Transcript ENHANCING DECISION MAKING - 건국대학교

경영정보시스템
CHAPTER 6: 비즈니스 인텔리전스의 기반:
데이터베이스와 정보 관리
Key Question
• Biz 환경에서 데이터 베이스 관리는 왜 중요한가?
: 잘못된 data는 잘못된 의사결정초래!
Data 의 수명, Data Cleansing
: Data도 자산이다.
자산의 통제(불일치,보안,정보정책,책임) 및
효율성(유연성,가용성) 제고!
: 과거 이슈 – Y2K , 최근 이슈 – 보안, Big Data
• 데이터베이스와 관련하여 알아야 할 용어
: 데이터베이스 vs 파일 vs 레코드 vs 필드 vs 바이트 vs 비트
: 데이터 조작어 - SQL(Structured Query Language)
: 데이터베이스 설계 시 정규화
: Master Data , ERD
: DW, OLAP, Data Mining
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Chapter 12
의사결정 강화
경영정보시스템
CHAPTER 6: 비즈니스 인텔리전스의 기반:
데이터베이스와 정보 관리
Key Question
• 기업에서 일어나는 의사결정
: 의사 결정의 유형들에는 무엇이 있는가?
: BI는 어떤 목적을 가지고 어떤 기능들을 수행해야
하는가?
: 사용자별 BI 사용기능은 어떠한가?
• 의사결정을 잘하려면?
: 의사결정 프로세스 이해
: 관리자의 의사결정
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
학습 목표
• 의사결정의 유형을 비교하고 의사결정 과정을 설명할 수
있는가?
• 정보시스템이 관리자의 활동과 경영 의사결정을 지원하는
방법을 설명할 수 있는가?
• 의사결정을 지원하는 비즈니스 인텔리전스와 비즈니스
분석의 역할을 설명할 수 있는가?
• 조직 내 의사결정 구성원들의 비즈니스 인텔리전스
사용을 설명할 수 있는가?
• 그룹으로 일하는 사람들이 좀 더 효율적인 의사결정을
하도록 돕는 정보시스템의 역할을 설명할 수 있는가?
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
무엇을 팔까? 얼마에 팔까? 데이터에게 물어보자
• 문제점: 스타벅스, 듀안 리드와 같은 소매
체인들은 매장별로 어떤 제품을 어떤 가격에
판매할 것인지를 결정해야
• 해결책: 비즈니스 분석 소프트웨어를 사용하여
지역별로, 매장별로, 시간대별로 판매 데이터의
패턴을 분석하고, 가격 프로파일과 고객
프로파일을 생성
• 판매와 수익을 증대시키기 위한 비즈니스
인텔리전스와 분석시스템의 사례를 제시
• 정보시스템이 의사결정을 개선하는 방법을 예시
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
의사결정과 정보시스템
• 향상된 의사결정의 비즈니스 가치
– 개선된 “작은” 의사결정이 하나씩 모여서 연간
가치는 엄청나게 증가
• 의사결정의 유형:
– 비구조적: 의사결정자가 문제를 해결하기 위해
판단, 평가, 통찰을 제공해야 하는 의사결정
– 구조적: 반복적이고 일상적; 다루기 위한 확실한
절차가 있으므로 매번 새로운 것처럼 다룰 필요가
없는 의사결정
– 준구조적: 문제의 일부만이 인정된 절차에 따라
제공되는 확실한 답을 가지고 있는 의사결정
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
의사결정과 정보시스템
• 고위 경영자:
– 비구조적 의사결정을 주로 수행
– 예: 새로운 시장에 진입해야 하는가?
• 중간 관리자:
– 구조적 의사결정을 주로 수행하면서 비구조적
의사결정도 수행
– 예: 미니애폴리스의 주문조달보고서는 왜 감소 추세를
보이는가?
• 운영관리자
– 구조적 의사결정을 주로 수행
– 예: 고객이 신용 기준에 맞는가?
