• 지식경영연구
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• 제14권5호
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• pp.137-149
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• 2013

Although business Intelligence system is introduced to many companies over the past decade, The result of business benefits from BI investment are not so significant than expected. But still successful BI system can provide the ability to analyse business information in order to support and improve management decision making across a broad range of business activities. In recently, Business Analytics System(BA) is emerging as advanced alternative of outdated and inefficient BI System. This study is focus on constructing procedure of BA system in KB card company, which is major credit card company in South Korea. In practice there were just few works that mentioned well-designed environment of KMS system, and other contribution of this study is to make a platform which invoke revelation of collective intelligence in data analytic professional users group.

• 식품보건융합연구
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• 제8권6호
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• pp.19-29
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• 2022

Business intelligence (BI) is a process for turning data into insights that inform an organization's strategic and tactical decisions. BI aims to give decision-makers the information they need to make better decisions Patient safety analysis, illness surveillance, and fraud identification are just a few healthcare decision-making processes that can be supported by data mining. Thus, the purpose of the current research is to outline the need if BI as an essential factor in the healthcare sector by reviewing various scholarly materials and the findings. The present author conducted one of the most famous qualitative literature approach which has been called as PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) statement. The selecting criteria for eligible prior studies were estimated by whether studies are suitable for the current research, identifying they are peer-reviewed and issued by notable publishers between 2017 and 2022. According to the result based on the PRISMA analysis, BI plays a vital role in the healthcare sector and there are four business intelligence factors (Data, Analytic, Reporting, and Visualization) that will ensure that the healthcare sector provides the right healthcare services to the customers to be addressed in this section include; data, analytics, reporting, and visualization.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.31-34
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• 2018

We live in the digital era, and the characteristics of our customers in the digital era are constantly changing. That's why understanding business requirements and converting them to technical requirements is essential, and you have to understand the data model behind the business layout. Moreover, BI(Business Intelligence) is at the crux of revolutionizing enterprise to minimize losses and maximize profits. In this paper, we have described a leading study about the situation of desk-top BI(software product & programming language) in aspect of front-end side and the Data Lake platform based on Big Data by data modeling in aspect of back-end side to support the business intelligence.

• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.113-133
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• 2015

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.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제14권3호
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• pp.77-91
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• 2024

This article aims to comprehensively analyze the crucial role played by data analytics and business intelligence (BI) strategies in propelling digital transformation within diverse industries. Through an extensive literature review and examination of real-world case studies, the study employs a systematic analysis of scholarly works and industry reports. This approach provides a panoramic view of how organizations utilize data-driven insights for competitive advantages, improved customer experiences, and fostering innovation. The findings underscore the pivotal significance of data analytics and BI strategies in influencing strategic decision-making, enhancing operational efficiency, and ensuring long-term sustainability across various industries. The study stands out in its originality by offering a unique synthesis of insights derived from scholarly works and real-world case studies, contributing to a holistic understanding of the transformative impact of data analytics and BI on contemporary business practices. While the study provides valuable insights, limitations include the scope of available literature and case studies. The implications call for further research to explore emerging trends and evolving challenges in the dynamic landscape of data analytics and BI. The practical implications highlight the tangible benefits organizations can derive from integrating data analytics and BI strategies, emphasizing their role in shaping strategic decisions and fostering operational efficiency. In a broader context, the study delves into the social implications of the symbiotic relationship between data analytics, BI, and digital transformation. It explores how these strategies impact broader societal and economic aspects, influencing innovation and sustainability.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권1호
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• pp.45-61
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• 2017

Business intelligence has been attracting much attention these days. Despite such popularity of BI systems, it is widely known that about a half of BI system projects have failed. To grasp why many BI projects end in failure and what factors would make BI projects less failure-prone, a number of BI studies were made to produce a variety of CSFs. However, there is a paucity of information on whether these CSFs are distinctive from those of typical information systems. By identifying how BI CSFs differ from CSFs of typical information systems, we would be able to explain why most BI projects are more likely to be failure. It is believed that a corrective measure about CSFs will lead to more success in future BI projects. In addition, though there have been a number of similar types of BI systems such as decision support systems and executive information systems in existence, there was no study to determine whether there is ever a discrimination between CSFs of BI systems and the similarly-titled systems. This study is to answer these questions using a literature review analysis. The findings of our study are expected to be helpful in a successful implementation of BI systems.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.119-125
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• 2013

