Purpose: This study suggests that Six Sigma MBB should be used as a key talent to lead the fourth industrial revolution era by training them with big data processing capability. Methods: Through the analysis between articles on the fourth industrial revolution and Six Sigma related papers, common competencies of data scientists and Six Sigma MBBs were identified and the big data analysis capabilities needed for Six Sigma MBB were derived. Then, training was conducted to improve the big data analysis capabilities so that Six Sigma MBB is able to design algorithms required in the fourth industrial revolution era. Results: Six Sigma MBBs, equipped with the knowledge in field site improvement and basic statistics, were provided with 40 hours of big data analysis training and then were made to design a big data algorithm. Positive results were obtained after applying a AI algorithm which could forecast process defects in a field site. Conclusion: Six Sigma MBB equipped with big data capability will make the best talent for the fourth industrial revolution era. A Six Sigma MBB has an excellent capability for improving field sites. Utilizing the competencies of MBB can be a key to success in the fourth industrial revolution. We hope that the results of this study will be shared with many companies and many more improved case studies will arise in the future as a result of this study.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.567-582
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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.
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.
Purpose - An increase in automation has been as a result of digital technologies. The data will be instrumental in the determination of the services that are more necessary so that more resources can be allocated for them. The purpose of the current research is to investigate how big data utilization will help increase the profitability in the industry 4.0 era. Research design, Data, and methodology - The present research has conducted the comprehensive literature content analysis. Quantitative approaches allow respondents to decide, but qualitative methods allow them to offer more information. In the next step, respondents are given data collection equipment, and information is collected. Result - The According to qualitative literature analysis, there are five ways in which big data utilization will help increase the profitability in the industry 4.0 era. The five solutions are (1) Better Customer Insight, (2) Increased Market Intelligence, (3) Smarter Recommendations and Audience Targeting, (4) Data-driven innovation, (5) Improved Business Operations. Conclusion - Modern companies have been seeking a competitive advantage so that they can have the edge over other companies in the same industries providing the same services and products. Big data is that technology that businesses have always wanted for an extended period of time to revolutionize their operations, making their businesses more profitable.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권1호
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pp.204-210
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2022
From the 1970s to the present, the number of new infectious diseases such as SARS, Ebola virus, and MERS has steadily increased. The new infectious disease, COVID-19, which began in Wuhan, Hubei Province, China, has pushed the world into a pandemic era. As a result, Countries imposed restrictions on entry to foreign countries due to concerns over the spread of COVID-19, which led to a decrease in the movement of tourists. Due to the restriction of travel, keywords such as "Corona blue" have soared and depression has increased. Therefore, this study aims to analyze the stress meaning network of the COVID-19 era to derive keywords and come up with a plan for a travel-related platform of the Post-COVID 19 era. This study conducted analysis of travel and stress caused by COVID-19 using TEXTOM, a big data analysis tool, and conducted semantic network analysis using UCINET6. We also conducted a CONCOR analysis to classify keywords for clustering of words with similarities. However, since we have collected travel and stress-oriented data from the start to the present, we need to increase the number of analysis data and analyze more data in the future.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권5호
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pp.959-974
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2013
빅데이터 시대를 맞이하여 통계학과 통계학자의 역할에 대하여 살펴본다. 빅데이터에 대한 정의 및 응용분야를 살펴보고, 빅데이터 자료의 통계학적 특징들 및 이와 관련한 통계학적 의의에 대해서 설명한다. 빅데이터 자료 분석에 유용하게 사용되는 통계적 방법론들에 대해서 살펴보고, 국외와 국내의 빅데이터 관련 프로젝트를 소개한다.
개인, 민간, 정부 등 다양한 영역에서 빅데이터 분석을 통한 많은 서비스가 제공되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위한 데이터 사이언티스트 (Data Scientist) 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 빅데이터 기반 마케팅 교육과정에 대한 관심이 높다. 본 연구는 빅데이터 시대를 맞아 방대하고 다양한 형태의 정보를 마케팅 관점에서 활용하기 위한 국내외 대학 빅데이터 기반 마케팅 관련 교육과정을 분석하였다. 분석 기준에 의해 수집된 디지털마케팅, 빅데이터 마케팅, 데이터 분석, 개발자 관련 과목 3,523개의 분석결과 빅데이터 시대에 필요한 데이터 사이언티스트 양성을 위해 특화된 교과과정이 적절하지 않은 것으로 분석 되었다. 본 연구에서 제안한 교육과정이 디지털 마케팅 및 빅데이터 기반 마케팅 교과과정 개발에 유용하게 참고 될 것으로 기대한다.
This study is to examine how big data collects user's information and is used; the status quo of exposures of user's information, and various measures of self-control by the user. This study is also to look their ethical issues and discuss problems of privacy concerning big data. As a way for users to self-control their information, they need to check the log-in state of web portal sites and set up their account so that customized advertisement and location information cannot be tracked. When posting a blog, the value of posting should be controlled. When becoming a member of a web site, users must check the access terms before agreement and beware of chained agreements and/or membership joins in order to control the exposure of their personal information. To prevent information abuse through big data through which user's information is collected and analyzed, all users must have the right to control, block or allow personal information. For an individual to have the right to control over his information, users must understand the concept of user's information and practice ethics accompanied by newly given roles in the Internet space, which will lead to the establishment of the sound and mature information society on the Internet.
With the development of digital technology, the industrial structure is becoming digitalize. The government selected big data as the key technology of the 4th industrial revolution. Among them, big data is widely used to create new values and services by utilizing vast amounts of information. In order to cultivate professional manpower for the use of big data, various education programs are provided at universities. We intend to develop a curriculum for systematic training of talented people who can acquire knowledge about the three stages of collection, analysis, and application of big data. To this end, subjects are classified into basic competency, technical competency, analysis competency, and business competency based on the big data competency model proposed by the Korea Internet & Security Agency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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