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데이터’
http://terms.naver.com/entry.nhn?cid=3619&docId=1691554&mobile&categoryId=3623
3. KBS 시사기획 창 ‘빅데이터(Big Data), 세상을 바꾸다’(2012.01.31 방송)
‘빅데이터, 경영의사결정의 만능열쇠가 아니다.’ , 우리금융연구소, 주간 금융경제동향
시로타 마
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Big Data, 미래를 여는 비밀 열쇠
-KT 경제 경영 연구소 이성춘, 임양수, 안민지 1 빅 데이터(Big Data)의 개념을 간략히 서술하고 빅 데이터 시대의 도래가 비즈니스 생태계에 미치는 영향을 논술하시오.
2 본인이 CRM 컨설팅 기업의 CEO라고
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데이터 생산 기술의 진보와, 이에 필요한 데이터 저장•관리•분석 기술의 발전 속에서 빅 데이터가 출현하게 된다.
≪ … 중 략 … ≫
Ⅱ 주요 내용
-빅 데이터(Big Data)정의
빅 데이터란 말 그대로 데이터에 비해
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데이터의 속도적 특성이다.
(3) 다양성(Variety)
셋째로는 데이터의 다양성이다. 기존 예측 분석에서의 데이터 분석은 기업 내부에서 발생하는 운영 데이터인 ERP(전사적 자원 관리, SCM(공급망 관리), MES(Manufacturing execution system), CRM(고객 관계 관
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Big Data : 디지털 환경에서 생성되는 데이터. 방대한 규모, 짧은 생성주기, 수치데이터 뿐만 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는
대규모 데이터
CRM : 고객관계관리. 기업이 고객과 관련된 내 외부 자료를 분석, 통합해 고객 중심 자원을
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CRM은 어디까지나 CRM을 위한 구성요소일 뿐 실질적인 고객관리와는 상당한 괴리감을 느끼게 했다고 볼 수 있다.기업경영에서 고객중심주의가 중요한 위치로 떠오른 것은 90년대부터다.
마케팅에서 고객관계관리(CRM)라는 경영기법이 강조되면
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관계……………………………………………6
<표 Ⅲ-1> 5대범죄 발생현황……………………………………………14
<표 Ⅲ-2> 112신고 접수현황……………………………………………15
<표 Ⅲ-3> 경찰관 1인당 담당인구 변화……………………
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관리)의 등장배경 2
Ⅲ.ERP(전사적자원관리)의 발전 과정 5
Ⅳ. ERP(전사적자원관리)의 특징 6
Ⅴ. ERP(전사적자원관리)의 구축방법 8
1. 조직 구성 9
2. 분석 9
3. 설계 10
4. 구축 12
5. 구현 13
6. 프로토타이핑(Prototyping) 13
7. 데이터변환(Data Convers
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관리 개념을 추가함에 따른 실증 분석 연구가 이루어지지 못한 점이라 할 수 있다. 계속적인 후속 연구가 이루어지길 기대한다.
< 참고문헌 >
김경환, 호텔·레스토랑 산업의 경영전략, 백산출판사, 1999
김경환, 차길수, 호텔경영학, 가산출
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CRM 도입방향 삼성경제연구소 (2000.9) \"인터넷 시대의 고객관계관리
산업
부문
접근방식
도입시 기대성과
향후과제
금융
수익성 높은
VIP고객군 선별
-차별화된 고객서비스 제공
-위험관리, 수익성관리의 과학화
개인 및 가구세대별 데이터베
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Big Data 직무는 ①Data 분석 및 Modeling ②Data Engineering의 두 가지 분야로 이루어져 있습니다. 본인의 역량에 가장 적합한 분야를 한가지 선택하고, 해당 분야와 관련된 프로젝트 / 공모전 / 대회 / 논문 / 연구 / 학습 및 기타 활동에 참여했던 2가지
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Big Data 직무는 ①Data 분석 및 Modeling ②Data Engineering의 두 가지 분야로 이루어져 있습니다. 본인의 역량에 가장 적합한 분야를 한가지 선택하고, 해당 분야와 관련된 프로젝트 / 공모전 / 대회 / 논문 / 연구 / 학습 및 기타 활동에 참여했던 2가지
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아가 컨설턴트로서 최고의 전문가로 성장하고 싶다는 확고한 목표가 마음속에 자리 잡을 수 있었습니다. 그 이후 저는 기초를 더욱 탄탄히 다지기 위하여 6개월간의 국가기간전략직종산업 SAP(ABAP) ERP Big-Data 과정을 수료하였고 ABAP Associate 자
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Big Data, 신조어, 신제품 ◆◆
▶ Volume, Variety, Velocity & Value ◀
최근 Big Data가 뜨거운 감자로 떠오르고 있습니다. 가치가 있음에도 불구하고 데이터의 생성 양, 주기, 형식 등이 방대해 기존의 방법으로는 연구/분석이 어려운 데이터이기
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Big data, Cloud 시대가 다가오고 있습니다. PC와 모바일을 넘어, 모든 제품에서의 정보 처리 용량은 나날이 급증하고 있습니다. 현재 사물들이 인터넷으로 연결되는 단계에서, 향후 데이터를 분석하고 서비스하는 과정까지의 시간은 길지 않다고
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