최근에 기업에서는 전략경영에서의 업무효율을 증진시키기 위하여 비즈니스 인텔리젼스 시스템의 구축에 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 비즈니스 인텔리젼스 시스템의 구축에 영향을 미치는 요인들을 분석하기 위해서 기존에 비즈니스 인텔리젼스 시스템을 구축하여 활용하고 있는 기업을 대상으로 시스템의 구축에 중요한 영향을 미치는 요인들에 대한 설문을 실시하였다. 이를 검증하기 위하여 요인분석(FA)을 실시하였다. 요인분석을 통해서 핵심 구축지표들의 그룹화 된 요인을 도출하였고, 이들 요인들 사이의 관계를 구정식을 이용하여 분석하였다. 연구 결과에 의하면 기업이 사용 중인 정보시스템의 기능과 경영전략이 비즈니스인텔리젼스 시스템의 구축의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 연구되었다. 본 연구의 결과는 효과적으로 비즈니스 인텔리젼스 시스템의 구축하고자 하는 기업에게 방향을 제시하는데 공헌을 할 것이라고 생각한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.527-535
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• 2021

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.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권3호
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• pp.1-21
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• 2017

Business Intelligence (BI) system is a strategic tool that presents an analytical perspective about business and external environments. Even though its strategic value was well known, users often avoid using it or adopt it ceremonially. In fact, over 50 per cent of BI projects worldwide are reported to end in failure. Such an unexpectedly lower success rate has been a key issue in BI studies. In order to enhance a proper use of information systems, MIS field provided a number of theoretical constructs. One example is Goodhue & Thompson's Task-Technology Fit (TTF). In addition, internalization, the degree to which people make their own effort to modify behavior, was recently suggested as another important determinant of use. Though in MIS community both TTF and internalization proved to be a key determinant of system use, there has been not much study aiming to discover antecedents influencing these constructs. In this study we assert that user participation should be highlighted in BI projects. Especially, we emphasize user participation at the phase of feasibility study that is mainly conducted to determine whether a BI system is essentially necessary and practicable. Our research model employs participative feasibility study as a major antecedent for TTF and internalization that consequently will lead to user satisfaction and actual use. This model was empirically tested on 121 BI system users. The result shows that user participation in feasibility study is positively associated with TTF and internalization, each being related to user satisfaction and system use. It implies that, if an organization has BI users get involved in strategic feasibility study phase, the BI system would turn out to fit users' tasks and, furthermore, users would put more efforts spontaneously in order to use it properly.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권5호
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• pp.489-500
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• 2002

비즈니스 인텔리젼스에 대한 관심이 증대되면서 핵심 기술로써 데이타마이닝의 적용이 증대되고 있다. e-Business에서의 비즈니스 인텔리젼스를 지원하기 위해 다양한 마이닝 연산을 통합적으로 제공하는 마이닝 시스템은 데이타베이스 시스템과 유연하게 통합될 수 있어야 하며, 또한 다양한 비즈니스 응용에서의 마케팅 프로세스를 쉽게 구현할 수 있는 인터페이스를 제공하여야 한다. 이 연구에서는 e-Business영역에서의 BI를 지원하기 위해 데이타마이닝 기법을 통합적으로 제공하는 시스템으로써 EC-DaMiner 시스템을 설계, 구현하였다. 데이타마이닝 시스템은 기존의 데이타베이스 시스템과의 표준적인 인터페이스를 통하여 연동될 수 있도록 하였다. 아울러 비즈니스 어플리케이션들은 마이닝 질의어인 MQL을 통하여 규칙을 탐사하고 탐사된 규칙을 기존의 마케팅 데이타베이스에 모델화하여 반영함으로써 마케팅 전략의 구현을 용이하게 하였다.