6장 데이터관리와 비즈니스 인텔리전스 경영정보시스템 4차 산업혁명 시대를 위한 데이터생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화

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1 6장 데이터관리와 비즈니스 인텔리전스 경영정보시스템 4차 산업혁명 시대를 위한 데이터생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화
경영학과 교수 전상택

2 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 1 데이터 관리의 중요성
1절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 1 데이터 관리의 중요성 데이터 관리의 목적은 가공되지 않은 데이터를 사용 가능한 기업의 유용한 정보로 변환시키기 위한 기반 도구를 제공하는 것으로, 기업의 데이터는 조직의 정보자산이다. 이러한 자산은 기업의 다른 유용한 자산과 같이 잘 관리함으로써 자산의 가치를 높일 수 있다. 경영학과 교수 전상택

3 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 파일처리시스템 바이트(byte) 필드(field) 레코드(record)
1절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 파일처리시스템 바이트(byte) 필드(field) 레코드(record) 파일(file) 데이터베이스(database) 경영학과 교수 전상택

4 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 파일처리시스템 파일처리시스템의 한계 프로그램-데이터 의존성 데이터의 중복성
1절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 파일처리시스템 파일처리시스템의 한계 프로그램-데이터 의존성 데이터의 중복성 데이터의 공유불가 유연성 부족 데이터 보안 문제 통합된 정보 취득의 어려움 낮은 프로그래머의 생산성 경영학과 교수 전상택

5 1절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 3 데이터베이스 시스템 경영학과 교수 전상택

6 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 3 데이터베이스 시스템 데이터 중복의 최소화
1절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 3 데이터베이스 시스템 데이터베이스의 정의 및 장점 데이터 중복의 최소화 데이터 독립성 지원 및 프로그램의 생산성 향상 데이터 공유를 촉진 데이터 접근의 용이성 높은 비용 부담 시스템 유지 및 관리의 어려움 데이터 보안의 강화 경영학과 교수 전상택

7 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 3 데이터베이스시스템 (2) 데이터베이스 설계 1) 개념적 모델 2) 논리적 모델
1절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 3 데이터베이스시스템 (2) 데이터베이스 설계 1) 개념적 모델 2) 논리적 모델 3) 물리적 모델 경영학과 교수 전상택

8 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 4 데이터베이스 관리시스템 (1) 데이터의 정의 데이터의 정의 = 데이터 사전
1절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 4 데이터베이스 관리시스템 (1) 데이터의 정의 데이터의 정의 = 데이터 사전 데이터 사전은 저장된 데이터에 대한 표현형태, 의미와 사용방식, 데이터와 데이터의 관계 등을 기술한다 데이터에 대한 데이터(Data about Data)라고 불리는 데이터 사전은 시스템에서 유지 관리되고 있는 데이터는 물론 데이터베이스에 대한 정보가 수록되어 있다 데이터 사전은 사용자가 데이터베이스 자원을 쉽게 이해하고 관리하기 위해 데이터에 대한 시스템 정보가 저장된 집합이라고 할 수 있다 경영학과 교수 전상택

9 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 4 데이터베이스 관리시스템 (1) 데이터의 정의 데이터의 정의 = 데이터 사전
1절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 4 데이터베이스 관리시스템 (1) 데이터의 정의 데이터의 정의 = 데이터 사전 사용자는 데이터 사전을 통해 기업 내 어떤 데이터가, 어디에, 어떻게 보유되는지 한 눈에 일목요연하게 알 수 있는 것은 물론 데이터베이스 관리나 새로운 응용시스템을 개발할 때도 매우 유용하다 데이터베이스에 새로운 특성을 추가하는 프로그램이 설치될 때 그것이 어떤 데이터베이스에 어떤 영향을 미칠지 미리 파악할 수 있게 해주기 때문에 매우 유용하다 데이터베이스관리시스템에서 제공하는 데이터 정의어(Data Definition Language: DDL)를 통해 사용자는 데이터베이스 구조를 생성하거나 수정 삭제 할 수 있다 경영학과 교수 전상택

