• 한국전자거래학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.301-314
• /
• 2013

IT기술의 발전은 기존의 컴퓨터 환경과 더불어 수많은 모바일 환경 및 사물 인터넷환경을 통해 사람의 삶을 편리하게 하고 있다. 이러한 모바일과 인터넷 환경의 등장으로 데이터가 급속히 폭증하고 있으며, 이러한 환경에서 데이터를 경제적인 자산으로 활용 가능한 Big Data 환경과 서비스가 등장하고 있다. 그러나 Big Data를 활용한 서비스는 증가하고 있지만, 이러한 서비스를 위해 발생되는 다량의 데이터에는 보안적 문제점이 있음에도 불구하고 Big Data의 보안성에 대한 논의는 미흡한 실정이다. 그리고 기존의 Big Data에 대한 보안적인 측면의 연구들은 Big Data의 보안이 아닌 Big Data를 활용한 서비스의 보안이 주를 이루고 있다. 이에 따라서 본 연구에서는 Big Data의 서비스 산업의 활성화를 위하여 Big Data의 보안에 대한 연구를 하였다. 세부적으로 AHP 기법을 활용한 Big Data 환경에서 보안관리를 위한 구성요소를 파악하고 그에 대한 우선순위를 도출하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권1호
• /
• pp.89-97
• /
• 2014

빅데이터의 가치가 인식되고 정부 3.0이 발표되면서 빅데이터에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 각 부처나 지방자치단체에 구체적인 추진 대안이나 전략이 취약한 상황에서 빅데이터를 체계적으로 활용하고 성과를 낸다는 것은 그리 쉬운 일이 아닐 것이다. 이에 본 연구는 지방자치단체의 빅데이터 활용 영역을 정리한 다음, 빅데이터 활용 전략을 제안하고자 하였다. 연구 결과 지방행정의 빅데이터 활용 영역은 크게 이상 현상 감지 및 대응, 가까운 미래 예측 및 대응, 분석된 상황 대응 및 새로운 정책(행정 서비스) 개발, 시민 맞춤형 서비스 등 네 가지로 구분되었다. 또한 빅데이터 활용 전략은 단계적 접근, 사용자의 요구분석, 주요성공요소 기반 추진, 시범사업, 성과평가, 성과에 따른 인센티브, 공통기반 구축 등으로 정리하였다.

• 동아시아경상학회지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.5-15
• /
• 2016

With vigorous development of global network community, smart phones and mobile devices, enterprises can rapidly collect various kinds of data from internal and external environments. How to discover valuable information and transform it into new business opportunities from big data which grow rapidly is an extremely important issue for current enterprises. This study treats Company S as the subject and tries to find the factors of big data application in enterprises by a modified Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) and perceived benefits - perceived barriers relation matrix as reference for big data application and management of managers or marketing personnel in other organizations or related industry.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.19-20
• /
• 2015

Since 2013, Seoul Metropolitan Government (SMG) has introduced big data initiatively in administration and put into practices in transportation, safety, welfare in order to overcome limited resources and conflicting interests. For establishing a new midnight bus service, SMG prepared optimized midnight bus routes by analyzing big data from mobile phone Call Data Record (CDR) through collaboration with a telecommunication company. Despite of limited budget and resources, newly identified routes can cover over 42% of the citizen with 9 routes and less than 1% of buses compare with day time operation. In addition to solve transportation problem, SMG utilizes big data to resolve location selection problem for choosing new facility locations such as life double cropping centers and senior citizen leisure centers. As results, SMG demonstrates big data as a good tool to make policies and to build smarter city by overcome space-time limitation of resources, mediation of conflicts, and maximizes benefit of the citizen.

