정보통신기술(ICT)의 비약적인 발전과, 고객구매 성향의 다양함, 복잡함은 산업 전반에 데이터의 양적 증가를 가져와 빅데이터 시대가 도래(到來) 되었다. 빅데이터 시대에는 데이터를 수집, 저장, 분석하여 기업의 전략적 의사결정에 활용하는 것이 기업의 생존 전략 중 하나로 인식되었다. 하지만 현재 빅데이터 관련 연구들은 신기술 중심, 정보시스템 효율성 중심이었다. 하지만 기업이 보유하고 있는 데이터의 품질 수준 및 활용에 대한 연구와 논의는 부족하였다. 본 연구에서는 기업 및 공공기관의 내·외부 빅데이터 품질 측면과 빅데이터 활용 측면으로 인식하여 영향 요인을 도출하였다. 또한 빅데이터 품질관리 활동이 기업 및 공공기관의 업무 효율화와 ...
정보통신기술(ICT)의 비약적인 발전과, 고객구매 성향의 다양함, 복잡함은 산업 전반에 데이터의 양적 증가를 가져와 빅데이터 시대가 도래(到來) 되었다. 빅데이터 시대에는 데이터를 수집, 저장, 분석하여 기업의 전략적 의사결정에 활용하는 것이 기업의 생존 전략 중 하나로 인식되었다. 하지만 현재 빅데이터 관련 연구들은 신기술 중심, 정보시스템 효율성 중심이었다. 하지만 기업이 보유하고 있는 데이터의 품질 수준 및 활용에 대한 연구와 논의는 부족하였다. 본 연구에서는 기업 및 공공기관의 내·외부 빅데이터 품질 측면과 빅데이터 활용 측면으로 인식하여 영향 요인을 도출하였다. 또한 빅데이터 품질관리 활동이 기업 및 공공기관의 업무 효율화와 경영성과에 유의한 영향을 미치는지 305명의 임직원 설문을 통해 조사하였고, 연구결과를 통해 책임소재명확화, 개인혁신성, 경영층지원, 경영환경이 빅데이터 품질관리 활동에 유의한 영향을 미쳤고, 빅데이터 품질관리 활동은 빅데이터 활용수준, 재무성과와 비재무성과에 유의한 영향을 미치는지 검증하고자 한다. 본 연구 결과로 첫째, 보유한 모든 빅데이터를 관리 중심적 데이터에서 고객 중심적 데이터로 재설계하고, 전사적 관점으로 데이터를 전환하는 것이다. 둘째, 정제된 빅데이터 품질관리 운영 모델과 표준 가이드라인을 수립하며, 임직원의 적극적인 참여의식 고취와 중·장기적 빅데이터 품질관리 마스터플랜을 수립하는 것이다. 셋째, 빅데이터 콘트롤타워(Control Tower) 역할 수행 조직을 설립하고 디지털로 소통하는 기업 문화를 조성하는 것이다. 본 연구는 빅데이터 시스템을 운영 중이거나 도입을 고려하고 있는 기업 및 공공기관의 임직원들에게 최적화된 고객 서비스를 위해 빅데이터의 최신 기술 및 솔루션 적용 많이 고객 서비스 향상과 기업의 경영성과를 달성할 수 있다는 환상을 착오를 범하지 않도록 하고, 기업 및 공공기관이 보유하고 있는 데이터에 대한 품질 강화 및 활용 수준 향상이 경영성과에 유의한 영향이 있음을 증명하고자 한다.