10 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 4 데이터베이스 관리시스템 (2) 데이터 조작 데이터의 정의 = 데이터 사전
1절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 4 데이터베이스 관리시스템 (2) 데이터 조작 데이터의 정의 = 데이터 사전 사용자는 데이터 조작언어(Data Manipulation Language: DML) 및 데이터 질의언어(Data Query Language: DQL)를 이용해 데이터베이스에 필요한 데이터를 입력하고, 검색하고, 수정하고, 불필요한 데이터 삭제를 DBMS를 통해 할수 있다 데이터 조작기능을 사용자와 데이터베이스 간의 인터페이스를 통해 의도한 목적에 맞게 데이터를 처리하거나, 저장된 특정 데이터를 검색할 수 있도록 지원한다. 경영학과 교수 전상택

11 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 4 데이터베이스 관리시스템 (3) 데이터 관리 데이터의 정의 = 데이터 사전
1절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 4 데이터베이스 관리시스템 (3) 데이터 관리 데이터의 정의 = 데이터 사전 데이터베이스관리시스템은 데이터의 정확성과 보안성을 유지하기 위해 데이터의 무결성 유지, 보안 및 권한 검사, 백업 및 복구, 성능 관리기능을 제공하고 있다 데이터의 무결성(Data Integrity)이란 저장된 데이터의 정확성과 일관성이 보장되어 사용자에게 신뢰성 있는 데이터를 제공하는 것 보안기능은 사용자의 신원이 확인되어야 데이터베이스에 접근할 수 있는 권한을 부여하는 것으로 권한 없는 사용자의 오남용으로 인해 접근, 변조, 파괴를 막는 것을 말한다 경영학과 교수 전상택

12 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 4 데이터베이스 관리시스템 (3) 데이터 관리 데이터의 정의 = 데이터 사전
1절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 4 데이터베이스 관리시스템 (3) 데이터 관리 데이터의 정의 = 데이터 사전 네트워크로 인해 시스템 접근 범위가 확대되는 것은 물론 인터넷으로도 언제 어디서나 접근이 가능하기 때문에 보안의 필요성은 더욱 커지고 있다 누가 어느 유형의 정보에 접근이 가능한지에 대한 조치가 필요한데 사용자와 정보에 등급을 부여해 정보의 접근을 제어한다 그 외에도 DBMS는 시스템에 장애가 발생할 경우 복구할 수 있는 백업과 데이터에 손상이 생겨 원래의 정상적인 상태로 되돌리기 위한 복원기능을 제공한다. 경영학과 교수 전상택

13 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 1 비즈니스 인텔리전스의 개념 비즈니스 인텔리전스란 ?
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 1 비즈니스 인텔리전스의 개념 비즈니스 인텔리전스란 ? 기업이 보유하고 있는 수많은 데이터를 정리하고 분석해 기업이 신속하고 정확한 의사결정이 이루어지도록 활용하는 일련의 프로세스를 말함 기업의 경영자가 양질의 의사결정을 내릴 수 있도록 데이터를 수집, 저장, 분석, 접근을 지원하는 응용시스템과 기술의 집합 오늘날 기업은 수많은 문제에 직면하게 되며 이를 해결하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 통계적으로 분석하거나, 가공 분석된 정보를 이해하기 쉬운 보고서 형태로 작성하거나, 다양한 관점에서 데이터를 분석하거나, 데이터 간에 나타나지 않은 관련성을 도출해야 할 필요가 있다. 비즈니스 인텔리전스는 이러한 요구사항을 충족시켜주는 도구 경영학과 교수 전상택

14 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 1 비즈니스 인텔리전스의 개념
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 1 비즈니스 인텔리전스의 개념 비즈니스 인텔리전스의 데이터 원천은 매우 다양하며 크게 내부 데이터와 외부 데이터로 구분할 수 있다. 내부 데이터는 기업의 거래로 인해 발생되는 데이터로서 제품, 고객, 공급업체, 프로세스 등에 대한 것으로 주로 운영 데이터베이스에 저장된다. 외부 데이터는 정부 보고서, 각종 통계조사, 상업용데이터베이스 등 매우 다양한 형태를 취하고 있으며 대부분의 외부 데이터는 인터넷을 통해 접근이 가능하다. 합리적인 의사결정을 내리기 위해서는 다양한 원천에서 데이터를 추출하고, 변환하는 것은 물론 이전하여 별도의 데이터 저장소인 데이터 웨어하우스 또는 데이터 마트를 구축하여 활용할 필요가 있다. 경영학과 교수 전상택

