(ADsP 1과목) 1-3. 데이터의 이해 - 데이터베이스의 활용

1. 기업 내부 데이터베이스

구분	주요 특징
1980년대 기업내부 데이터베이스	1. OLTP(On-line Transaction Processing, 온라인 거래처리) : 주 컴퓨터와 통신회선으로 접속되어 있는 복수의 사용자 단말에서 발생한 트랜잭션을 주 컴퓨터에서 처리하여 그 결과를 즉석에서 사용자에게 되돌려 보내주는 처리 형태 : 데이터는 진행중인 비즈니스 프로세스 : 여러 과정이 하나의 단위 프로세스로 실행되도록 하는 프로세스 : 비즈니스 작업을 제어 및 실행 2. OLAP(On-line Analytical Processing, 온라인 분석처리) : 다차원으로 이루어진 데이터로부터 통계적인 요약 정보를 제공할 수 있는 기술 : 데이터는 모든 유형의 비즈니스 활동을 다차원적으로 보여줌 : 의사결정 지원, 계획 및 문제 해결을 도움
2000년대 기업내부 데이터베이스	1. CRM(Customer Relationship Management, 고객 관계 관리) : 선별된 고객으로부터 수익을 창출하고 장기적인 고객관계를 가능하게 함으로써 보다 높은 이익을 창출 할 수 있는 솔루션 2. SCM(Supply Chain Management, 공급망 관리) : 제조, 물류, 유통업체 등 유통공급망에 참여하는 모든 업체들이 협력을 바탕으로 정보기술(Information Technology)을 활용, 재고를 최적화하기 위한 솔루션 : 유통, 판매 및 고객데이터가 CRM과 연동되므로 CRM과 SCM은 상호밀접한 관련을 가진다.

구분

주요 특징

1980년대
기업내부
데이터베이스

1. OLTP(On-line Transaction Processing, 온라인 거래처리)
: 주 컴퓨터와 통신회선으로 접속되어 있는 복수의 사용자 단말에서 발생한 트랜잭션을 주 컴퓨터에서 처리하여 그 결과를 즉석에서 사용자에게 되돌려 보내주는 처리 형태
: 데이터는 진행중인 비즈니스 프로세스
: 여러 과정이 하나의 단위 프로세스로 실행되도록 하는 프로세스
: 비즈니스 작업을 제어 및 실행

2. OLAP(On-line Analytical Processing, 온라인 분석처리)
: 다차원으로 이루어진 데이터로부터 통계적인 요약 정보를 제공할 수 있는 기술
: 데이터는 모든 유형의 비즈니스 활동을 다차원적으로 보여줌
: 의사결정 지원, 계획 및 문제 해결을 도움

2000년대
기업내부
데이터베이스

1. CRM(Customer Relationship Management, 고객 관계 관리)
: 선별된 고객으로부터 수익을 창출하고 장기적인 고객관계를 가능하게 함으로써 보다 높은 이익을 창출 할 수 있는 솔루션

2. SCM(Supply Chain Management, 공급망 관리)
: 제조, 물류, 유통업체 등 유통공급망에 참여하는 모든 업체들이 협력을 바탕으로 정보기술(Information Technology)을 활용, 재고를 최적화하기 위한 솔루션
: 유통, 판매 및 고객데이터가 CRM과 연동되므로 CRM과 SCM은 상호밀접한 관련을 가진다.

