RFID/USN 적용 산업에서 공급사슬 참여자들의 시스템 이질성 문제 해결을 위해 본 연구는 공통표준플랫폼 개념의 도입과 데이터의 분류 및 용어에 대한 통일된 관점을 제공할 수 있는 표준화된 데이터 체계를 제시하고자 한다. 본 연구는 공통표준플랫폼의 최초 적용 산업인 의약품 산업과 유사한 특징을 가지는 화장품, 주류, 농수축산물과 가공식품 분야를 대상으로 한다. 각 산업의 공급사슬 단계별 사용되는 용어를 수집 및 정리하고, 데이터의 속성에 따라 기준을 정의하여 분류한다. 최종적으로 구성된 분류체계를 기반으로 표준용어를 제시한다. 본 연구를 통해 플랫폼을 사용할 비즈니스 파트너 간에 사용되는 데이터의 통일된 체계 및 용어를 제시함으로써 플랫폼이 적용되는 산업의 개발자 및 사용자, 비즈니스 파트너 간의 정보전달 및 획득에 유용성을 제공할 것이다.
RFID/USN 적용 산업에서 공급사슬 참여자들의 시스템 이질성 문제 해결을 위해 본 연구는 공통표준플랫폼 개념의 도입과 데이터의 분류 및 용어에 대한 통일된 관점을 제공할 수 있는 표준화된 데이터 체계를 제시하고자 한다. 본 연구는 공통표준플랫폼의 최초 적용 산업인 의약품 산업과 유사한 특징을 가지는 화장품, 주류, 농수축산물과 가공식품 분야를 대상으로 한다. 각 산업의 공급사슬 단계별 사용되는 용어를 수집 및 정리하고, 데이터의 속성에 따라 기준을 정의하여 분류한다. 최종적으로 구성된 분류체계를 기반으로 표준용어를 제시한다. 본 연구를 통해 플랫폼을 사용할 비즈니스 파트너 간에 사용되는 데이터의 통일된 체계 및 용어를 제시함으로써 플랫폼이 적용되는 산업의 개발자 및 사용자, 비즈니스 파트너 간의 정보전달 및 획득에 유용성을 제공할 것이다.
In applying RFID/USN technology to various industries, it is needed to solve the problem caused by the system differences. Accordingly, this study introduces the common standard platform concept, and suggests the standard data scheme which provides the uniform perspective of classifying supply chain...
In applying RFID/USN technology to various industries, it is needed to solve the problem caused by the system differences. Accordingly, this study introduces the common standard platform concept, and suggests the standard data scheme which provides the uniform perspective of classifying supply chain data and of using vocabularies. We selected several industry areas applicable for the platform, which are pharmaceutical, cosmetics, food and liquor industry. We collect and organize terminologies used in the supply chain of each industry, and then classify them according to the defined data attributes. The standardized vocabularies are suggested based on the contextured scheme of data classification. This study could provide more convenient way of communication between business partners, system developers and users of the platform.
In applying RFID/USN technology to various industries, it is needed to solve the problem caused by the system differences. Accordingly, this study introduces the common standard platform concept, and suggests the standard data scheme which provides the uniform perspective of classifying supply chain data and of using vocabularies. We selected several industry areas applicable for the platform, which are pharmaceutical, cosmetics, food and liquor industry. We collect and organize terminologies used in the supply chain of each industry, and then classify them according to the defined data attributes. The standardized vocabularies are suggested based on the contextured scheme of data classification. This study could provide more convenient way of communication between business partners, system developers and users of the platform.
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문제 정의
(5) 다른 산업 영역과 얼마나 연관성이 있는지 알아본다.
CBV는 국제 RFID 민간표준단체인 EPCglobal의 인터페이스 표준으로 기업 내 및 기업 간 데이터 공유를 위한 표준인 EPCIS(Electronic Product Code Information Service)와 함께 쓰이는 어휘의 구조 및 어휘 요소의 구체적인 값을 지정하기 위하여 제정되었으며, EPC Network 사용자들 간에 이 요소를 표준화하여 EPCIS 이벤트에 포함된 데이터에 대한 이해를 더하고자 하였다. 이러한 기본적인 기능을 제공하고, 데이터 모델의 핵심이자 다양한 비즈니스 시나리오에 적용 가능한 어휘를 정의하고 공급사슬 각 관계자가 일관성 있게 이해하도록 하는 것이다.