15 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 1 비즈니스 인텔리전스의 개념
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 1 비즈니스 인텔리전스의 개념 방대한 양의 데이터를 저장하고 있는 데이터 웨어하우스 구축 그 자체만으로는 아무런 의미가 없으며, 데이터 웨어하우스에 축적된 엄청난 양의 데이터를 온라인으로 신속하게 분석해 비즈니스 의사결정에 유용한 정보를 적시에 제공하는 것이 매우 중요하다 방대한 양의 데이터를 분석하기 위한 도구로는 단순한 질의(Query), 보고서 작성, 온라인 분석처리(Online Analytical Process: OLAP), 데이터 마이닝(Data Mining), 통계분석 등 다양한 비즈니스 인텔리전스 도구들이 사용된다. 경영학과 교수 전상택

16 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 1 비즈니스 인텔리전스의 개념
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 1 비즈니스 인텔리전스의 개념 비즈니스 인텔리전스의 목적은 판매, 생산, 재무 그리고 기타 분야에서 의사결정이 신속하고 정확할 뿐만 아니라 합리적으로 이루어지도록 정보를 지원하는 데 있다. 성공적인 비즈니스 인텔리전스는 고급정보를 이용해 신속하고 정확한 의사결정이 이루어지도록 함으로써 최대의 이윤을 창출할 수 있도록 하 거나 운영 프로세스와 실무를 향상시킬 수 있는 전향적 기회를 찾아내는 것과 같은 조직에게 특별히 가치 있는 능력을 창조할 수 있다. 경영학과 교수 전상택

17 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 (1) 데이터 웨어하우스(Data Warehouse: DW) 컴퓨터 기술의 지속적인 발전으로 오늘날 많은 기업들이 분산처리 환경에서 데이터를 관리하게 됨에 따라 지역적으로 분리된 데이터가 제각기 서로 다른 환경에서 서로 다른 방식으로 관리하게 된다 기업들은 데이터 관리의 문제를 해결하기 위한 방안으로 전사적인 관점에서 다양한 데이터베이스를 통합해 데이터 분석을 가능하게 해주는 데이터 웨어하우스 기술을 활용하고 있다 경영학과 교수 전상택

18 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 (1) 데이터 웨어하우스(Data Warehouse: DW) 데이터 웨어하우스는 대용량의 데이터베이스로 기업의 의사결정 프로세 스를 지원하기 위해 다양한 데이터 원천으로부터 과거에서 현재에 이르기까지 데이터를 주제별로 통합하고 수집해 놓은 것을 의미한다 기업들은 데이터 관리의 문제를 해결하기 위한 방안으로 전사적인 관점에서 다양한 데이터베이스를 통합해 데이터 분석을 가능하게 해주는 데이터 웨어하우스 기술을 활용하고 있다 기업이 데이터 웨어하우스가 필요한 이유는 다름 아닌 데이터베이스에 저장된 데이터만으로는 필요한 의사결정을 지원할 수 없기 때문이다. 경영학과 교수 전상택

19 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 (1) 데이터 웨어하우스(Data Warehouse: DW) 데이터 웨어하우스 시스템은 특정 범위의 표준화된 질의도구, 분석 도구, 그래픽 보고서 기능 등을 제공하고 있으며, 현재 많은 기업들은 인트라넷 포털을 사용해 데이터 웨어하우스의 정보를 전사적으로 이용할 수 있도록 하고 있다. 데이터를 효율적으로 추출하기 위해 현재 시점에서 로컬 데이터베이스에서 어떤 데이터만을 추출하여 데이터 웨어하우스에 보낼 것인가 하는 점이다. 또 다른 문제로는 추출된 데이터를 데이터 웨어하우스에 그대로 통합하기에는 용어 표준화 미비, 코드체계의 불일치, 단위의 불일치 등을 들 수 있다. 경영학과 교수 전상택

20 2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 경영학과 교수 전상택

21 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 (1) 데이터 웨어하우스(Data Warehouse: DW)-특징 ① 다양한 데이터 원천으로부터의 데이터 통합 ② 과거부터 현재에 이르기까지 시계열 데이터 ③ 주제별로 정리된 데이터베이스 ④ 기존 데이터 값에 대한 갱신이 없는 데이터베이스 ⑤ 필요에 따라 미리 계산해 놓은 요약 데이터 경영학과 교수 전상택