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
의사결정과 정보시스템
회사 내 핵심 의사결정 그룹의 정보 요구사항
그림 12-1
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고위경영자, 중간관리자, 운영관리자, 일반 직원들은 서로 다른 유형의 의사결정을 내리고, 정보
요구사항도 서로 다르다..
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
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• 의사결정의 4 단계
1. 탐색(Intelligence)
• 조직에서 발생하는 문제를 발견하고, 확인하며,
이해하는 과정
2. 설계(Design)
• 문제 해결방법을 확인하고 탐색하는 과정
3. 선택(Choice)
• 해결방안들 중에서 하나를 선택하는 과정
4. 구현(Implementation)
• 선택한 대안이 작동하도록 만들고, 해결책이 잘
작동하는지 지속적으로 감독하는 과정
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
정보시스템의 관점
A Model of the Problem-Solving Process
• Problem solving: four-step process
1. Problem identification
2. Solution design
 Root Cause
3. Choice
4. Implementation
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의사결정과 정보시스템
의사결정 단계
의사결정 과정은 4단계로
나눌 수 있다.
그림 12-2
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
의사결정과 정보시스템
• 정보시스템은 관리자가 수행하는 역할의 일부만
지원 가능
• 전통적 관리모델: 5가지 기능
– 계획, 조직화, 지휘, 조정, 통제
• 현대적 행동 모델
– 관리자들의 실제 행동들은 전통적인 모델에서
보이는 것보다 덜 체계적이고, 더 비공식적이고, 덜
사려 깊고, 더 반동적이며, 덜 조직화되어 있다.
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의사결정과 정보시스템
• 민츠버그(Mintzberg)의 10가지 관리적 역할
– 대인관계의 역할
1. 대표자
2. 리더
3. 연락관
– 정보관리의 역할
4. 신경센터
5. 배포자
6. 대변인
– 의사결정의 역할
7.
8.
9.
10.
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기업가
혼란관리자
자원배분자
협상자
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의사결정과 정보시스템
• 생각해 볼 문제.
- 경영자의 의사결정
- 의사결정의 현실
동영상 : 민츠버그의 10가지 관리자의 역할
피터 드러커의 효과적인 의사결정
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의사결정과 정보시스템
• 정보기술에 대한 투자가 반드시 긍정적인 결과를
가져오지 못하는 3가지 이유
1. 정보의 질
• 양질의 의사결정을 위해서는 양질의 정보가 필요
2. 관리자 여과
• 관리자들은 선택적으로 주의를 기울이며, 자신들의
이전 생각과 맞지 않는 정보들을 거부하는 다양한
편견을 가짐
3. 조직 타성과 정치
• 조직내의 강력한 세력들이 큰 변화를 요구하는
의사결정에 저항
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
의사결정과 정보시스템
• 고속의 자동화된 의사결정
– 매우 구조화되어 있는 의사결정은 자세하게
기술한 컴퓨터 알고리즘을 통해서 처리가 가능
– 의사결정 과정에서 인간은 배제
– 예: 고속의 트레이딩 프로그램 매매
• 증권 거래를 0.03초 이내에 처리
• 2010년 “순간 대폭락”의 주된 원인
– 정당한 운영방식과 규제를 보증할 수 있는
안전장치가 필요
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
기업의 비즈니스 인텔리전스
• 비즈니스 인텔리전스
– 비즈니스에서 발생한 데이터를 수집하고, 저장하고,
분석하는 인프라
– 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 마트
• 비즈니스 분석
– 데이터를 분석하는 도구들과 기법
– 온라인분석처라(OLAP), 통계기법, 수리적 모델, 데이터
마이닝
• 비즈니스 인텔리전스 공급자
– 기업들에게 비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 분석을
판매
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기업의 비즈니스 인텔리전스
• 비즈니스 인텔리전스 환경의 6가지 요소
1. 비즈니스 환경에 대한 데이터
2. 비즈니스 인텔리전스 인프라
3. 비즈니스 분석 도구 세트
4. 관리직 사용자와 방법론
5. 전달 플랫폼 – MIS, DSS, ESS
6. 사용자 인터페이스
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
기업의 비즈니스 인텔리전스
의사결정을 지원하기 위한 비즈니스 인텔리전스와 분석
그림 12-3
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비즈니스 인텔리전스와 분석은 강력한 데이터베이스, 일련의 분석도구, 지적인 질문과 분석을
수행하는 관리직 사용자를 필요로 한다.
