최근 기업의 각 업무가 정보화되면서 부문별, 업무별 정보시스템의 데이터 간에 심각한 중복성과 불일치성의 문제가 대두되면서 데이터 품질관리에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 실제로 데이터품질 관리 프로세스 개선을 통해 데이터 품질이 향상된 기업의 사례를 통하여 프로젝트 수행 과정에서의 주요 이슈와 위험요인을 살펴보고 그 해결방안을 제시함으로써 데이터 품질 향상을 위해 노력하는 타 기업들에게 도움을 주고자 하였다. 또한, 개선된 데이터 품질 관리 프로세스에 대한 다차원적인 평가로서 데이터 품질, 생산성, 고객만족도, 조직 및 문화의 측면에서 정성적이고 정량적인 지표를 통한 개선효과를 살펴보고 평가함으로써 제안된 프로세스에 의해 품질수준이 향상되었음을 검증하였고 평가 분석을 통한 시사점을 도출하였다.
제조기업의 경우 여러 종류의 데이터가 수집된다. 이 중 많은 데이터는 약간만 변형하면 제품의 신뢰성 평가에 유용한 정보로 활용될 수 있다. 이 연구에서는 우선 제조기업에서 수집될 수 있는 데이터로 제품, 기술, 재무, 고객 등과 관련된 데이터는 어떤 것이 있는지 살펴본다. 다음으로 데이터가 발생할 수 있는 근원으로서 회사의 비즈니스 매니지먼트 시스템, 과학저널, 시험 및 마케팅조사 데이터 등에 대해 알아본다. 다음으로 제품의 신뢰성평가를 위해 제품수명주기에 걸쳐 어떤 종류의 데이터가 수집되는지 알아본다. 우선 제품의 개발단계에서는 구성요소별로 신뢰성시험을 실시하고, 서브시스템 및 시스템 차원에서도 신뢰성시험을 실시하여 신뢰성 관련 데이터를 수집한다. 한편, 제조단계에서는 제품의 기능시험 및 설계변경시험 등에 관한 데이터를 수집하고, 필드단계에서는 제품의 필드에서 어떤 문제가 일어나는지 파악하여 데이터의 형태로 수집한다. 마지막으로 데이터 수집 시 추후의 합리적인 분석을 위해 들어가야 할 내용이 무엇인지 살펴본다.
디지털 경제로의 전환을 위해 사회 전 분야에 걸쳐 패러다임의 대전환이 이루어지고 있다. 현재 시점에서 농업도 4차산업혁명의 핵심자원인 빅데이터를 활용하여 혁신 성장을 이루고자 글로벌 농산업계는 다양한 움직임이 일어나고 있다. 국내도 정부 차원으로 빅데이터 활용 촉진을 위해 다양한 시도를 시행하고 있으나, 빅데이터 활용 핵심 주체인 농산업계의 움직임은 아직 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 농업 관련 기업 종사자를 대상으로 빅데이터 활용 시 얻을 수 있는 경제적 혜택과 실용적 혜택을 조절변수로 하여 통합기술수용이론에 근거한 성과기대, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진조건과 혁신성향이 빅데이터 수용 의도에 미치는 영향을 분석하였다. 농업 관련 기업 종사자를 대상으로 수집한 설문지 333부를 실증분석에 사용하였다. SPSS v22.0과 Process macro v3.4를 사용한 분석결과는 첫째, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진조건 및 혁신성향은 빅데이터 수용 의도에 정(+)의 방향으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 성과기대가 수용 의도에 미치는 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 수용 의도에 사회적 영향이 가장 크게 영향을 미치고 혁신성향이 가장 작게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 노력 기대와 수용 의도 간의 경제적 혜택과 실용적 혜택의 조절 효과, 사회적 영향과 수용 의도 간의 실용적 혜택의 조절 효과, 촉진조건과 수용 의도 간의 경제적 혜택과 실용적 혜택의 조절 효과는 유의한 것으로 나타났다. 반면에 경제적 혜택과 실용적 혜택은 성과기대와 혁신성향이 수용 의도에 미치는 영향력의 크기를 조절하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제시하였다. 첫째, 기업의 빅데이터 활용 촉진을 위해 정부는 기업 맞춤형 정책 수립을 준비할 필요가 있다. 맞춤형 지원을 통해 기업 구성원들이 빅데이터 활용에 대한 올바른 이해와 공감대를 형성해야 유의미한 성과를 만들어 낼 수 있기 때문이다. 둘째, 농업 데이터 특화된 플랫폼 구축, 표준화 방식 기반으로 데이터 연계, 데이터 접근에 대한 단일화 창구 지원을 마련해야 한다. 이러한 플랫폼 구축은 기업 간 주체적인 협력 관계를 형성하여 산업을 고도화시킬 수 있을 것이다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 후속 과제를 제시하였다.
