For CALS environment, sharing information among business processes within the enterprise and between enterprises have been increased through common database. To support integrated data environment, data of the local legacy system must coincide with data of the global system to guarantee data integrity and transparency. This study is concerned with the implementation of this distributed database system under CALS environment. Based on existing IDEF methods, we developed a modified method which newly includes concepts of the enterprise structure, the integration of legacy databases, the distribution of data, and the distributed applications .
In this paper, we have proposed the processing and analyzing the linked open data (LOD), a kind of big-data, using resources of cloud computing. The LOD is web-based open data in order to share and recycle of public data. Specially, we defined the InfograaS (Info-graphic as a service), new business area of SaaS (software as a service), to support visualization technique for BA (business analytics) and Info-graphic. The goal of this study is easily to use it by the non-specialist and beginner without experts of visualization and business analysis. Data visualization is the process to represent visually and understand the data analysis easily. The purpose of data visualization is to deliver information clearly and effectively by chart and figure. The big data of public data are shared and presented in the charts and the graphics understood easily by various processing results using Hadoop, R, machine learning, and data mining of open source and resources of cloud computing.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2008.10a
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pp.319-323
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2008
"How does advertising affect sales?" is the fundamental issue of modern advertising research. There is an interesting issue for estimating carry over effects of advertising on sales, and the aggregated data biases exist in the duration of advertising effect. This research suggests a modified model at micro-data using Koyck model (Koyck 1954) by estimated model the aggregate data, and empirically shows the aggregated data bias. Our modified model with the aggregated level of actual data is more appropriate than the base model for micro-data. The result shows that it is very important to consider the disaggregated data level in the analysis of dynamic effects of adverting such as lagged effects.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2010.04a
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pp.226-234
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2010
In this thesis, we present process that remove mistake of data before statistical analysis. If field data which is not simple examination about validity of data, we cannot believe analyzed statistics information. As statistical analysis information is produced based on data to be input in statistical analysis process, the data to be input should be free of error. In this paper, we study the application of statistical analysis road map that can enhance application on site by organizing basic theory and approaching on initial data exploratory phase, essential step before conducting statistical analysis. Therefore, access to statistical analysis can be enhanced and reliability on result of analysis can be secured by conducting correct statistical analysis.
As the interest in business interest is increased, data mining is increasingly used in BI as the core technique. To support Business Intelligence in e-business environment, the integrated data mining system which included in various mining operations should be able to flexibly integrate with database system and also it must provide the easy and efficient interface to implement the marketing process in various business applications. In this paper, we have implemented the EC-DaMiner system to support business intelligence in e-business area. The implemented system can be integrated with the conventional database system with the standard interface. Business applications can use MQL mining query language to discover the rules and mining result is modeled in marketing database, and the EC-DaMiner system make the implementation of business marketing process more easy.
As domestic logistics environment has changed into global logistics, various logistics parties are participating in processing logistics business. Goods is packed into container and delivered to consignee in steps. The goods may be damaged or lost since it has not directly delivered to consignee by single entity during the delivery process. Therefore, all parties want to know the flow of export/import cargos. However, it is very difficult to follow cargo flow consistently delivered from consignor to consignee. Because cargo flow does not be matched up information flow and information systems are based on neither standard business processes nor standard data, which makes it very difficult to associate logistics data among various logistic parties. This paper performs business process modeling for cargo tracking with international standard modeling methodology released by UN/CEFACT. And then, the standard data is defined for cargo tracking business process of unified and integrated business collaboration. The resulting business process model and data model will support international interoperability.
