 의미 있는 정보로써 활용하기 위해 데이타의 자유로운 포맷팅이 가능한 리포팅 툴을 의사 결정을 위한 데이타 분석 툴로서 확대 사용하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존에는 하나의 동적 문서에 대해서 다수의 조회자가 발생하는 성격의 동적 문서들을 생성 및 배포하기 위하여 리포팅 툴을 사용해 왔다. 이러한 용도에 적합하도록 기존의 리포팅 툴은 서버 측에서 동적 문서의 생성을 담당하는 구조를 취하고 있다. 또한 서버 프로그램은 동적 문서의 미리 생성, 정기적 갱신 등을 담당하는 스케줄러와 반복된 생성을 피하기 위한 캐쉬 기능을 통하여 효율적 운영을 꾀하고 있다. 그러나 데이타 분석 용도의 동적 문서의 생성은 다수의 조회자를 고려한 동적 문서의 생성이 아니며 사용자가 다양한 값의 파라미터를 입력하는 방식으로 짧은 시간 간격으로 반복적인 동적 문서의 즉시 생성을 요구하는 특정이 있다. 이와 같이 리포팅 툴의 사용 범위 확대는 기존 리포팅 툴의 서버 측에 처리 부하를 증가시키고 있다. 본 논문에서는 제한된 리소스 환경에서도 대량의 데이타를 가공하여 동적 문서를 생성할 수 있는 리포트 뷰어를 통해 배포 목적이 아닌 데이타 분석 목적의 동적 문서의 경우 클라이언트 측에서 생성하도록 하여 서버의 부하를 분산시키고자 한다.
본 논문은 BI 시스템을 도입하여 사용하고 있는 기업들을 'IT통신 업종', '전기전자 업종', '에너지 화학 업종', '자동차 기계 장비 업종', '식품 소비재 업종' 과 같이 5개 산업 업종으로 구분 하여 BI 시스템을 도입한 기업의 효율성을 DEA 기법의 CCR 모형과 BCC 모형을 활용하여 평가하였으며, 특히 Time-Window 기법을 적용하여 BI 도입 후 기간별로 효율성의 변화 추이를 분석하였다. 즉 BI 시스템을 도입한 기업들의 상대적인 효율성을 비교하여 순위를 매기고, 분석 시 BI 도입 시점으로부터 시간이 흐른 것을 토대로 비교 평가하는 Time Window 기법을 활용하여 BI를 도입한 지 오래된 기업과 그렇지 않은 기업을 차별화하여 의미 분석하였다. 분석 결과는 에너지 화학 산업에서 BI 도입 후 효율성 제고가 두드러졌고 전기 전자 산업의 효율성이 꾸준히 안정화되어 가고 있는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성 분석을 위한 업무-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 워크플로우 기반 인적 자원은 워크플로우 관리 시스템에 의해 관리되는 조직의 모든 수행자들을 말하며, 워크플로우 모델의 실행 과정에서 특정 업무 집합에 참여하게 된다. 이러한 워크플로우 모델에 정의된 수행자들과 업무들과의 소속성을 나타내는 소셜 네트워크를 업무-수행자 소속성 네트워크라 정의하였으며, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 워크플로우 모델로부터 발견된 업무-수행자 소속성 네트워크 모델(APANM)에 대한 이분 행렬을 생성하기 위한 알고리즘이다. 결론적으로, 알고리즘에 의해 생성된 업무-수행자 이분 행렬은 중심성(centrality), 밀집도(density), 상관 관계(correlation)와 같은 다양한 소셜 네트워크 관련 속성들을 분석하는데 적용될 수 있으며, 이를 통해 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성에 대한 유용한 지식을 획득할 수 있다.
조직이 급변하는 경제환경에서 성공하기 위해서는 연구개발만이 아니라 가치사슬 전부분에 걸쳐 혁신적이어야 한다. 특히 중소벤처기업의 경우 새로운 수익을 창출하기 위해서는 가치사슬 전부분에서 혁신적이야 한다. 가치혁신을 위해서는 가치혁신을 일으키는 의미있는 업무, 위험감수성, 고객지향성, 신속한 의사결정, 비즈니스 인텔리전스, 열린 의사소통, 임파워먼트, 사업계획, 학습조직 같은 요소들이 조직문화에 녹아들어야 한다. 본 연구에서는 위의 9가지 요소들을 가치혁신문화로 보고, 이러한 가치혁신문화가 개인창의성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였으며, 결과는 다음과 같다. 첫째, 개인창의성의 구성요인인 전문지식에 정(+)의 영향을 주는 요인으로 의미있는 업무와 임파워먼트, 위험감수성으로 나타났다. 둘째, 창의적 사고기술에 정(+)의 영향을 주는 요인은 열린 조직으로 확인되었다. 셋째, 내적 동기부여에 정(+)의 영향을 미치는 요인으로는 학습조직, 임파워먼트, 혁신성으로 나타났다. 이러한 연구결과를 통해 종업원 개인이 인지한 가치혁신문화는 개인창의성을 유발시키는데 도움이 되는 것을 확인 할 수 있었다.