본 논문에서는 환헤지가 기업가치에 미치는 직접적인 영향을 실증분석한다. 2000~2008년 기간의 환변동보험 데이터를 이용하며 종속변수로는 Tobin's Q, 설명변수로는 환헤지 대용변수를 사용하는 패널분석모형을 설계하였다. 패널자료의 특성을 반영할 수 있도록 샘플기업의 헤징행태(hedging behavior)의 변화에 주목하였으며, 환헤지 더미, 환헤지비율 두 변수를 헤징대용변수로 각각 사용하였다. 실증분석 결과, 유가증권시장에 상장된 기업 중 환변동보험에 가입한 기업의 경우 환헤지가 기업가치에 긍정적인 것으로 나타났다. 환헤지를 하는 경우가 환헤지를 하지 않는 경우에 비하여 기업가치를 7.4% 높이는 것으로 나타났다. 이는 환헤지로 인한 헤징프리미엄이 7.4%라는 것을 의미한다. 그리고 환헤지비율이 높을수록 기업가치는 제고되는 것으로 나타났다. 기타 통제변수들인 기업규모, 수익성, 부채비율 등도 기업가치에 긍정적인 결과를 나타내었다. 본 논문의 의의는 학술적으로 환헤지의 경제적 효과를 직접 실증분석하였다는 점이다. 지금까지 헤징과 기업가치간의 관계를 직접 실증한 국내 연구문헌은 찾을 수 없었다. 기업경영 면에서는 기업가치 제고를 위한 최적 헤징전략이 존재하며, 회사 실정에 맞는 헤징정책이 필요하다는 점을 발견하였다. 정책적으로는 환변동보험의 활성화 필요성을 제기하였다. 정보비대칭으로 인해 시장을 통한 환리스크 관리가 쉽지 않은 중소수출기업들이 환변동보험을 보다 쉽고 공정하게 활용할 수 있어야 한다.
일반적으로 B2C가 불특정 다수에 대한 서비스라면 B2B는 특정 소수에 대한 서비스라고 할 수 있다. 이러한 특성으로 B2C와 B2B에서 고객의 구매의도는 다르게 평가되어야 한다. 또한 B2B는 협상이라는 단계가 있고, 이것은 B2C와 B2B의 구매의도 평가기준에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 B2B에서 구매의도 파악을 위한 웹 로그 분석 모형을 제시한다. 제시된 모형을 통해 구매의도 파악을 위한 웹 로그 분석 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 기업의 레거시 시스템 데이터와 통합하는 과정을 보여준다. 또한 분석 데이터를 추출하기 위한 웹마이닝 과정과 추출된 분석 데이터가 데이터베이스에 저장되는 과정을 보여준다.
기존 산업평가 방법은 산업별로 분류된 기업의 재무, 비재무 관련 정형 데이터를 기반으로 통계적 기법을 이용하여 각 산업을 평가하고 있다. 이러한 정형 데이터 기반의 산업 평가 방법은 산업별 재무 정보의 집계 및 통계에 오랜 시간이 소요된다. 따라서, 현재 시장 상황을 반영하기 어려운 현실이다. 최근에는 빠르게 변화하는 산업 환경을 반영하기 위해 뉴스 기사와 같은 비정형 데이터를 통해 산업 트랜드를 분석하기 위한 연구가 이루어 지고 있다. 이에, 본 논문에서는 실시간으로 변화하는 산업 트렌드를 반영하여 적시에 산업 분석 정보를 제공하기 위해 정형/비정형 데이터 기반의 산업평가 정보 분석 엔진을 구현하고, 산업별로 분석된 산업평가 정보를 활용하여 사용자가 직관적인 판단을 할 수 있도록 산업평가 정보 시각화 서비스를 제안한다.
기업 경쟁력 제고를 위해 빅데이터 분석의 중요성이 대두됨에 따라, 기업의 문제점을 체계적으로 파악하고 이를 해결하여 사업적 가치로 재평가하기 위해서는 통합적 빅데이터 프로젝트 수행 방법이 필요하다. 이에 따라 실무적 활용 용이성을 높이도록 소프트웨어 개발과 프로젝트 관리가 융합된 "과학적 데이터 분석 방법론(SDAD)"를 제안한다. SDAD는 프로젝트 수행 과정을 문제정의, 데이터준비, 모델설계, 모델구현, 결과평가, 서비스구현의 6단계를 구성한 후, 단계별 과업을 공정별(47개)로 세분화하고 산출물(93개)을 도출한다. SDAD 는 기존의 ISP, DW, SW 개발 방법론에서 빅데이터 분석과 관련된 부분을 통합하고 쉽게 결과물을 연동할 수 있도록 하였다. 또한, 다양한 분야의 전문가로 구성된 참여자 간에 의사소통의 효율성을 높이기 위해 RACI 챠트를 통해 공정별 책임자를 할당하는 방법과 표준화된 의사소통 절차를 제시한다. SDAD 방법론은 한국고용정보원에서 수행한 빅데이터 프로젝트에 적용하여 감리의 평가를 받은 결과 적정한 것으로 나타났다.
