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데이터에 대한 정비 필요
실패 또는 성공 사례에 대한 벤치마킹이나 사례연구 실시
6. ERP 전망과 성공 전략
*ERP 향후 전망
제조업에서 다양한 산업분야로의 도입 확산
중소/중견기업의 도입비율증가
기업의 경쟁력 강화와 투명성 제고를
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전자상거래의 규제 및 글로벌 경쟁 이슈: 시장지배력, 데이터 주권, 아마존 효과를 중심으로. 법경제학연구.
김정우(2024). 알리·테무 공습, 유통가 방어 ‘사력’. 넥스트 이코노미 경영전략론
Ⅰ. 글로벌 플랫폼 상거래 산업 내에 경쟁
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마이닝 도구
3) 자료를 추출하고 분석하는 툴 등이 준비되어야 함.
[데이터웨어하우스와 데이터 마이닝의 비교]
비 교 데이터웨어하우스 데이터 마이닝
정 의 최종 사용자가 필요한 정보를 손쉽게 꺼낼 수 있도록 기존 업무 시스템과
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시스템
(1) ERP (Enterprise Resource Planning)
(2) ASP (Application Service Provider)
(3) SCM (Supply Chain Management)
(4) CRM : (Customer Relationship Management)
(5) SEM (Strategic Enterprise Management)
1. 금융업의 E-business
2. 금융서비스
3. 관련 사례
(1) 동일업
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분석적 CRM (5)
4.1.2 CRM 유형 – 분석적 CRM (6)
4.1.3 CRM 유형 – 협업적 CRM
4.2.1 CRM 시스템의 기술적 아키텍처
4.2.2 DW와 OLAP (2)
4.3 CRM과 데이터마이닝 (1)
4.3 CRM과 데이터마이닝 (2)
4.3 CRM과 데이터마이닝 (3)
4.4 e-CRM과 웹마이닝
요약
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시스템의 설계 및 구축”, 서울시립대학교 석사학위논문, 2009년
김대형, “대규모 분산환경에서의 병렬 데이터베이스 서버를 위한 체계적 관리기법에 관한 연구”, 한양대학교 석사학위논문, 2000년
이영신외, “효율적인 질의응답 시스템 개
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시스템의 확장을 통한 물류부분 원가우위전략과 거래처(고객) 통합 DB 시스템구축과 데이터 마이닝화와 적절한 인력관리 등을 지속적으로 개선해 나감으로서 기업 핵심역량을 규명 할 수 있을 것이다. <끝>. [서론]
- 모딘 코리아란?
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데이터의 지능화, 데이터 융합, 파일 처리/저장 기술이 점점 업그레이드되고 개발되는 단계이기 때문에 현재 빅 데이터가 보이는 효용가치는 아직 시작에 불과하다. 금융업, 서비스업, 제조업에서 빅 데이터는 기존의 데이터 관리및 처리에서
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물류업 관리 체계
2. 국내 물류산업의 특징과 동향
3. 국제 물류산업의 동향
Ⅲ.물류창고
1. 물류창고의 개념 및 특성
2. 물류창고의 분류 및 특성
3. 물류창고 관련법
Ⅳ. 물류 허브터미널의 개념 및 특성
1.물류 허브터미널의 목적
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-조직체제
-정보시스템
-인적자원 <9장 CRM을 위한 데이터마이닝II>
<10장 CRM 전략의 수립>
<11장 CRM 중심의 마케팅 전략>
<12장 CRM 중심의 영업전략>
<13장 CRM 중심의 고객서비스 전략>
<14장 CRM과 조직이슈>
<15장 CRM 역량과 성과평가>
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