• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 한국IT서비스학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.481-486
• /
• 2009

현재 우리나라의 온라인 관련 산업 즉 온라인 쇼핑, 인터넷 게임 등 온라인에서 고객을 접하는 산업의 경우 CRM의 붐이 일던 시절에 CRM을 도입하고 분석하고 있으나 그 실효성에 대한 문제가 발생하고 있으며 실제 실행 전략적 측면에서 접근 하지 못하여 투자 대비 효과가 미비하다는 판단을 하고 있습니다. 특히 게임사의 경우 다양한 고객 접근 채널을 중심으로 다각적 분석이 요구 됨에 있어 그 근간을 설정하지 못하고 고객에 대한 정확한 정의 또한 내리지 못하고 있는 현실에서 CIM 기반 BI 실행 접근 전략 방법을 통하여 온라인 게임 산업의 발전을 도모하고 중장기적 매출 증대를 위한 고객 관리 실행 전략을 소개하고자 합니다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 한국IT서비스학회 2008년도 추계학술대회
• /
• pp.231-236
• /
• 2008

급변하는 경영환경 속에서 경쟁력을 확보하기 위해서 많은 기업들이 ERP 시스템을 중심으로 통합된 기간계 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 기간계 시스템의 안정화를 이룬 기업들은 그 다음 과제로 전략적 의사결정을 지원하는 정보계 시스템으로 관심을 돌리고 있다. 이런 관점에서 최근 비즈니스 인텔리전스에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 최근 2년간 국제 저널 및 컨퍼런스에서 발표된 BI 관련 논문 61편을 분석하여 BI 연구의 추세를 확인하고 이를 기반으로 향후 연구 방향을 도출하고자 한다. 본 연구의 목적은 연구자들에게 BI 연구 현황 및 방향에 대한 정보를 제공하고, 실무자들에게는 BI 활용 방안에 대한 아이디어를 제공함으로써 기업에서의 BI 도입 및 활용에 실질적인 도움을 주고자 하는 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.171-178
• /
• 2009

최근 대규모 비즈니스 시스템을 효율적으로 운영하고 자동화하기 위해 기법으로 BPM과 SOA의 융합이 제안되고 있으며 운영데이터로부터 매일 의미 있는 정보를 생성할 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 BPM-SOA 융합을 통해 비즈니스 프로세스 자동화 방법론을 제시하고 실제 프로젝트 관리 비즈니스 프로세스를 구현하여 검증한다. BPM-SOA 융합은 약 결합된 시스템 구조를 통해 향상된 확장성과 생산성을 제공하며 잦은 변경과 프로세스 재사용에도 장점이 있다. 그 다음, 기존 시스템에 새로운 비즈니스 프로세스가 추가될 때 시스템의 확장성을 분석한다. 마지막으로 의사결정을 지원하기 위한 SAP 비즈니스 인텔리젼스를 이용하여 BPM에서 생성된 데이터를 분석한다. 비즈니스 인텔리젼스는 의사결정에 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 비즈니스 프로세스 최적화 기회를 제공한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제8권2호
• /
• pp.567-582
• /
• 2014

The purpose of this study is to qualitatively identify the typologies and characteristics of the big data marketing strategy in major companies that are taking advantage of the big data business in Korea. Big data means piles accumulated from converging platforms such as computing infrastructures, smart devices, social networking and new media, and big data is also an analytic technique itself. Numerous enterprises have grown conscious that big data can be a most significant resource or capability since the issue of big data recently surfaced abruptly in Korea. Companies will be obliged to design their own implementing plans for big data marketing and to customize their own analytic skills in the new era of big data, which will fundamentally transform how businesses operate and how they engage with customers, suppliers, partners and employees. This research employed a Q-study, which is a methodology, model, and theory used in 'subjectivity' research to interpret professional panels' perceptions or opinions through in-depth interviews. This method includes a series of q-sorting analysis processes, proposing 40 stimuli statements (q-sample) compressed out of about 60 (q-population) and explaining the big data marketing model derived from in-depth interviews with 20 marketing managers who belong to major companies(q-sorters). As a result, this study makes fundamental contributions to proposing new findings and insights for small and medium-size enterprises (SMEs) and policy makers that need guidelines or direction for future big data business.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권2호
• /
• pp.231-235
• /
• 2012

생산정보시스템(Manufacturing Information System)은 생산기능을 구성하는 생산기획, 작업관리, 공정의 운영과 통제 그리고 생산실적관리 등과 관련된 활동을 지원하는 정보시스템이라 할 수 있다. 최근 생산 현장은 생산 고도화를 위하여 디지털 정보화 및 통합화에 대한 새로운 변화를 맞고 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산정보화 시스템의 이슈들을 알아보고, 새로운 변화에 적응하기 위한 주요한 이슈 및 요소들을 제시한다. 마지막으로 이러한 요소들을 기반으로 하여 제조생산 정보화시스템 구축을 위한 비즈니스 인텔리전스 시스템을 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.103-115
• /
• 2014

