• 유통과학연구
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• 제21권1호
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• pp.53-63
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• 2023

Purpose: Big Data analytics (BDA) has been recognized to improve firm performance because it can efficiently manage and process large-scale, wide variety, and complex data structures. This study examines the determinants of Big Data analytics adoption toward marketing and financial performance of global logistic companies in Thailand. The research framework is adopted from the technology-organization-environment (TOE) model, including technological factors (relative advantages), organizational factors (technological infrastructure and absorptive capability), environmental factors (industry competition and government support), Big Data analytics adoption, marketing performance, and financial performance. Research design, data, and methodology: A quantitative method is applied by distributing the survey to 450 employees at the manager's level and above. The sampling methods include judgmental, stratified random, and convenience sampling. The data were analyzed by Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Model (SEM). Results: The results showed that all factors significantly influence Big Data analytics adoption, except technological infrastructure. In addition, Big Data analytics adoption significantly influences marketing and financial performance. Conversely, marketing performance has no significant influence on financial performance. Conclusions: The findings of this study can contribute to the strategic improvement of firm performance through Big Data analytics adoption in the logistics, distribution, and supply chain industries.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.369-370
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• 2017

본 연구는 VA(Visual Analytics: 시각적 분석방법)을 활용하여 NCS 기반 교과목 운영에 따른 직무능력평가의 적합성 여부를 밝히고 수행준거별 직무능력 평가 유형의 분석 자료를 시각적으로 제시하고자 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.69-77
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• 2016

최근에 비즈니스 인텔리전스 분야에서 비주얼 애널리틱스의 중요성이 강조되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 관점에서 비주얼 애널리틱스는 다양한 관점의 비즈니스 관련 정보를 인터랙티브한 형태로 시각화함으로써 의사결정에 유용한 인사이트들을 획득하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 트리맵을 이용하여 비즈니스 프로세스 수행자들간의 업무공유 관계들을 시각화하는 방법을 제안한다. 업무공유 관계는 비즈니스 프로세스의 특정 단위 업무에 공통적으로 참여하는 두 수행자간에 형성되는 연결 관계로서, 프로세스 기반 조직의 구조 및 행동 패턴을 이해하는 데에 중요한 요소이다. 이를 위해, 비즈니스 프로세스의 기본적인 계층적 정보와 수행자간 업무공유 관계를 트리맵의 형태로 나타내는 시각화 도구를 설계 및 구현하였다. 최종적으로 XPDL (XML Process Definition Language) 프로세스 모델을 이용한 실행 예제를 통해 시각화 도구의 유용성을 검증하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제33권3호
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• pp.624-651
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• 2023

The study makes several contributions to not only the adoption literature by examining the influence of Emotional Intelligence (EI) and Big-Five traits on adoption of Augmented Reality (AR) but also given its utility in both industry and research, it contributes to the interesting inter-disciplinary domain of psychology, information systems, and human behaviour. A quantitative based approach using a sample of 275 respondents was undertaken. It is found that emotional intelligence influence both perceived ease-of-use and perceived usefulness. They in turn influence intention to use. Another important observation is that personality traits (openness and agreeableness) have a significant moderating effect on the relation between attitude and intention to use AR. This research will help academicians and executives working on the adoption of AR in various sectors ranging from retail industry to the education sector. The originality of this study is that it explores the impact of EI on the acceptance of AR and helps in extending the literature in interdisciplinary research.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.204-212
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• 2022

In this paper, a contribution is presented covering the data set in improving and developing electronic services provided to citizens through e-government services based on business intelligence in government agencies in the Republic of Sudan. The Business Intelligence Concept Survey was conducted from the perceptions of information department employees in government agencies. The survey was conducted from April to June 2021 using questionnaires. The dataset contains responses about the factors that influence the use of business intelligence and the barriers and limitations to the use of business intelligence. A five-point Likert scale was used to analyze the quantitative data. The opportunities and challenges associated with it were also discussed and explored. As evidenced by the results, the information department employees agree that business intelligence improves the government decision-making process, which helps decision makers and decision-makers to find alternatives and opportunities that contribute to making more accurate and timely decisions. The results also indicate that creating the infrastructure for applying business intelligence in the e-government work model contributes to the successful implementation of business intelligence in Sudan.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.524-531
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• 2014