This paper investigates empirically the relationship between various business portfolio properties (particularly technological properties) and chaebol's performance using data on the 50largest chaebols in Korea. In addition to the traditional indexes to measure diversification such as entropy index, we calculated inter-industry technological similarity using R'||'&'||'D expenditure data by industry and 1990 Input-output Table in korea, and obtained chaebol-level technological relatedness and internal transaction proportion from chaebols' business profile, inter-inustry technological similarity and 1990 input-output table. We applied factor analysis on 13 business portfolio property indexes and showed that they could be grouped into 3 dimensions. diversification scope, inter-business relatedness and degree of vertical integration. In this paper, using 50 largest chaebols' financial data (1989-1994), we analyzed empirically the effect of business portfolio properties on ROS(Return On Sales) which is conventional index for firm performance and on TFP(Total Factor Productivity) growth which is a pure measure of firm performance. To utilize the advantage of panel data, FEM(Fixed Effect Model) and REM(Random Effect Model) were used. The empirical result shows that the entropy index as a measurement of inter-business relatedness in not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI(Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an dependent variable, both TR(Technological Relatedness) and VI are significant and positively related to the dependent variable. Third, the interaction term between TR and VI is significant and negatively affects TFP growth, meaning that TR and VI are substitutes. These results suggest strategic directions on restructuring business portfolio. As VI is increased, chaebols will get more profit. A higher level of either TR or VI will increase TFP growth rate, but increase in both TR and VI will have a negative effect on TFP growth. To summarize, certain business portfolio properties such as VI and TR can be considered "resources" themselves since they can affect profit rate and productivity growth. VI and TR have a synergy effect of change in profit rate and productivity growth. VI increases ROS and productivity growth, while TR increases productivity growth representing a technological synergy effect.t.
Purpose - This study traces the determinants of key account management performance in the garments industry in Bangladesh. The key account management approach involves significant challenges for marketers to manage their strategically important customers and use this approach as a strategic weapon in their selling efforts. This study examines three categories of determinants of key account management performance including operational variables, organizational variables, and relational variables by exploring data from 100% export oriented readymade garments companies in Bangladesh. Research design, data, and methodology - Data were collected from 30 readymade garments manufacturers, considering a company as a unit of analysis. Using the data, instrument validity and reliability and, subsequently, data normality were examined using the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) software to isolate the important determinants of key account management performance. Results - The instruments are reliable and the data are reasonably normal. Conclusion - The study explored and validated the adapted instruments of various operational, organizational, and relational antecedent factors of key account management performance, most of which were thus far ignored.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.3
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pp.761-774
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2008
Agility is vital to real-time enterprises in comtemporary dynamic business environment. This study aims to investigate the relationships between traditional shipping and port logistics firms' customer agility obtained by adopting Internet business, and their corporate image and customer satisfaction. Using questionnaire data, factor analyses were used to figure out five major agility factors, corporate image factor, and customer satisfaction factor. The agility factors were then used to investigate how they improve the firms' corporate image and customer satisfaction. The results of the regression analyses show that agility factors significantly influence the firms' corporate image and customer satisfaction factors.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3513-3533
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2021
This paper identifies challenging factors that hinder the successful settlement of the MyData industry, which is drawing global attention, and it analyzes the priority of solutions. To this end, a mixed-methodology including analytic network process technique was borrowed step-by-step to identify variables, analyze them, and provide interpretations. From the first step, the study found that the market aspect was the most important for the success of the K-MyData business, and the release of interesting representative services was found to be the easiest way to inspire market growth. From the second step, as a socio-cultural issue, the lack of consensus on data provisioning was found to present a major obstacle. To achieve consensus, it is very important for business participants to gain the trust of consumers. From the third step, it was found that the scope of data collection and responsibility for accidents needs to be clarified. Government and business-related persons must observe the principles of MyData while tackling these obstacles. It is also necessary for the government to be sensitive to changes in the environment as a focal actor. Doing so will lead to data industry activation and will help guarantee of rights of data subjects in a balanced manner. Finally, it is notable that technical barriers now have the lowest priority. Although technology is important, MyData business must also overcome market, socio-cultural, and institutional challenges. The study selected Korea as its research target, but it is expected to provide useful insights to other countries that are planning MyData business similar to Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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