22 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 (2) 데이터 마트
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 (2) 데이터 마트 데이터마트는 데이터 웨어하우스의 부분 집합으로서 조직 전체의 데이터 중에서 요약된 데이터 또는 가장 관심을 두고 있는 데이터로 구성된 작은 규모의 데이터 웨어하우스이다. 데이터 마트는 전형적으로 단일 주제 영역 또는 업무영역에 초점을 맞추기 때문에 일반적으로 전사적 데이터 웨어하우스보다는 더 빠르고 저렴한 비용으로 구축될 수 있다. 경영학과 교수 전상택

23 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 (2) 데이터 분석기법-1) 온라인 분석처리(Online Analytical Process: OLAP) OLAP라는 용어는 1993년 E. F. Codd가 처음 사용했으며, 사용자는 동일 한 데이터를 서로 다른 차원에서 분석할 수 있게 해준다 OLAP의 특징 ① 다차원 정보를 제공 ② 사용자의 데이터 직접 접근 ③ 대화식 분석 ④ 의사결정지원 경영학과 교수 전상택

24 2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 경영학과 교수 전상택

25 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 데이터마이닝
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 데이터마이닝 데이터웨어하우스와 같은 대규모의 데이터베이스에서 통계학, 수학, 인공지능, 기계학습 기법 등을 활용해 숨겨진 패턴이나 관계를 찾아내고, 미래를 예측하기 위한 규칙들을 추론해냄 이러한 패턴이나 규칙들은 기업의 중요한 의사결정 및 미래를 예측하는 데 매우 효과적임 데이터마이닝에서 사용되고 있는 다양한 컴퓨터 분석기법은 연관규칙, 순차패턴, 분류분석, 군집분석, 예측분석 등이 있음 경영학과 교수 전상택

26 2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 경영학과 교수 전상택

27 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 텍스트마이닝
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 텍스트마이닝 텍스트 마이닝은 대량의 비구조화된 데이터 집합으로부터 핵심요인을 추출하고 패턴과 관계를 발견하며, 이러한 정보를 요약할 수 있다 따라서 기업이 비즈니스 의사결정을 위해 고객서비스 센터의 통화기록을 분석함으로써 고객에게 중요한 서비스가 무엇인지 파악하는 것은 물론 개선해야 할 서비스의 내용을 파악하는 데도 활용할 수 있음 경영학과 교수 전상택

28 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 웹마이닝
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 웹마이닝 웹 마이닝(Web Mining)은 인터넷상에서 수집된 정보를 기존의 데이터 마이닝 방법으로 분석하고 통합하는 것을 의미 기업들은 웹 마이닝을 통해 얻게 된 고객행동에 대한 구매 패턴이나 추세를 통해 고객의 취향이나 행동을 이해함 특정 웹사이트의 효과성을 평가하거나 마케팅 캠페인의 성공가능성을 계량화할 수 있음 경영학과 교수 전상택

29 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 웹마이닝 웹 마이닝 구분 웹콘텐츠 마이닝,
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 웹마이닝 웹 마이닝 구분 웹콘텐츠 마이닝, 웹구조 마이닝, 웹사용 마이닝 고객행동의 패턴 분석 웹콘텐츠 마이닝은 웹페이지에 있는 콘텐츠로부터 검색엔진과 웹 스파이터를 통해 지식을 추출하는 것을 의미 콘텐츠는 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 데이터 등을 포함 웹구조 마이닝은 특정 웹사이트 구조와 관련된 데이터를 조사하는 경영학과 교수 전상택

30 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 웹마이닝
2절 데이터 생성 및 관리를 통한 경쟁력 강화 2 비즈니스 인텔리전스의 요소 기술 웹마이닝 웹사용 마이닝은 사용자가 요청한 웹사이트의 데이터를 다운받을 때마다 웹서버에 기록되는 사용자의 트랙픽 데이터를 분석하는 것 웹사용 데이터는 사용자의 행동을 기록한 데이터로서 서버 로그데이터에서 데이터를 수집 사용자가 웹사이트를 방문하거나 그 사이트에서 거래가 이루어질 때 기록되는 고객에 관련된 데이터 데이터를 분석하게 되면, 특정 고객의 가치를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 제품별 교차 마케팅 전략과 효과적인 촉진 캠페인 도출 가능 경영학과 교수 전상택