전통적인 BI(Business Intelligence) 시스템은 제 시간에 더 나은 의사결정을 위한 도구로 널리 사용되어 왔다. 그러나 급증하는 데이터에 대한 효율적 분석을 위해 데이터 웨어하우스를 구축하는 일은 시간이 오래 걸리고 복잡하다. 특히, 데이터 웨어하우스 구축에 요구되는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스는 BI 플랫폼이 클라우드 환경으로 전환되면서 훨씬 더 복잡해졌다. 이러한 ETL 이슈를 극복하기 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 기반한 다양한 BI 솔루션들이 제안되었다. 한편, 의사 결정권자는 IT 부서나 BI 전문가 의 도움 없이 데이터에 쉽게 접근할 수 있기를 원한다. 최근, 이러한 BI 이슈들을 해결하기 위한 방안으로 셀프서비스 BI가 등장하였다. 본 논문에서는 귀농 귀촌인의 재배 작물 선택을 지원하기 위해 MongoDB 클라우드를 데이터 웨어하우스로 하는 농업 데이터 기반의 셀프서비스 BI 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의사 결정권자에게 통찰력을 제공하기 위해 MongoDB 차트를 이용한 데이터 시각화 기능, 고급 데이터 검색을 위한 리포팅 기능, 실시간 데이터 분석을 위한 모니터링 기능을 지원한다. 의사 결정권자는 다양한 방식으로 데이터에 직접 접근할 수 있고, 제안 시스템의 기능들을 활용하여 셀프서비스 방식으로 데이터를 분석할 수 있다.
4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
기업 운영에서 발생하는 데이타의 수집과 통합에서부터 의사결정을 위한 정보의 분석 및 그 결과로의 접근을 제공하기 위한 BI 환경에서 최종 사용자들을 위한 프론트-엔드 툴로서는 데이터베이스 쿼리 및 리포팅 툴, OLAP 툴, 데이타 마이닝 툴이 대표적이다. 데이타베이스 쿼리 및 리포팅 툴은 SQL 쿼리 결과 셋을 반영하는 워드프로세서가 생성하는 문서 수준의 정교한 동적 문서의 생성과 웹 환경을 통한 문서 배포 능력이 장점이지만 데이타 소스가 RDBMS로 제한되어 있다. 반면, OLAP 툴과 데이타 마이닝 툴은 각기 고유한 방식으로 데이타를 분석할 수 있는 능력은 강력하지만 차트와 표 등의 제한적인 컴포넌트들만으로 분석 결과를 제공할 수 있다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 상호 보완적으로 사용될 수 있는 BI 환경을 위한 프론트-엔드 툴들을 통합하였다. 본 논문에서 제안하는 리포팅 툴은 RDBMS에서 데이타를 추출하기 위한 SQL 기반의 쿼리 편집기만을 내장한 기존의 리포팅 툴과 달리 OLAP과 데이타 마이닝을 위한 쿼리 편집기를 추가하여 OLAP과 데이타 마이닝 서버로부터도 데이터를 추출할 수 있다. 그리고 기존의 리포팅 툴은 동일한 문서를 다수의 사용자들이 조회하는 상황에서 반복된 문서 생성을 피하기 위하여 서버 측에서 문서를 생성하는 구조를 갖지만 이 시스템은 다수의 사용자들을 위한 문서배포 목적이 아닌 사용자들이 데이타 분석 목적으로 서로 다른 문서를 생성하는 상황에 적합하도록 서버 측에 비해 제한된 리소스 환경을 갖는 클라이언트 측에서 동작하는 리포트 뷰어에서 대량의 데이타를 포함하는 문서를 생성할 수 있는 구조와 처리방식을 갖고 있다. 또한 이 시스템에서 접근하는 세가지 종류의 데이타 소스에서 추출한 데이타들을 연계하여 하나의 문서에서 통합할 수 있도록 하는 자료구조를 갖추고 있다. 마지막으로 이 시스템은 특정 벤더의 OLAP과 데이타 마이닝 서버에 종속적으로 동작하지 않기 위하여 웹 서비스 기반의 XMLA를 이들 서버와의 통신 프로토콜로써 선택하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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