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데이터베이스 학자들이 최근 MIS 분야와 경영분야에서 사용하는 말이다. 관련 용어로 데이터 웨어하우징, 의사결정지원시스템, OLAP, 지식관리 등을 더 살펴보면 이해하는데 도움이 될 것이다. 1. 정의
2. 등장배경
3. 데이터 마이닝
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데이터를 통한 데이터 복구 및 추가 데이터 백업방안 제공
3)비즈니스 효율 증가
- 정확한 비즈니스적 판단을 돕기 위해 필요한 데이터 실시간 제공
- 시스템 가용성 증가로 인한 고객 만족도 증대 RTE의 등장배경과 소개
RTE의 기반기
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등장배경과 의의
Ⅱ. ERP시스템의 도입 필요성
Ⅲ. ERP시스템의 특성
1. 기능적 특성
1) 통합업무시스템
2) 통합데이터베이스
3) 비즈니스 프로세스 모델
4) 측정기준 지정 기능
5) 그룹웨어와 연동 가능
6) 전자자료교환(EDI)과 전자거래
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등장배경
-커뮤니케이션 방식의 변화
쌍방향, 정서적 교감, 직접참여
-매체의 다양화: 매체시장의 세분화 현상.
-데이터베이스 마케팅의 등장과 활용의 중요성.
-다양한 접촉점과, 새로운 경험을 원하는 소비자의 욕구
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데이터마이닝 기술을 적용받을 수 있는 접근방법이 요구 된다. 1. 데이터 마이닝(Data Mining)이란?
2. Data Mining의 등장배경
3. Data Mining의 활용분야
4. 데이터 마이닝의 기법
5. 데이터 마이닝의 특징
6. 데이터 마이닝의 수행 과정
7. Data Minin
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데이터 모델링 기술
2. 시스템 요건데이터베이스
Ⅲ. 데이터웨어 하우스 모델링
1. 모델링
2. 프로세스 모델링
Ⅳ. 데이터웨어 하우스 적용방안
1. 데이터웨어 하우스 구축 방향
2. 전개방향
★ 데이터 마이닝
Ⅰ. 등장배경
Ⅱ. 정의
Ⅲ
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데이터를 처리할 수 있는 기획자, 기술자, 통계학자등을 많이 고용하여 철저한 준비와 분석을 통해 빅데이터의 활용을 극대화하여 IT강국다운 한국의 면모를 갖추었으면 한다. 1. 빅데이터 정의
2. 빅데이터 등장배경
3. 빅데이터의 특
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데이터 공개의 비용과 빅데이터의 성장 잠재력이 적정한 균형을 이룰 수 있도록 빅데이터 시대에서 데이터 활용에 대한 일반의 인식을 제고할 필요가 있다. 1. 빅데이터의 개념
2. 빅데이터 등장배경
3. 빅데이터의 특성
4. 빅데이터
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데이터 웨어하우스 마이닝이 중요한 응용으로 부상하고 있다. 또한 분산 마이닝이나 WWW 환경하에서의 마이닝 등은 아직 극히 초보단계이므로 많은 연구가 이루어져야 할 것이다. 1. 데이터마이닝의 등장배경
2. 데이터마이닝의 발전과정
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데이터베이스 마케팅 : 고객정보의 활용을 통한 기업경쟁력의 강화
박찬욱 , 연암사
8.데이터웨어하우징과 OLAP
조재희, 박성진 , 대청출판사 1. 도입
1.1 정의
1.2 등장배경
1.3 특징
1.4 효과
2.마케팅 베이스
2.1 정보의 구성항목
2.2 정보
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