2. 분야별 기업 내부 데이터베이스

분야	주요 솔루션
제조 부문	1. DW(Data Warehouse) : 정보 검색을 목적으로 구축된 데이터베이스 2.ERP(Enterprise Resource Planning, 전사적 자원관리) : 제조업을 포함한 다양한 비즈니스 분야에서 생산, 구매, 재고, 주문, 공급자와의 거래, 고객서비스 제공 등 주요 프로세스 관리를 돕는 여러 모듈로 구성된 통합 어플리케이션 소프트웨어 패키지 3. BI(Business Intelligence) : 기업의 DW(Data Warehouse)에 저장된 데이터에 접근해 경영 의사결정에 필요한 정보를 획득하고 이를 경영 활동에 활용하는 것 4. CRM(Customer Relationship Management, 고객관계관리) : 선별된 고객으로부터 수익을 창출하고 장기적인 고객관계를 가능케 함으로써 보다 높은 이익을 창출할 수 있는 솔루션
금융 부분	1. EAI(Enterprise Architecture Integration, 기업 어플리케이션 통합) : 기업 내의 ERP(전사적 자원관리), CRM(고객관계관리), SCM(공급망계획) 시스템이나 인트라넷 등의 시스템간에 상호 연동이 가능하도록 통합하는 솔루션 2. EDW(Enterprise Data Warehouse) : 기존 DW를 전사적으로 확장한 모델인 동시에 BRP와 CRM, BSC 같은 다양한 분석 어플리케이션을 위한 원천이 됨. : 기업 리소스의 유기적 통합, 다원화된 관리 체계 정비, 데이터의 중복 방지 등을 위해 시스템을 재설계 하는 것 3. 블록체인(Blockchain) : 데이터 분산 처리 기술 : 네트워크에 참여하는 모든 사용자의 모든 거래내역 등의 데이터를 분산, 저장하는 기술 : 블록들을 체인 형태로 묶는 형태 5. ERP, e-CRM 등 이용
유통 부분	1. KMS(Knowledge Management System, 지식 관리 시스템) : 조직 내의 지식을 체계적으로 관리하는 시스템 : 지적 재산이 매우 중요해짐에 따라 기업을 관리하는 시스템이 등장 2. RFID(Radio Frequency, 무선 주파수) 리더를 이용한 정보 인식 : 대상(물건, 사람 등)을 식별할 수 있는 기술 3. CRM, SCM 등 이용

3. 분야별 사회기반 구조로서의 데이터베이스

인터넷의 보편화로 인해 일반 국민들도 가정에서 손쉽게 생활에 필요한 정보를 습득할 수 있게 되었고, 이로 인해 데이터베이스는 사회 전반의 기간재로서 자리매김하게 되었다.
EDI(Electronic Data Interchange, 전자 문서 교환) : 표준화된 상거래 서식 또는 공공 서식을 서로 합의된 표준에 따라 전자문서를 만들어 컴퓨터 및 통신을 매개로 상호교환 하는 것
CALS(Commerce At Lighted Speed, 광속 상거래) : 각종 기술 자료를 디지털화하여 관련 데이터를 통합 운영하는 업무 환경

분야	주요 솔루션
물류 부문	1. 종합물류정보망(실시간 차량추적) : 전자지도상에서 운행중인 차량의 위치 및 상태를 실시간으로 파악하여 서비스 가입자의 합리적인 의사결정을 지원하는 시스템 2. 부가가치통신망(VAN, Value Added Network) : 네트워크에 단순한 전송 기능 이상의 부가가치를 첨가하여 정보를 축적, 가공, 변환 처리하여 음성 또는 데이터 정보를 제공해주는 광범위하고 복합적인 통신서비스의 집합
지리 부분	국가지리정보체계(NGIS), GS, GPS
교통 부분	지능형교통시스템(ITS)
의료 부분	의료 EDI
교육 부분	교육행정정보시스템(NEIS)

4. DW의 4대 특성

데이터 주제 지향성
데이터 통합
데이터의 시계열성
데이터의 비휘발성

5. BI VS BA

구분	BI(Business Intelligence)	BA(Business Analytics)
목적	과거의 성과를 측정하고 향후 비즈니스를 계획	데이터와 통계를 기반으로 성과에 대한 이해와 비즈니스 통찰력에 초점을 둔 분석 방법
응용	데이터 기반의 의사결정	사전예측하고 최적화하기 위함 BI 보다 진보된 형태