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개발자 일기/빅데이터의 개념이해와 분석역량강화

5.비즈니스 프로세스 이해

by ahnne_ 2021. 1. 12.
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1. 비즈니스 프로세스 이해

  • 비즈니스와 프로세스
    • 비즈니스 : 고객의 가치창출을 위해 수행하는 제반 활동
    • 비즈니스 프로세스 : 특정 고객 또는 시자을 대상으로 필요한 산출물을 생성하기 위해 정의된 [구조화되고 측정 가능한 활동의 집합]
    • 비즈니스 프로세스의 구성요소 : 활동, 의사결정, 역활, 자원, 저장소
      - 활동 : 한 가지 형태의 자원과 정보를 다른 형태의 자원과 정보로 변환
      - 의사결정 : 여러 대안 중에서 하나의 행동을 고름
      - 역할 : 처리의 집합
      - 자원 : 역할이 지정된 사람, 시설, 혹은 프로그램
      - 저장소 : 비즈니스 기록들의 모음, 저장 공간
    • 커다란 프로세스는 한개 이상의 부프로세스를 가지며, 이 부프로세스는 여러개의 활동을 가진다

2. 의사결정의 이해와 정보의 역할

  • 의사결정의 이해
    - 경영자의 가장 중요한 역할은 불확실한 미래에 대한 투자를 결정하고 실행하는 것, 즉 의사결정
  • 의사결정 단계
    - 탐색 : 조직 내,외부 환경 조사, 필요한 데이터 수집, 조직의 당면 문제 발견 및 새로운 기회 파악
    - 설계 : 탐색된 문제를 구조적으로 연구, 의사결정의 대안을 만들고 예상결과 평과
    - 선택 : 비교, 평가된 대안을 분석하여 최적의 대안 선택
    - 수행 : 대안의 실행과 피드백
  • 경영관리자들의 의사결정 유형
    - 최고경영층 : 전략기획
    - 중간관리층 : 관리통제
    - 하위관리층 : 운영통제
  • 정보의 정의
    - 데이터로부터 생선된 지식, 데이터에 의미를 부여하여 나타난 것
    - 합계, 정렬, 평균, 그룹화, 비교 등을 이용하여 가공한 데이터
  • 정보의 가치
    - 의사결정에 사용될 때 창출
  • 정보의 특징
    - 정확성, 적시성, 관련성, 적당량, 비용가치
  • 정보의 역할 
    - 원만한 의사결정 단계의 전제조건
    - 의사결정의 불확실성 제거
    - 정보의 효과 = 효율성(시간과 비용 감소) + 효과성(목적 달성)

3. 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)

  • BI개념
    - 기업이 보유하고 있는 수많은 데이터를 정리하고 분석하여 전략적 의사결정에 활용하는 일련의 프로세스
    - 관점에 따라서 고객, 제품, 서비스, 운영, 공급자, 파트너에 대한 개별 정보 및 모든 관련 거래 데이터를 모으고 관리하며 분석하는 것으로도 정의
    - 의사결정에 대한 지원에 사용되는 기술, 프로세스, 스킬, 응용프로그램 등을 모두 포함하는 포괄적인 개념

 

  • BI의 활용 유형
    - 엔터프라이즈 리포팅 : 조직이나 기업 전반에 널리 사용되고 있는 출력 형태오 웹기반 형태의 보고서
      => 매장 관리자가 보고서 배포 엔진을 통해 매 주마다 매장 실적 보고서를 수신
      => 이후 매장 매출에 관한 주간 보고서를 곰토한 매장 관리자는 컴퓨터 주변기기의 매출이 지난주에 비해 상당히 떨어진 것을 인지
    - 큐브 분석 : 미리 예측할 수 있는 기본 분석에 적합 (매장의 매출결과 패턴을 비교하여 원인 파악)
    - 애드혹 쿼리 & 분석 : 트랜잭션 수준의 내역까지 엔터프라이즈 데이터 정밀분석
    - 통계 및 데이터마이닝 : 미묘한 관계를 찾아내고 산출결과를 예측, 집합이론, 기술적 통계처리 및 기타 고급 수학 함수 사용
    - 보고서 전달 및 알람 등
  • BI의 목적
    - 효과적인 전략경영 체계를 구축하여 전략집중형 조직을 실현함으로써 기업의 실질적인 성과를 재고하는 것
  • BI 프로세스
    - 데이터 획득(확보, 세정, 조직화/관계정리, 분류) => BI분석(보고서 작성, 데이터마이닝, OLAP) => 결과 발행 과정
  • BI 데이터 처리를 위한 세가지 방법
    1) 보고서 작성 : 과거 성과에 대한 정보생성, 정렬, 그룹화, 합계, 필터링, 양식 제공 등 구조화된 데이터 처리
    2) 데이터 마이닝 : 분류 및 예측, 패턴과 관계 발견을 위해 정교한 통계 기법 등 활용
    3) 빅데이터 : 빅데이터에서 패턴 및 관계발견, 맵리듀스 기술의 볼륨, 속도, 다양한 힘을 사용. 

 

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