최근 스마트 폰 등 이동단말기 사용이 급증함에 따라 국내/외 기업을 중심으로 언제 어디서나 일할 수 있는 스마트 오피스(Mobile-Office)가 빠르게 보급되고 있다. 스마트 워크가 부상하는 이유는 새로운 근무형태의 대두, 업무 효율성 제고, 스마트 폰 등 모바일 기반의 경제가 급성장하여 기업 환경이 변화하였기 때문이며, 이로 인해 일하는 방식의 변혁이 필요했던 것이다. 중소기업의 경우 최신 IT기술에 대한 활용능력이 대기업에 비해 상대적으로 부족하고, 개발 역량 및 자본 투자에 대한 한계가 존재하기 때문에 중소기업에 최적화된 개발 방법론 및 활용 방법이 필요한 실정이다. 신속하고 정확한 비즈니스 의사결정을 할 수 있는 모바일 환경에서의 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션을 개발하였다. 스마트 오피스 이전 기업 환경에서의 문제점(접근성, 이동성, 효율성, 복잡성, 통합성)을 스마트 기기와 연동하여 해결하고, 중소기업의 입장에서 최소비용을 투자한 개발로 다양한 스마트 기기 및 웹 등에서 활용 가능한 애플리케이션의 효과적인 도입 방안을 모색하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.77-80
• /
• 2004

데이터 웨어하우스가 발전함에 따라 통합된 메타데이터는 구현뿐만 아니라 활용측면에서도 중요성이 부각되면서 이제는 전략적인 비즈니스 자산으로 여겨지고 있다. 이러한 메타데이터 표준으로 OMG(Object Management Group)에서는 CWM(Common Warehouse MetaModel)을 웨어하우스와 BI(Business intelligence)의 표준으로 채택하였다. 그러나 소프트웨어 개발 업체들간의 메타데이터 상호교환 중심으로 구현됨으로써 CWM을 사용한 메타데이터의 활용 및 저변확대가 안되고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 CWM을 기반으로 한 레파지토리(Repository)를 설계 및 구현함으로써 CWM로 생성된 메타데이터를 저장, 보관하여 비즈니스적인 활용이 가능하도록 하였다. 또한 이러한 연구를 통하여 데이터 웨어하우스 분야에서도 MDA(Model Driven Architecture)기반의 설계 및 구현이 될 것으로 전망된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
• /
• pp.211-214
• /
• 2014

제조 생산 기업에서 도입하고 있는 MES (제조실행시스템: Manufacturing Execution System) 역시 이러한 시장 변화에 부응하기 위해 스마트화 및 IT융합화를 실현해야하는 현실에 놓여있다. 더욱이 최근 비즈니스 환경이 글로벌화(globalization) 됨에 따라 지역적으로 하나의 공장에서 제한적으로 생산되는 제품들이 다국적이고 분산적으로 생산하게 된다. 따라서 하나의 공장 운용 시스템을 관장하던 로컬(local) MES가 글로벌(global) MES 솔루션으로 확장되는 동시에, 로컬 MES간 생산 자원(production resource)을 상호 공유하는 시스템으로 변화되어야 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권3호
• /
• pp.154-166
• /
• 2009

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
• /
• pp.741-743
• /
• 2015

오늘날 BI(Business Intelligence)시스템 다차원 데이터를 다루는 많은 방법들이 제안되어 TB 이상의 데이터를 다룰 수 있다. 하지만 IT 전문가 및 IT에 대한 투자여력이 충분하지 않은 중소 제조 기업들은 발 맞춰가기 힘들다. 또한 생산관리시스템(MES)을 미 도입한 기업이 대다수이고, 존재하는 현장데이터의 대부분도 수기데이터 또는 Excel 데이터로 보관 되어 있어, 수작업에 의한 데이터 분석과 의사결정을 수행한다. 이로 인해, 불량 요인 파악이나 이상 현상 파악이 불분명하기 때문에 데이터 분석에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 중소제조기업의 경쟁력 강화를 위하여 제조 기업현장에서 사용되는 데이터를 자동으로 수집하여 정제 및 처리하여 저장이 가능하도록 하는 빅 데이터 분석 시스템 모델을 개발하였다. 이 분석 시스템 모델은 ERP, MIS 등에 존재하는 데이터들이 각 시스템의 DB 기능을 활용하여 데이터를 추출하고 정제하여 수집하는 ETL(Extract Transform Loading)과정을 통한다. 현장에서 비정형으로 기록되고 있는 정보들(ex. Excel)은 ODE(Office Data Excavation)모듈을 통해 문서의 패턴을 자동으로 인식하고 정형화된 정보로서 추출, 정제되어 수집된다. 저장된 데이터는 오픈소스 데이터 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용하여 다양한 chart들을 통한 강력한 시각효과를 제공함으로써, 정보간의 연관 관계 및 다차원 분석의 기반을 마련하여 의사결정체계를 효과적으로 지원한다. 또한, 높은 가격에 형성되어 있는 빅데이터 솔루션을 대신해 오픈소스 Spago BI를 이용하여 경제적인 빅 데이터 솔루션을 제공한다. 본 연구의 기대효과로는 첫째, 현장 데이터 중심의 효과적인 의사결정 기반을 마련할 수 있다. 둘째, 통합 데이터 기반의 연관/다차원 분석으로 경영 효율성이 향상된다. 마지막으로, 중소 제조기업 환경에 적합한 분석 시스템을 구축함으로써 경쟁력과 생산력을 강화한다.