실제로 이러한 산업에서 RFID 및 2차원 바코드를 활용한 상품 이력추적 및 상품진위확인 등에 대한 활동이 증가하고 있으며, 이외 산업 분야에서도 RFID/ USN 기반 시스템 도입의 움직임 또한 증가하고 있다. 따라서 향후 적용 산업 범위를 넓혀 플랫폼의 범용적 사용이 가능하도록 하는 것이 본 연구의 최종 목적이라 할 수 있다. 연구 결과는 다양한 주체 간의 정보 생성, 공유, 물류/유통 관련 정보에 대한 수집 및 분산된 정보의 정련 등을 기대하는 공급사슬 내 참여기관 및 관리감독자, 시스템 운영자에게 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 공통된 데이터 체계를 마련하기 위해 기준정보의 개념을 도입하여 데이터를 분류함으로써, 플랫폼 사용자들 간의 프로세스 체계의 일관성을 유지시키고 정보 교환 작업의 정확도를 향상시킬 것이라 판단한다. 또한 하나의 플랫폼을 통해서 다양한 산업의 주체가 서비스를 활용할 때 플랫폼의 범용적 사용을 위해 CBV 표준에 기반한 표준 용어를 제시함으로써 사용자 간의 정보 입․출력의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
본 연구에서는 공통표준플랫폼 적용을 위한 데이터 체계를 제시하기 위해 먼저 플랫폼 적용이 상대적으로 유사할 산업을 선정하고, 여기에서 발생하는 데이터의 특성을 파악하였다. 산업별로 데이터를 수집 및 분류하였고, 분석된 특성을 반영하여 데이터 체계를 구축할 수 있었다.
플랫폼 적용 산업들의 공급사슬로부터 수집되는 데이터의 활용을 원활하게 하기 위해서는, 각 산업의 고유 특성뿐만 아니라 서로 다른 산업의 특성이 하나의 시스템으로 통합되는 과정을 거쳐야 한다. 본 연구에서는 시스템 통합의 근간이 되는 공통된 데이터 체계 구축을 제안하고자 한다. 적절한 절차와 기준에 따라 데이터를 분류하고 표준화하여 다양한 산업의 상이한 특성이 통일된 관점으로 플랫폼에 반영될 수 있도록 하고자 한다.
본 연구에서는 하나의 기업 내의 기준정보를 다루는 기존의 연구들과 달리 다양한 산업의 주체가 하나의 플랫폼을 통해서 서비스를 활용할 때 공통된 데이터 체계를 마련하기 위해서 기준정보의 개념을 도입하여 수행되었다. 또한 데이터의 일반적인 관리나 기준 정보 품질관리 체계와는 달리 다양한 산업의 공급사슬에서 공용할 수 있는 데이터 분류체계를 제시한다는 측면에서 다른 연구와 차이점을 갖는다.
본 연구에서도 CBV를 고려하여 이와 유사한 개념으로 핵심데이터에 대한 표준용어를 제시하고자 한다. 하지만 본 연구의 목적이 다양한 산업 간의 통일된 데이터 체계를 구축하는 것이므로 기존 CBV 표준보다 포괄성이 크다고 할 수 있다.
본 절에서는 서로 다른 산업에서 공통된 의미로 사용되는 용어를 통일된 표현으로 표준화시키는 작업을 보여준다. 각 정보그룹 안의 데이터 중 ‘핵심’ 요소에 해당되는 데이터를 위주로 용어를 표준화시킨다.
앞에서는 각 산업 내에서 정보그룹의 속성에 따라 마스터 데이터와 트랜잭션 데이터로 나누었으나, 여기에서는 산업 내의 분류에서 벗어나, 서로 다른 산업 간의 공통적인 데이터 요소를 추출하는 것이 목적이다. 데이터의 산업 내 역할을 살펴보기보다는 타 산업과의 연계를 통한 데이터 개개의 중요도를 살펴보는 작업이 필요하다.
이러한 확인 작업을 통해 제안하는 용어의 역할, 속성, 의미 등이 잘 나타나도록 도와줄 것으로 기대한다. 여기에서는 세 가지 데이터 용어를 표준화하는 과정의 예시를 통해 표준용어 제안 과정을 설명하고 주요 체크 사항들이 어떻게 반영되는지를 보여주고자 한다.