• 한국작물학회:학술대회논문집
• /
• 한국작물학회 2019년도 추계학술대회
• /
• pp.103-103
• /
• 2019

• 아태비즈니스연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.131-143
• /
• 2024

Purpose - The purpose of this study was to analyze cases of big data-driven business in the financial industry, focusing on organizational structure and business processes using big data in banking industry. Design/methodology/approach - This study used a case study approach. To this end, cases of two banks implementing big data-driven business were collected and analyzed. Findings - There are two things in common between the two cases. One is that the central tasks for big data-driven business are performed by a centralized organization. The other is that the role distribution and work collaboration between the headquarters and business departments are well established. On the other hand, there are two differences between the two banks. One marketing campaign is led by the headquarters and the other marketing campaign is led by the business departments. The two banks differ in how they carry out marketing campaigns and how they carry out big data-related tasks. Research implications or Originality - When banks plan and implement big data-driven business, the common aspects of the two banks analyzed through this case study can be fully referenced when creating an organization and process. In addition, it will be necessary to create an organizational structure and work process that best fit the special situation considering the company's environment or capabilities.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.84-90
• /
• 2019

Lately, there have been tremendous shifts in the business technology landscape. Advances in cloud technology and mobile applications have enabled businesses and IT users to interact in entirely new ways. One of the most rapidly growing technologies in this sphere is business intelligence, and associated concepts such as big data and data mining. BI is the collection of systems and products that have been implemented in various business practices, but not the information derived from the systems and products. On the other hand, big data has come to mean various things to different people. When comparing big data vs business intelligence, some people use the term big data when referring to the size of data, while others use the term in reference to specific approaches to analytics. As the volume of data grows, businesses will also ask more questions to better understand the data analytics process. As a result, the analysis team will have to keep up with the rising demands on the infrastructure that supports analytics applications brought by these additional requirements. It's also a good way to ascertain if we have built a valuable analysis system. Thus, Business Intelligence and Big Data technology can be adapted to the business' changing requirements, if they prove to be highly valuable to business environment.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제10권2호
• /
• pp.15-27
• /
• 2023

The purpose of this research is to investigate the impact of Business Intelligence (BI) on the relation between Big Data Analytics (BDA) and Financial Performance (FP), at the beginning we reviewed the academic accounting and finance literature to develop the theoretical framework of business intelligence, big data and financial performance in terms of definition, motivations and theories, then we conduct an empirical analysis based on questionnaire-base survey data collected. The researchers identified the study population in the joint-stock companies listed on the Egyptian Stock Exchange and operating in the sectors and activities related to modern technologies in information systems, big data analytics, and business intelligence, in addition to the auditing offices that review the financial reports of these companies, and The sector closest to the research objective is the communications, media, and information technology sector, where the survey list was distributed among the sample companies with (15) lists for each company, and (15) lists for each audit office, so that the total sample becomes (120) individuals (with a response rate 83.3%), The results show, First, Big data analytics significantly affect organizations' financial performance, second, Business intelligence mediates (partial) the relationship between big data analytics and financial performance.

• 산업융합연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.17-22
• /
• 2019

빅데이터의 가치가 중요하게 인식되면서 기존의 방대한 데이터들과 비정형 데이터들을 분석할 수 있는 JAVA 및 R 프로그램들이 개발되고 활용도가 높아짐에 따라 정부를 비롯한 공공기관, 민간기업 등에 실질적으로 도입 및 개선 할 수 있어 의사결정의 고도화가 가능하게 되었다. 본 연구에서는 소비자의 항공사 선호도에 따른 마케팅 전략을 수립하기 위해 뉴스 데이터를 클롤링하고 이를 텍스트 마이닝 기법을 통해 분석을 수행하였다. 본 연구는 과거 빅데이터에서 얻기 어려웠던 데이터들을 고도의 빅데이터 활용 프로그램 기법으로 소비자의 항공사 선호도를 분석하여 분석 결과에 따른 마케팅 전략을 수립하는데 의의가 있다.

• 지식경영연구
• /
• 제21권4호
• /
• pp.243-263
• /
• 2020

본 연구는 공공데이터 개방에 있어 공공데이터 제공자의 데이터 기여 측면과 공공데이터 사용자의 데이터 활용 측면을 고려하여 공공데이터 플랫폼 성과측정을 위한 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 NIST(2018)의 빅데이터 참조 아키텍처와 Neely et al.(2001)의 성과 프리즘을 기반으로 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역을 제시하였다. 구체적으로, 공공데이터 플랫폼 성과평가 영역은 이해관계자 기여, 빅데이터 거버넌스 역량, 빅데이터 서비스 역량, 빅데이터 정보기술(IT) 역량, 그리고 이해관계자 만족으로 구성된다. 본 연구에서 제시한 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역과 24개 평가지표에 대한 측정 문항은 총 75개 항목으로 구성되었다.