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.
Business researchers have traditionally used statistical techniques for classification. In late 1980's, inductive learning started to be used for business classification. Recently, neural network began to be a, pp.ied for business classification. This study reviews the business classification studies, identifies a neural network a, pp.oach as the most powerful classification tool, and discusses the problems and issues in neural network a, pp.ications.
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.
최근 한국 대학은 급격한 구조조정이 이루어지고 있다. 한국 정부는 모든 4년제 대학교와 2년제 대학에 대해 대학평가를 실시하고 있다. 본 연구에서는 현재의 대학평가지수가 대학의 핵심성과지표(KPI: Key Performance Index) 로서의 의미를 갖는다고 보고 속도의 관점에서 대학평가지수를 분석하여, 대학 역시 의사결정의 속도가 중요함을 보이고 BI(Business Intelligence)시스템과 접목하였다.
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.
본 연구는 대형 이벤트가 발생하였을 때 신속하고 정확한 교통정책을 수립할 수 있도록 대형 이벤트 대응형 통합교통분석 시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 교통분석 시스템 사례조사를 기초로 통합교통분석 시스템의 요건을 정의하고 개발방향을 수립하였다. 데이터 웨어하우스 (data warehouse) 구축을 위해 신속하고 정확한 교통정책 수립이 요구되는 대형 이벤트를 선정하고 데이터를 수집하였다. 수집된 대형 이벤트 데이터와 교통 데이터를 통합하여 데이터 웨어하우스와 주제별 데이터 마트 (data mart)를 구축하였다. 이용자가 적시에 의사결정을 할 수 있도록 비즈니스 인텔리전스(business intelligence) 시스템 화면을 설계하고 개발하였다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제1권1호
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pp.33-51
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2007
There are two newly emerging research issues in the enterprise information systems literature. One is the scalability issue for rapidly increasing choreographic volumes between interrelated organizations. The other is the business intelligence issue for traceable and monitorable business processes and services interchanging e-Business data and applications across organizations. Based upon these emerging issues, through a functional extension of the ebXML technology we have developed a process-driven e- Business service integration (BSI) system, which is named ‘e-Lollapalooza’. It consists of three major components ? the Choreography Modeler coping with the processdriven collaboration issue, the Runtime & Monitoring Client for coping with the business intelligence issue and the EJB-based BSI Engine coping with the scalability issue. This paper particularly focuses on the e-Lollapalooza’s development aspects for supporting the ebXML-based choreography and orchestration among the engaged organizations in a process-driven multiparty collaboration for e-Logistics and e- Commerce services. Here, it is fully deployed in an EJB-based middleware computing environment for e-Logistics process automation and B2B choreography.
다양한 빅데이터 기술이 발전함에 따라, 기업의 전략결정에 있어서 과거에는 의사결정자의 직관이나 경험에 의존하는 경향이 있었다면, 현재는 데이터를 활용한 과학적이고 분석적인 접근이 이루어지고 있다. 이에 많은 기업들이 경영정보시스템 중의 하나인 비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence) 시스템의 예측분석 기능을 활용하고 있다. 하지만, 이러한 시스템이 미래의 경영환경 변화를 예측하고 기업의 의사결정을 돕는 조언자 (Advisor)로서 역할을 한다고 가정할 때, 시스템에서 제공하는 분석결과가 의사결정자에게 도움을 주는 조언 (Advice) 의 역할을 하지 못하는 경우가 많은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 미래예측의 문제에 있어 의사결정자가 시스템의 조언을 따르는데 영향을 미치는 요소들과 영향력에 대해 분석하고, 그 결과를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원하는 시스템 환경을 제시하고자 한다. 좀 더 구체적으로는 예측 과정에 대한 자세한 설명이나 근거 제시가 시스템의 예측결과에 대한 의사결정자의 수용정도에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 193명의 실험자를 대상으로 영화의 개봉 주 매출액을 예측하는 업무를 수행하고, 예측에 대한 설명의 길이와 조언자의 유형(사람과 시스템의 조언 비교)뿐 아니라 의사결정자의 개인 특성이 의사결정자의 조언 수용정도에 미치는 영향을 분석하였다. 시스템에서 제공하는 조언 내용인 예측결과와 설명에 대해 의사결정가가 느끼는 유용성, 신뢰성, 만족도가 조언의 수용에 미치는 영향도 분석하였다. 본 연구는 시스템의 분석결과를 조언으로 보고 조언자와 조언에 관한 의사결정학 분야의 선행연구를 접목시켜 경영정보시스템 연구 분야를 확장하였다는 점에서 연구의 의의가 있고, 실무적으로도 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원할 수 있는 시스템 환경을 만들기 위해서 고려해야 할 점들을 제시함으로써 시스템 활용을 위한 정책결정에도 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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