전통적인 비즈니스 인텔리전스 환경은 빠르게 변하는 시장과 기하급수적으로 증가하는 데이터의 크기와 복잡성에 대처하는 데 한계를 보여왔다. 이에 기업들은 경쟁사 대비 더 빠르고 정확한 의사결정을 위해 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스(Self-Service Business Intelligence) 환경으로의 변모를 요구받고 있다. 그러나 실제 기업 현장에서는 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 환경 구축과 운영에 어려움을 겪고 있으며, 참고할 만한 사례를 포함하여 성공적인 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스에 관한 연구가 부족하다. 이에 본 연구에서는 비즈니스 인텔리전스 시스템의 핵심성공요인에 관한 기존 연구 방법론을 기반으로, 국내 3사 제조업 및 유통업체의 비즈니스 인텔리전스 개발 과정 및 활용 사례를 상세하고 깊이 있게 분석하였다. 조직-프로세스-기술 측면 7가지 핵심 성공요인에 대해 개발 목적과 구현 전략이 상이한 세가지 국내 사례를 비교 분석함으로써 비즈니스 인텔리전스 성공모델의 국내 기업 적용 가능성과 도입 전략의 시사점을 도출한다. 해당 프로젝트를 주도한 전문가들의 심층 인터뷰와 도입효과 평가를 통한 심층 비교 분석은, 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스의 구체적인 개발 과정과 난제, 활용에 대한 풍부한 시사점을 제공하고 기업의 비즈니스 인텔리전스 활성화와 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 고도화에 기여할 것으로 기대된다.
비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)라는 용어는 기업 환경에서 매우 포괄적으로 사용되는 업무범위이다. 그러나 이를 이해하는 첫 번째 접근법은 데이터에 대한 분석적 접근을 행해야 만 가능하다는 것이며, 일반적으로 현황 보고서 조회 등과 같은 조회 시스템을 통하여 제공되는 현상 파악을 초월하여 데이터가 가지고 있는 여러 가지 속성을 의미 있게 이해하는 절차를 포함하는 것이다. 이러한 접근법에서 기업의 기간계 시스템등과는 확연히 다른 속성을 가지고 있다. 전사적 자원관리 시스템(ERP)은 기업의 중요 정보를 실시간으로 유지하기 위한 거래 시스템에서부터 기업의 운영을 위한 내부 회계, 영업, 서비스 시스템을 총괄하는 지원 능력을 가지게 된다. 그러나 ERP에서 생성되는 정보의 특성은 현시점에서 가정 정확한 트렌젝션 데이터의 속성을 가지게 되며, 업무적으로는 프로세스를 통합하는 기능을 지원받을 수 있게 된다. 이에 반하여 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션은 현상을 초월하는 비즈니스 담당자의 질문에 답할 수 있는 시스템으로 구분 할 수 있다.
비즈니스 인텔리전스를 위한 통합 정보시스템의 운영을 위하여서는 무엇보다도 기업 내부와 외부에서 발생한 자료들을 상호 연계하여 통합 관리하여야 한다. 데이터의 통합관리를 위하여서는 기존의 데이터와 데이터들 사이의 일대일 매핑이 아니라 데이터의 생성부터 통합 저장까지의 변환 과정을 총괄적으로 표현하고 관리하여야 한다. 본 연구는 정보구조그래프를 확장함으로써 데이터의 변환구조들 뿐만이 아니라 세부 처리 단계들까지 통합 관리할 수 있는 방안을 제시하며, 이를 이용하여 비즈니스 인텔리전스와 같은 통합환경에서 데이터베이스의 품질 향상을 위한 활용방안을 제시한다.
최근 기업은 저장된 데이터를 비즈니스 인텔리전스 기반으로 통합하고 분석한다. 이를 위해서 기업들은 ETL(Extraction, Transformation, Loading) 기술을 이용하여 다양한 소스로부터 데이터를 추출하여 변환한 후 데이터웨어하우스에 저장한다. 그러나 데이터웨어하우스/데이터 마트 기반 비즈니스 인텔리전스 프로젝트들은 기존의 사용하던 툴이 기능상의 한계를 드러내면서 시스템 통합, 마이그레이션, 동기화 등의 어려움이 있다. 특히, 서로 다른 ETL 툴을 사용하는 경우 메타데이터의 통합, 데이터 실시간 동기화 기술, 데이터 표준화, 데이터 매칭 등이 어려워 부분적으로만 지원되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 다양한 데이터 통합 및 추출, 변환하여 데이터웨어하우스에 저장할 수 있는 XMDR-DAI를 제안한다.
