Chapter 5 비즈니스인텔리젼스의기초 : 데이터베이스와정보관리
Essentials of Management Information Systems Chapter. 5 비즈니스인텔리젼스의기초 : 데이터베이스와정보관리 학습목표 관계형데이터베이스가데이터를어떻게구성하고, 객체지향데이터베이스와어떠한차이가존재하는가? 데이테베이스관리시스템의원리는무엇인가? 기업의성과와의사결정력을향상시키기위한데이터베이스의정보에접근하기위한주요도구와기술들은무엇인가? 구조적데이터자원의관리에있어서정보정책과데이터관리의역할은무엇인가? 데이터의품질에대한보증이기업에서왜중요한가?
R.R. Donnelley 의데이터관리 Problem: 정보관리와관련하여직면한도전의폭발적증가 Solutions: 불필요한데이터중복을방지하면서전사적형태의데이터집합체를만들기위한 MDM의활용
R.R. Donnelley 의데이터관리 Master data management (MDM) :R.R. Donnelley 와같은기업들이오래되고, 불완전하며, 부정확한형태의데이터를제거하도록하기위하여마스터데이터베이스 (MDM) 을사용한다. 성공적인데이터관리에있어서정보기술의역할을증명하는사례 데이터를저장하고구성하기위한디지털기술의역할을보여주는사례
R.R. Donnelley 의데이터관리
데이터관리를위한데이터베이스접근 데이터베이스 (Database): 사람, 장소, 사물에대한기록을담고있는관계된파일들의집합 데이터베이스가사용되기이전에기업들은종이서류를보관하기위해캐비닛을사용 개체 (Entity): 정보를저장하고유지하는사람, 장소, 사물등을나타내는일반화된유형 (Generalized category) 예 ) 공급자, 부품 속성 (Attributes): 각각의개체에대한특성 : 공급자이름, 주소 부품설명, 단위가격, 공급자
데이터관리를위한데이터베이스접근 관계형데이터베이스 (Relational database): 행과열로구성된이차원의테이블형태로데이터를구성하는것 각각의개체에대한하나의테이블 : 예 :CUSTOMER, SUPPLIER, PART, SALES 필드 (Fields :columns) 속성을나타내는데이터의저장소 열 (Rows) 분리된레코드에대한자료저장소 Key field: 각각의레코드를식별하기위한필드 일차키 (Primary key): 각각의테이블에하나의필드 중복이불가능 특정열에있는모든정보에대해식별자역할을함
데이터관리를위한데이터베이스접근 A Relational Database Table
데이터관리를위한데이터베이스접근 부품테이블
데이터관리를위한데이터베이스접근 관계정의 (Establishing relationships) 개체관계도 : Entity-relationship diagram 관계형데이터베이스안의테이블의관계를명확하게하기위해사용 관계형데이터베이스테이블 : 1 대 1 관계 1 대다관계 다대다관계 정보를조합하기위하여두테이블을연결하는추가의테이블을만들어야함.