정보통신기술(ICT)의 비약적인 발전과, 고객구매 성향의 다양함, 복잡함은 산업 전반에 데이터의 양적 증가를 가져와 빅데이터 시대가 도래(到來) 되었다. 빅데이터 시대에는 데이터를 수집, 저장, 분석하여 기업의 전략적 의사결정에 활용하는 것이 기업의 생존 전략 중 하나로 인식되었다. 하지만 현재 빅데이터 관련 연구들은 신기술 중심, 정보시스템 효율성 중심이었다. 하지만 기업이 보유하고 있는 데이터의 품질 수준 및 활용에 대한 연구와 논의는 부족하였다. 본 연구에서는 기업 및 공공기관의 내·외부 빅데이터 품질 측면과 빅데이터 활용 측면으로 인식하여 영향 요인을 도출하였다. 또한 빅데이터 품질관리 활동이 기업 및 공공기관의 업무 효율화와 경영성과에 유의한 영향을 미치는지 305명의 임직원 설문을 통해 조사하였고, 연구결과를 통해 책임소재명확화, 개인혁신성, 경영층지원, 경영환경이 빅데이터 품질관리 활동에 유의한 영향을 미쳤고, 빅데이터 품질관리 활동은 빅데이터 활용수준, 재무성과와 비재무성과에 유의한 영향을 미치는지 검증하고자 한다. 본 연구 결과로 첫째, 보유한 모든 빅데이터를 관리 중심적 데이터에서 고객 중심적 데이터로 재설계하고, 전사적 관점으로 데이터를 전환하는 것이다. 둘째, 정제된 빅데이터 품질관리 운영 모델과 표준 가이드라인을 수립하며, 임직원의 적극적인 참여의식 고취와 중·장기적 빅데이터 품질관리 마스터플랜을 수립하는 것이다. 셋째, 빅데이터 콘트롤타워(Control Tower) 역할 수행 조직을 설립하고 디지털로 소통하는 기업 문화를 조성하는 것이다. 본 연구는 빅데이터 시스템을 운영 중이거나 도입을 고려하고 있는 기업 및 공공기관의 임직원들에게 최적화된 고객 서비스를 위해 빅데이터의 최신 기술 및 솔루션 적용 많이 고객 서비스 향상과 기업의 경영성과를 달성할 수 있다는 환상을 착오를 범하지 않도록 하고, 기업 및 공공기관이 보유하고 있는 데이터에 대한 품질 강화 및 활용 수준 향상이 경영성과에 유의한 영향이 있음을 증명하고자 한다.
The age of big data has been ushered in by the quantitative increase in data across industries, resulting from the rapid development of Information and Communications Technology (ICT) and growing diversity of customer buying preferences. A key business strategy for survival in the big data era is to...
The age of big data has been ushered in by the quantitative increase in data across industries, resulting from the rapid development of Information and Communications Technology (ICT) and growing diversity of customer buying preferences. A key business strategy for survival in the big data era is to collect, store, and analyze data, and utilize them in strategic decision-making. Current studies related to big data are focused on new technology and the efficiency of information systems, but lack discussions on the quality and utilization of company-owned data. This study identified factors influencing business performance in relation to internal/external big data quality and big data utilization by companies and public institutions. In addition, it conducted a survey of 305 executives and staff to examine whether big data quality management activities influence the work efficiency and business performance of companies and public institutions. The responses were used to verify the significance of specification of responsibilities, individual innovation, and business environment in big data quality management, and the effects of big data quality management activities on financial and non-financial performance. The results of this study are expected to serve three purposes. First, big data owned by companies and public institutions can be redesigned into customer-oriented data instead of management-oriented, enabling a more integrated approach to data management. Second, operational models and standard guidelines related to big data quality development can be established, inducing more active participation by executives and staff and contributing to the development of a mid/long-term masterplan for big data quality management. Third, an organization playing the role of a control tower can be formed, and a culture of digital communication fostered. This study seeks to demonstrate that business performance is significantly influenced by the quality and utilization of data, so that executives and staff of companies and public institutions currently operating or expecting to operate big data systems do not rely on the blind adoption of the latest big data technologies and solutions to improve customer services and business performance.
The age of big data has been ushered in by the quantitative increase in data across industries, resulting from the rapid development of Information and Communications Technology (ICT) and growing diversity of customer buying preferences. A key business strategy for survival in the big data era is to collect, store, and analyze data, and utilize them in strategic decision-making. Current studies related to big data are focused on new technology and the efficiency of information systems, but lack discussions on the quality and utilization of company-owned data. This study identified factors influencing business performance in relation to internal/external big data quality and big data utilization by companies and public institutions. In addition, it conducted a survey of 305 executives and staff to examine whether big data quality management activities influence the work efficiency and business performance of companies and public institutions. The responses were used to verify the significance of specification of responsibilities, individual innovation, and business environment in big data quality management, and the effects of big data quality management activities on financial and non-financial performance. The results of this study are expected to serve three purposes. First, big data owned by companies and public institutions can be redesigned into customer-oriented data instead of management-oriented, enabling a more integrated approach to data management. Second, operational models and standard guidelines related to big data quality development can be established, inducing more active participation by executives and staff and contributing to the development of a mid/long-term masterplan for big data quality management. Third, an organization playing the role of a control tower can be formed, and a culture of digital communication fostered. This study seeks to demonstrate that business performance is significantly influenced by the quality and utilization of data, so that executives and staff of companies and public institutions currently operating or expecting to operate big data systems do not rely on the blind adoption of the latest big data technologies and solutions to improve customer services and business performance.
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