경영패러다임의 변화는 오늘날 기술발전에 따른 정보기술 변화를 기업경영에 적극적으로 수용해야 한다는 것이며, 경영층에서 불확실한 경영환경에 보다 민첩하게 적응하며, 실시간으로 분석되는 정보를 기반으로 의사결정을 하여야 하는 것을 의미한다. 이것은 최근 기업의 효과적 목표달성과 효율적 업무생산성을 확보 할 수 있는 근간이 되며, 이에 따른 기업정보시스템으로써의 비즈니스 인텔리전스의 도입은 기업의 필수적인 요소가 되고 있다. 따라서 비즈니스 인텔리전스 시스템을 구축하고자 하는 기업들에게 경영성과에 보다 효과적으로 영향을 미칠 수 있는 핵심성공요인을 도출해 주는 것은 매우 의미 있을 것이다. 본 연구에서는 이론연구를 바탕으로 설정된 연구모형과 연구가설을 설문조사 및 통계분석을 진행하여 연구가설을 검정하고 그 결과를 분석하여 성공요인들 간의 관계를 규명해 준다.
급변하는 경영환경 속에서 경쟁력을 확보하기 위해서 많은 기업들이 ERP 시스템을 중심으로 통합된 기간계 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 기간계 시스템의 안정화를 이룬 기업들은 그 다음 과제로 전략적 의사결정을 지원하는 정보계 시스템으로 관심을 돌리고 있다. 이런 관점에서 최근 비즈니스 인텔리전스에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 최근 2년간 국제 저널 및 컨퍼런스에서 발표된 BI 관련 논문 61편을 분석하여 BI 연구의 추세를 확인하고 이를 기반으로 향후 연구 방향을 도출하고자 한다. 본 연구의 목적은 연구자들에게 BI 연구 현황 및 방향에 대한 정보를 제공하고, 실무자들에게는 BI 활용 방안에 대한 아이디어를 제공함으로써 기업에서의 BI 도입 및 활용에 실질적인 도움을 주고자 하는 것이다.
클라우드 환경에서 비즈니스 인텔리전스를 위한 DW(Data Warehouse)는 기업 내에 데이터를 의사결정, 기업 정책을 결정하는데 사용하고 있다. 그러나 클라우드 환경에서 새로운 시스템이 추가되면 데이터 통합 측면에서 시스템간의 여러 가지 이질적인 특성으로 인해 많은 비용과 시간이 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 환경에서 비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 정제 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 XMDR-DAI를 이용하여 분산된 시스템을 통합할 때 로컬 시스템의 영향을 최소화하고, DW의 정보를 실시간으로 생성하기 위해 데이터 통합을 위한 표준화된 정보를 제공한다. 또한 기존 시스템의 변경 없이 데이터를 통합하여 비용과 시간을 절감하고, 실시간 데이터 추출 및 정제 작업을 통한 일관성 있는 실시간 정보를 생성하여 정보의 품질의 향상시킬 수 있도록 한다.
빠르게 변화하는 시장 및 기업 간의 경쟁 환경에서 기업의 의사결정권자들은 보다 신속한 의사결정을 내려야 하고, 의사결정의 위험을 최소화해야 하는 무거운 중책이 새롭게 추가 되었다. 이에 비즈니스 인텔리전스는 주로 고차원의 분석을 필요로 하는 시장분석가나, IT조직의 소수 멤버들을 위한 여러가지 BI툴을 제공 하였다. 과거의 비즈니스 인텔리전스 제품 가격이나 솔루션 구축에 따른 비용은 사용자가 적음에도 불구하고 만만치 않았다. 최근 들어, 환경 변화와 사용자의 요구의 다양성에 따라 기업 내의 많은 사용자들은 데이터를 분석하길 원한다. 또한 기업의 업무를 보다 원할히 진행시키기 위해 많은 의사결정이 하부조직에서 이루어지고 있으며, 그에 따라 현장 직원들에게 의사결정에 대한 책임이 부과되고 있다. 또한 BI 제품의 데이터 저장소의 기술차이에 따라 호환성이 떨어지는 플랫폼을 기반으로 보고서를 작성하였다. 이에 본 논문에서는 XMLA 웹서비스를 이용하여 다중 플랫폼을 지원하는 자바 기반의 리포팅 툴과 연동 가능한 OLAP/데이터마이닝 비즈니스 인텔리전스 툴을 제안한다. 구현 시스템은 다양한 형태로 표현 가능한 프론트엔드 툴을 제공함으로써 최종 사용자의 편의성을 제공하며 BI의 기능을 지원한다.
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 논문의 주요 목적은 시장집중도, 경쟁현황에 대한 산업정보를 분석, 생산하기 위한 비즈니스 인텔리전스 시스템을 제공하는 것이다. 이러한 산업정보들은 주로 전체 산업 내 기업들의 연도별 매출액으로 분석하였고 산업시장은 한국표준산업분류에 의해 세분화하였다. 이 연구를 통해 얻어진 결과는 수요자 중심형 산업/시장인텔리전스 시스템인 KMAPS에 하나의 모듈로서 적용하였고 그 결과는 전문가들의 정성적 분석 결과와 비교하여 신뢰성을 검증하였다. 이 시스템을 통해 얻은 시장집중도 및 경쟁상황정보는 기업들이 새로운 제품개발 후 시장진입 시 필요한 의사결정을 하는데 활용될 수 있다는데 본 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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