데이터관리를위한데이터베이스접근 단순개체관계도와주문서 ( 샘플 )
정규화 (Normalization) 데이터관리를위한데이터베이스접근 복잡한데이터의집합을간소화 : 중복데이터요소를제거 복잡한다대다관계를최소화 데이터의안정성과유연성을증대 참조무결성규칙 (Referential integrity rules) 관련된테이블간의관계가일관성을유지하도록하기위해관계형데이터베이스를사용 예 ) 하나의테이블이다른테이블의외부키를가지고있을때, 연결된테이블에상응하는레코드가없을때외부키를가진테이블의레코드를추가하지않는경우
데이터관리를위한데이터베이스접근 샘플레코드에대한최종데이터설계
데이터관리를위한데이터베이스접근 4 개의테이블을가진데이터베이스의개체관계도
데이터베이스관리시스템 (Database Management Systems) 데이터베이스관리시스템 (DBMS) 데이터베이스로부터데이터를만들고, 저장, 구성하여, 접근가능하게하는특성유형의소프트웨어 데이터의논리적 / 물리적관전을분리 논리적관점 : 최종사용자가데이터를어떻게보는가? 물리적관점 : 데이터가어떻게정확하게구조화되고, 조직화되었는가? 예 ) DBMS: Microsoft Access, DB2, Oracle Database, Microsoft SQL Server, MySQL
데이터베이스관리시스템 (Database Management Systems) 다양한관점의인적자원데이터베이스
데이터베이스관리시스템 (Database Management Systems) 선택 (Select): 관계형 DBMS 의운용 기술된영역에맞는모든레코드의집합을만들어냄. 병합 (Join): 개별테이블로부터가용한것이상의정보를보여주는관계형테이블의결합 추출 (Project): 하나의테이블에특정열을포함하고있는부분집합체를생성 사용자가필요로하는정보만을담고있는테이블을생성하도록함
데이터베이스관리시스템 (Database Management Systems) 관계형 DBMS 의세가지기본연산
데이터베이스관리시스템 (Database Management Systems) 데이터정의 : DBMS 의기능 데이터베이스내용의구조를정의 데이터사전 (Data dictionary): 데이터요소와특성에대한정의를저장하는자동화또는수동적파일 질의 (Querying) 와보고 (reporting): 데이터조작어 (Data manipulation language) Structured query language (SQL) Microsoft Access query-building tools 리포트생성
데이터베이스관리시스템 (Database Management Systems)
데이터베이스관리시스템 (Database Management Systems) Example of an SQL Query 137 또는 150 번부품의공급자를선택하도록하는 SQL 구문 Figure 5-10
데이터베이스관리시스템 (Database Management Systems)
데이터베이스관리시스템 (Database Management Systems) 객체지향 DBMS (OODBMS) 데이터가하나의객체로써조회되고공유되어지는것처럼작동하게하도록데이터와절차를저장 단순한구조화된데이터를위한 DBMS보다그래픽, 그림, 비디오등을저장하는데더욱적합 웹응용프로그램에서멀티미디어요소와자바애플릿을관리하기위해사용됨. 관계형 DBMS와비교할때상대적으로느린특성을가짐. 객체지향 DBMS(Object-relational DBMS): 객체지향 + DBMS의결합형태
비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 데이터베이스는기업을더욱효율적으로운영하고, 관리자와직원들이보다나은의사결정을할수있도록정보를제공한다. 방대한양의데이터에접근하여분석하게하는도구 : 데이터웨어하우징 (Data warehousing) 다차원데이터분석 (Multidimensional data analysis) 데이터마이닝 (Data mining) 데이터베이스로의웹인터페이스활용 (Utilizing Web interfaces to databases)
비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 Data Warehouses 데이터웨어하우스 (Data warehouse): 의사결정자가관심을가질수있는과거에서현재까지의데이터를저장하고있는데이터베이스 다양한시스템과운영및거래데이터베이스로부터데이터를통합하고표준화함 데이터는접근가능하지만교체 ( 수정 ) 되지는않음 데이터마트 (Data mart): 특정사용자를위해고도로초점이맞춰져있으며, 독립된형태의데이터웨어하우스의부분집합
비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 Components of a Data Warehouse
비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 사례연구 ( 조직의관점 ): 미국세청의데이터웨어하우싱을이용한조세사기적발 사례연구를읽고다음의물음에답하시오.: 미국세청이그들이수집한조세자료를분석하기어려운이유는무엇이었나? 미국세청이데이터웨어하우싱 (CDW) 을구축할때겪게된도전은무엇인가? 미국세청의데이터웨어하우싱은어떻게의사결정과운영을향상시켰는가? 납세자에게이로운점은무엇인가? 데이터웨어하우스가정부의다른분야에서유용할것으로판단되는가? 그예는? 그이유는무엇인가?
비즈니스인텔리젼스 (Business intelligence): 의사결정을향상시키기위해방대한양의데이터에접근하게하고, 통합하고분석하게하는도구 데이터베이스레포팅과질의를위한소프트웨어 (Software for database reporting and querying) 다차원분석을위한도구 (OLAP :online analytical processing) 데이터마이닝 (Data mining) 비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 비즈니스인텔리젼스, 다차원데이터분석, 데이터마이닝 예 ) 카지노기업인 Harrah s Entertainment 는고객의데이터를분석하여도박프로파일을만듬으로써가장높은수익의고객을식별하게한다.