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
기업의 비즈니스 인텔리전스
• 비즈니스 인텔리전스와 분석 능력
– 의사결정자에게 정확하고 거의 실시간에 가까운
정보를 제공하는 것을 목표로 함.
– BI 시스템의 6가지 분석 기능
1.
2.
3.
4.
5.
6.
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생산보고서
매개변수를 사용하는 보고서
대시보드/채점표
임시 쿼리/검색/보고서 작성
드릴다운(drill down)
예측, 시나리오, 모델들
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
기업의 비즈니스 인텔리전스
• 비즈니스 인텔리전스의 사용자
– 사용자의 80% 이상은 생산보고서를 주로 의존하는
일반적인 사용자
– 고위 경영자
• 기업활동을 감시하기 위해 사용
– 중간관리자와 분석가
• 퀴리를 이용한 분석
– 운영종업원
• 미리 정의해 둔 생산보고서
• 예: 판매예측, 고객만족, 충성도와 이탈가능성,
수주잔고, 종업원 생산성 등
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
기업의 비즈니스 인텔리전스
비즈니스 인텔리전스의 사용자
그림 12-4
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일반 사용자들은 BI 산출물의 소비자들인 반면에, 고급사용자들은 보고서, 새로운 분석, 모델, 예측
등의 생산자들이다.
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
기업의 비즈니스 인텔리전스
• 비즈니스 인텔리전스 응용의 예
– 예측분석
• 미래의 행동을 예측하기 위해서 데이터의 패턴을
분석
• 예: 신용카드 업계에서 탈퇴의 위험성이 있는
고객들을 찾아내는 데에 예측분석을 활용
– 데이터 시각화
• 문서형식에서 발견하기 어려운 데이터들의 패턴과
데이터들 사이의 관련성을 찾는데 도움
– 지리정보시스템 (GIS)
• 위치 데이터를 지도와 결합
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기업의 비즈니스 인텔리전스
• BI와 BA 능력을 개발하기 위한 경영전략
– 2가지 전략
1. 원-스톱 통합 솔류션
– 하드웨어 공급자들은 자신들의 하드웨어 상에서 최상의
성능을 제공하는 소프트웨어를 판매
– 하나의 공급자에 의존하는 되는 위험성 – 전환비용
2. 최고 품종의 다양한 솔류션
– 유연성과 독립성을 제공
– 통합의 위험성이 존재
– 여러 공급자와의 협상이 필요
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
기업의 비즈니스 인텔리전스
데이터에 기반을 둔 학교들
토론방을 읽고 다음 사례연구문제를 토론하시오.
• 이 사례에서 논의된 문제를 찾고 설명해 보자.
• 비즈니스 인텔리전스가 이들 문제에 대한 해결책을 어떻게
제공하였는가? 시스템의 입력자료와 출력자료는 무엇인가?
• 해결책에서 제시되어야 하는 경영, 조직, 기술적 주제들은
무엇인가?
• 해결책은 얼마나 성공적이었는가? 자신의 답을 설명해 보자.
• 모든 학군에서 교육에 이와 같은 데이터기반 접근법을
사용해야 하는가? 그렇다면 이유는? 그렇지 않다면 이유는?
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비즈니스 인텔리전스의 구성원
• 운영관리자와 중간관리자
– 일상적인 사업의 성과를 감시
– 상당히 구조적인 의사결정을 수행
– 경영정보시스템(MIS)를 사용
• “고급사용자” 와 비즈니스 분석가
– 보다 복잡한 분석을 사용
– 자신만의 보고서를 작성
– 의사결정지원시스템(DSS)를 사용
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
비즈니스 인텔리전스의 구성원
• 의사결정지원시스템
– 수리적 또는 분석적 모델을 사용
– 다양한 분석을 지원
• “가정(What-if)” 분석
• 민감도 분석
• 역방향 민감도 분석
• 다차원 분석 / OLAP
–예: 피벗 테이블
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
비즈니스 인텔리전스의 구성원
민감도 분석
그림 12-5
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이 표는 넥타이의 판매가격과 단위당 변동비용이 변함에 따라 제품의 손익분기점이 어떻게 변하는
지에 대한 민감도 분석의 결과를 나타낸다. 즉 “판매가격과 단위당 변동비용이 한 단위씩 증가하거나
감소할 때의 손익분기점은 얼마인가?”라는 질문에 답하고 있다.
