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1. 데이터 이해
1장 데이터와 정보
1절 데이터와 정보
데이터 정의
객관적 사실, 추론과 추정의 근거
데이터 유형
- 정성적 데이터 : 비정형 데이터, 주관적, 통계 분석이 어려움
- 정량적 데이터 : 정형 데이터, 객관적, 통계 분석이 쉬움
지식경영 핵심이슈
- 암묵지 : 체화, 내면화된 지식 -> 조직으로 공통화
- 형식지 : 문서화, 표출화된 지식 -> 개인으로 연결화
* 암묵지와 형식지의 상호작용 관계 : 공통화 -> 표출화 -> 연결화 -> 내면화
DIKW 피라미드
- 데이터 : 객관적 사실
- 정보 : 데이터 가공, 의미 도출
- 지식 : 정보 구조화, 유의미한 정보
- 지혜 : 창의적 산출물
2절 데이터베이스 정의와 특징
데이터베이스 정의
- 일정 구조에 따라 편성된 데이터 집합
데이터베이스 특징
- 통합(중복 X)
- 저장
- 공용
- 변화(최신화)
3절 데이터베이스 활용
시대별 기업내부 데이터베이스
1980년대
- OLTP(On-Line Transaction Processing) : 데이터 갱신 위주, 동적 데이터 갱신, 빠른 응답 시간
- OLAP(On-Line Analytical Processing) : 데이터 조회 위주, 정적 데이터 갱신, 느린 응답 시간
2000년대
- CRM(Customer Relationship Management) : 고객 데이터 세분화를 통한 효율적인 마케팅 전략 개발 관리 체계
- SCM(Supply Chain Management) : 공급망 단계 최적화를 통한 수요자의 요구에 기민한 대응
분야별 기업내부 데이터베이스
제조분야 :
CS 기반-> 웹 기반,ERP-> CRM, RTE를 통한 협업적 IT화 비중 확대- ERP(Enterprise Resource Planning) : 경영자원 통합 시스템
- BI(Business Intelligence) : 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위한 리포트 중심의 도구
- CRM(Customer Relationship Management) : 고객 중심 자원 극대화
- RTE(Real-Time Enterprise) : 실시간 기업경영시스템, 회사 전 부문 정보 통합
금융부문 : 업무 프로세스 효율화, 통합 시스템 구축
- EAI(Enterprise Application Integration) : 정보를 중앙 집중적으로 통합, 관리, 사용할 수 있는 환경 구현
- EDW(Enterprise Data Warehouse) : DW를 전사적으로 확장한 모델, 분석 애플리케이션 원천
유통부문
- KMS(Knowledge Management System) : 기업 경영을 지식이라는 관점에서 접근
- RFID(Radio Frequency) : 전자태그, 주파수를 이용해 ID 식별
사회기반구조 기업내부 데이터베이스
사회간접자본(SOC) 차원에서 EDI를 활용하여 VAN을 통해 정보망 구축
- EDI(Electronic Data Interchange) : 각종 서류를 표준화된 양식을 통해 전자 신호로 바꿔 전송하는 시스템
- VAN(Value Added Network) : 통신회선을 차용하여 독자적인 네트워크 형성
- CALS(Commerce At Light Speed) : 제품의 라이프 사이클 관련 데이터를 통합, 공유, 교환할 수 있도록 한 경영통합정보시스템
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