본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 자원을 이용하여 빅데이터의 일종인 LOD (linked open data)를 가공 및 분석하는 방법을 제안한다. LOD는 공공 데이터를 공유 및 재활용하기 위한 웹기반의 오픈 데이터이다. 특히 BA(business analytics)와 Info-graphic을 위한 시각화 (visualization) 기술을 제공하는 새로운 SaaS (software as a service) 비즈니스 영역을 InforgraaS (Info-graphic as a service)라고 정의한다. 본 연구의 목표는 시각화 및 비즈니스 전문가 없이 비전문가 또는 초보자가 사용할 수 있도록 하는 것이다. 데이터 시각화 (data visualization)는 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달되는 과정을 말한다. 데이터 시각화의 목적은 챠트와 그래프를 통해 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 것이다. 공공기관의 빅데이터를 클라우드 컴퓨팅 자원과 오픈 소스인 하둡, R, 기계학습, 데이터 마이닝 등을 이용하여 다양한 처리 결과를 이해하기 쉬운 그래픽 또는 챠트로 표현하고 공유한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.87-99
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• 2013

데이터의 급속한 증가로 데이터를 활용한 새로운 가치 창출은 기업뿐 아니라 국가 경쟁력의 중요한 요소로 대두대고 있다. 이에 따라 데이터를 분석하여 통찰력을 제시할 수 있는 데이터 과학자라 불리는 분석 전문가의 수요가 늘고 있는데, 이들 전문 인력 양성을 위해서는 정부, 학계, 산업의 공동 노력이 필요하다. 본 연구는 특히 교육 분야에서의 빅데이터 활용현황을 조사하고, 새로운 데이터 기반의 맞춤형 서비스 및 교육 과정을 제안한다. 또한, 데이터 과학자 양성을 위한 국내외 대학 및 기업의 대표적인 프로그램들을 살펴보고, 장기적인 관점에서 분석능력을 배양할 수 있는 새로운 교과과정도 제시한다. 본 연구는 다양한 사례를 바탕으로 대학에서 데이터를 활용한 교육환경 개선을 위한 방안을 모색하는데 도움을 주고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 산경연구논집
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• 제13권11호
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• pp.1-10
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• 2022

Purpose: This study measures the influence of facilitating conditions on employees' attitudes towards the adoption of big data analytics by selected medical aid organizations in Durban. In the health care sector, there are various sources of big data such as patients' medical records, medical examination results, and pharmacy prescriptions. Several organizations take the benefits of big data to improve their performance and productivity. Research design, data, and methodology: A survey research strategy was conducted on some selected medical aid organizations. A non-probability sampling and the purposive sampling technique were adopted in this study. The collected data was analysed using version 23 of Statistical Package for Social Science (SPSS) Results: the results show that the "facilitating conditions" have a positive influence on employees' attitudes in the adoption of big data analytics Conclusions: The findings of this study provide empirical and scientific contributions of the facilitating conditions issues regarding employee attitudes toward big data analytics adoption. The findings of this study will add to the body of knowledge in this field and raise awareness, which will spur further research, particularly in developing countries.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.391-406
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• 2015

Social media have emerged as new communication channels between consumers and companies that generate a large volume of unstructured text data. This social media content, which contains consumers' opinions and interests, is recognized as valuable material from which businesses can mine useful information; consequently, many researchers have reported on opinion-mining frameworks, methods, techniques, and tools for business intelligence over various industries. These studies sometimes focused on how to use opinion mining in business fields or emphasized methods of analyzing content to achieve results that are more accurate. They also considered how to visualize the results to ensure easier understanding. However, we found that such approaches are often technically complex and insufficiently user-friendly to help with business decisions and planning. Therefore, in this study we attempt to formulate a more comprehensive and practical methodology to conduct social media opinion mining and apply our methodology to a case study of the oldest instant noodle product in Korea. We also present graphical tools and visualized outputs that include volume and sentiment graphs, time-series graphs, a topic word cloud, a heat map, and a valence tree map with a classification. Our resources are from public-domain social media content such as blogs, forum messages, and news articles that we analyze with natural language processing, statistics, and graphics packages in the freeware R project environment. We believe our methodology and visualization outputs can provide a practical and reliable guide for immediate use, not just in the food industry but other industries as well.