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비즈니스 인텔리전스의 구성원
고객의 지역적 분포와
광고 방법을 분석하는
피벗 테이블
피벗 테이블을
이용하여 온라인 교육
회사의 고객 데이터를
판매지역과
고객접촉방법의
관점에서 분석할 수
있다.
그림 12-6
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
비즈니스 인텔리전스의 구성원
• 고위경영자를 위한 의사결정 지원
– 고위경영자들이 중요한 성과정보에 집중할 수
있도록 지원
– 균형성과표(Balanced scorecard method):
• 4가지 차원의 성과를 측정:
1.
2.
3.
4.
재무
비즈니스 프로세스
고객
학습과 성장
• 각 차원의 성과들을 주요성과지표 (KPI)에 의해서
측정
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
비즈니스 인텔리전스의 구성원
균형성과표
프레임워크
균형성과표
프레임워크에서는
기업의 전략적 목표가
재무, 비즈니스
프로세스, 고객,
학습과 성장의 4가지
차원에서 실행된다. 각
차원들은 다양한 KPI를
이용하여 측정된다.
그림 12-7
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
비즈니스 인텔리전스의 구성원
• 고위경영자를 위한 의사결정 지원 (계속)
– 비즈니스 성과관리(BPM)
• (차별화, 저비용 생산, 시장점유율 성장, 운영 범위
드의) 기업전략을 운영목표로 전환
• 목표 달성의 정도를 측정할 수 있는 KPI들을 개발
– ESS의 데이터
• 전사적 응용프로그램에 의해서 제공되는 내부
데이터
• 금융시장 데이터베이스 등과 같은 외부 데이터 사용
• 드릴 다운(Drill-down) 기능
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
비즈니스 인텔리전스의 구성원
실시간 경영을 이용한 발레로 운영
토론방을 읽고 다음 사례연구문제를 토론하시오.
• 발레로의 대시보드를 개발할 때 어떤 경영, 조직, 기술적 주제들이
검토되어야 하는가?
• 2. 어떤 실적 수치들이 대시보드에 표시되어야 하는가? 발레로
대시보드에 제공되는 정보를 이용하여 이익을 얻을 수 있는
의사결정의 예를 들어보자.
• 3. 정제 대시보드를 유지하고 운영하기 위해서 발레로가 필요로 하는
정보시스템들은 어떤 종류인가?
• 4. 발레로의 대시보드가 경영진들이 회사를 운영하는데 얼마나
효과적이었는가? 자신의 답을 설명해 보자.
• 5. 발레로는 자신들이 통제할 수 없는 환경에 대한 요인들을 측정하기
위한 대시보드를 개발하여야 하는가? 그렇다면 이유는? 그렇지
않다면 이유는?
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CHAPTER 12: 의사결정 강화
비즈니스 인텔리전스의 구성원
• 그룹의사결정지원시스템(GDSS)
– 그룹에 의해서 비구조적 문제를 해결하고자 하는
대화형 시스템
– 특별한 하드웨어와 소프트웨어를 갖춘 회의실에서
일반적으로 운영
• 오버헤드 프로젝트, 스크린
• 참가자의 아이디어와 반응을 수합하고, 순위를 매기고,
편집하는 기능
• 전문적인 회의진행자 또는 지원 스탭을 필요
– 회의 참석자의 수를 증가시키고 생산성을 증가시킴
– 협업적인 분위기를 촉진 시키고, 참석자의 익명성을
보장
– 의견을 조직화하고 평가하는 체계화된 방법론을 사용
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