비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 Business Intelligence
비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 Online Analytical Processing (OLAP) 사용자가똑같은데이터를다차원의관점을통하여다른방식으로볼수있도록하게함으로써다차원데이터분석을지원 정보의개별적측면 product, pricing, cost, region, 또는 time period 각기다른차원을나타낸다. 예 ) 미동부에서의월별매출차이를분석 사용자가짧은시간에즉각적인응답을온라인을통해제공받을수있도록한다.
비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 다차원 Data Model
비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 데이터마이닝 (Data Mining) 대량의데이터베이스속에서숨겨진패턴과관계를찾아내어, 밝혀진규칙을통해미래의행위를예측하게하는것 데이터마이닝으로부터얻을수있는정보유형 연관성 (Associations): occurrences linked to single event 순차 (Sequences): events linked over time 분류 (Classifications): patterns describing a group an item belongs to 군집 (Clusters): discovering as yet unclassified groupings 예측 (Forecasting): uses series of values to forecast future values
데이터마이닝의활용 : 예 ) 고객데이터를분석하여수익성있는고객을찾아내어일대일마케팅을실시하게한다. 예측적분석 (Predictive analysis): 비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 데이터마이닝 데이터마이닝기법과과거의데이터, 미래상황에대한가정들을사용하여이벤트의결과를예측하는것 : 예 ) 한고객이특정제품에대한구매혹은제안에응답할가능성을예측 데이터마이닝 versus 프라이버시침해 (privacy concerns) 각각의개인에대한상세데이터를만들기위해사용
비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 텍스트마이닝 (Text Mining) 비구조화된텍스트파일들은한조직의유용한정보의 80% 를차지한다. 텍스트마이닝은기업들이대량의비구조화된데이터집합으로부터주요요소를추출하고, 패턴을발견하고, 요약하게하는기능을제공한다. 웹 (Web Mining) 웹으로부터유용한패턴과정보를발견하고분석하는것 예 ) Content mining, structure mining, usage mining
기업들은웹을이용하여그들내부의데이터베이스로부터정보를산출하여고객과파트너에게제공 Middleware 와그밖의소프트웨어가필요 Web server Application servers or CGI Database server 비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 데이터베이스와웹 웹인터페이스는사용자에게사용적측면의친밀감제공, 현존하는시스템 (Leagacy system) 을재설계하거나재구축하는비용을절감
비즈니스성과와의사결정향상을위한데이터베이스의활용 내부데이터와웹과의연결
데이터자원의관리 정보정책의수립 정보정책 (Information policy) 정보를조직하고, 관리하고, 저장하여, 공유하게하는조직의규칙을기술 데이터관리 (Data administration) 데이터가자원으로관리되어질수있도록하는특정정책및절차 데이터베이스관리 (Database administration) 데이터베이스의구조와내용을정의하고구성하며, 이를유지하는책임을나타내는데이터베이스설계및관리집단의역할을기술
데이터품질보장 (Ensuring Data Quality) 데이터품질의저하 : 성공적인고객관계관리의주요장애 데이터품질문제의야기 : 다양한시스템으로부터산출되는중복되고일치하지않는데이터 데이터입력오류 데이터자원의관리 데이터품질감사 (Data quality audit): 데이터의정확성과완전성에대한구조화된조사 데이터정제 (Data cleansing): 부정확, 불완전, 부적절한형태및중복데이터의발견및수정
데이터자원의관리 사례연구 ( 인간의관점 ) 개인신용평가기관의오류 - 중요한인적문제 사례연구를읽고다음의물음에답하시오. : 신용평가기관의데이터품질과관련된문제가미칠수있는비즈니스충격에대하여평가해보시오. 신용평가기관의데이터품질문제에의해야기될수있는윤리적문제가있는가? 신용평가기관의데이터품질문제에대한책임이있는인간, 조직, 기술의요인들을분석하시오. 이러한문제를해결할수있는해결책은무엇인가?