플랫폼 금융은 데이터 분석과 플랫폼을 이용한 매칭이라는 새로운 자금조달 방식을 제시함으로써 중소기업의 대안금융으로 부상하고 있다. 이 사업의 본질은 빅데이터를 이용한 위험평가와 투자자의 위험-수익 선호(risk-return preference)를 적절히 반영할 수 있는 위험분산 기술을 금융업에 적용한 것이다. 이로써 소상공인을 위한 소액금융, 중소기업의 운전자본(working capital) 조달을 위한 공급망 금융의 형태로 기존 금융의 대안으로 부상하고 있다. 한국의 플랫폼 금융은 이 같은 가능성에도 아직 유치 단계(infant stage)이며, 정책적 지원을 필요로 한다. 이는 다음과 같이 요약할 수 있다. "기관 및 공공 투자참여", 플랫폼 금융의 민간 자금유입(crowd-in)을 위한 정책금융의 씨앗자금(seed money) 공급, "수용적 규제체계", 영국의 샌드박스와 같이 새로운 사업에 대한 한시적 규제 유예, "데이터 개방 확대", 재량적인 데이터 공유의 허용, "대안투자 수단의 보급", 저금리시대의 대안투자 수단으로서 플랫폼 금융 육성.
산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발에 있어 밸류체인 분석은 시장 성공의 핵심 열쇠라고 할 수 있다. 기존 정부에서 추진해 왔던 다양한 기술로드맵 분석사업에서 밸류체인 분석은 산업분석의 핵심으로 활용되고 있다. 그러나 일반적으로 실질적인 통계데이터를 기반으로 하기보다는 일부 전문가의 연구결과에 의지하고 있는 실정이다. 이에 본 연구를 통해 좀 더 객관적이고 실질적인 산업구조내에서 실제 기업 거래정보 기반으로 밸류체인을 분석할 수 있는 새로운 분석 모델에 관한 연구를 수행하고자 한다.
본 연구는 산업별 국내 벤처기업의 경영성과와 R&D 투자와의 상관관계에 대해 실증분석하고, 이를 통해 벤처기업의 경영성과와 R&D 투자와의 관계에 대한 일반 가설뿐만 아니라 산업별로 차이가 존재한다는 사실을 밝히고자 산업별 실증분석을 시도하였다. 이에 본 연구에서는 과학기술부의 "과학기술연구개발활동조사보고서"의 조사결과로 추출된 $2002{\sim}2006$년간의 패널데이터를 대상으로 8개 산업별 실증분석을 하였다. 산업분류는 패널 수의 제한 등으로 국가과학기술표준분류 체계(KSIC) 상 중분류(2-digit)까지로 제한하였다. 본 연구는 기존 연구에서의 연구개발활동 및 연구개발비 지출은 기업의 가치 내지는 생산성, 경영성과에 대체로 긍정적인 영향을 미치는 사실을 확인할 수 있었을 뿐만 아니라 기존 연구에서 부족했던 개별 산업별, 기업 규모별 차이 또한 증명하였다는 점에서 큰 특징이 있다. 더욱이 기존 연구에서는 볼 수 없었던 5년간의 일관성 있는 패널데이터를 분석에 이용하여, 지속적으로 연구개발활동과 경영활동이 이뤄지는 기업을 대상으로 연구를 수행함으로써 연구결과의 신뢰성을 높였다. 마지막으로 IMF 경제위기 이후 2002년부터 2006년까지 최근 데이터를 실증분석에 사용함으로써, IMF 이전의 선진국 추격형이 아닌 선진국 진입 단계에 있는 현상의 문제점들을 실증분석을 통해 제시하였다는데 큰 특징이 있다. 주요 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 자본금과 노동자 규모는 전체기업과 벤처기업의 경영성과와 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났으며, 이는 분석 대상 8개 산업 모두에 적용된다 둘째, 기업의 설립년수는 특정 산업에 있어서는 전체기업과 벤처기업의 경영성과와 양(+) 또는 음(-)의 상관관계를 가지나, 전반적인 경향에 대해서는 판단하기 어렵다. 셋째, R&D 투자는 전반적으로 기업 경영성과에 긍정정인(+) 영향을 준다고 할 수 있다 넷째, 연구원 수는 전체기업 또는 벤처기업의 경영성과에 한 방향으로 영향을 미치는 요인이라 할 수 없다. 다섯째, 연구개발 노하우의 축적 등을 통해 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 가정되었던 연구소의 설립년수 또한 기업 경영성과에 긍정적인 요인으로 작용한다는 것이 전반적인 사실이라고 논할 수 없다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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