CBV는 국제 RFID 민간표준단체인 EPCglobal의 인터페이스 표준으로 기업 내 및 기업 간 데이터 공유를 위한 표준인 EPCIS(Electronic Product Code Information Service)와 함께 쓰이는 어휘의 구조 및 어휘 요소의 구체적인 값을 지정하기 위하여 제정되었으며, EPC Network 사용자들 간에 이 요소를 표준화하여 EPCIS 이벤트에 포함된 데이터에 대한 이해를 더하고자 하였다. 이러한 기본적인 기능을 제공하고, 데이터 모델의 핵심이자 다양한 비즈니스 시나리오에 적용 가능한 어휘를 정의하고 공급사슬 각 관계자가 일관성 있게 이해하도록 하는 것이다.
3절에서 기준정보관리에 대한 다양한 연구 및 사례가 존재함을 살펴보았다. 이에 본 연구는 데이터의 속성을 크게 마스터 데이터와 트랜잭션 데이터로 분류하고자 한다. 제품 데이터의 경우는 전체 공급사슬 상에서 모든 거래 및 이벤트의 기준이 되는 마스터 속성을 가지고 있으므로 마스터 데이터에 포함시킨다.
본 연구에서는 시스템 통합의 근간이 되는 공통된 데이터 체계 구축을 제안하고자 한다. 적절한 절차와 기준에 따라 데이터를 분류하고 표준화하여 다양한 산업의 상이한 특성이 통일된 관점으로 플랫폼에 반영될 수 있도록 하고자 한다. 즉 공통표준플랫폼의 적용과 타 시스템과의 통합을 위한 표준화된 데이터 체계를 제시하는 것이 본 연구의 목적이다.
적절한 절차와 기준에 따라 데이터를 분류하고 표준화하여 다양한 산업의 상이한 특성이 통일된 관점으로 플랫폼에 반영될 수 있도록 하고자 한다. 즉 공통표준플랫폼의 적용과 타 시스템과의 통합을 위한 표준화된 데이터 체계를 제시하는 것이 본 연구의 목적이다.
제안 방법
각 산업의 공급사슬 단계별 데이터의 수집 및 처리 단계를 거친 후 공급사슬 단계 내의 각 데이터의 특성 및 의미를 고려하여 정보그룹을 생성하였다. 각 단계 안에서도 다양한 데이터가 존재하므로 데이터의 대표성을 나타내는 그룹을 생성함으로써, 단계 내의 데이터 간의 혼동을 막고 또한 다음 분류 프로세스에서 정보그룹의 속성을 고려하여 데이터를 분류할 수 있게 하였다. 생성된 정보그룹은 총 29개로 공급사슬단계별 정보그룹은 <표 5>와 같다.
각 산업별 데이터 중 일부 데이터를 정리하면 과 같으며, 공급사슬 단계별로 수집한 데이터 중 ‘출하일시/출하량’과 같이 복합속성을 띠는 것들은 ‘출하일시’, ‘출하량’과 같이 원자값을 갖도록 분해하는 전처리 단계를 거친 후 다른 산업 및 단계별 데이터와 비교할 수 있도록 하였다.
각 산업의 공급사슬 단계별 데이터의 수집 및 처리 단계를 거친 후 공급사슬 단계 내의 각 데이터의 특성 및 의미를 고려하여 정보그룹을 생성하였다. 각 단계 안에서도 다양한 데이터가 존재하므로 데이터의 대표성을 나타내는 그룹을 생성함으로써, 단계 내의 데이터 간의 혼동을 막고 또한 다음 분류 프로세스에서 정보그룹의 속성을 고려하여 데이터를 분류할 수 있게 하였다.
공급사슬 전 단계에서 발생하는 데이터를 추적 · 관리하는 것이 공통표준플랫폼의 중요한 목적 중의 하나이므로 이력추적관리에 중점을 두고 공급사슬 단계별 데이터를 조사하였다.
3D 데이터 체계를 살펴보면, 먼저 가로축에 산업 종류를 배치하여 각 산업의 특성을 반영할 수 있게 한다. 다음으로, 마스터/트랜잭션 속성별 분류 기준에 따라 나눈 정보그룹을 세로축에 배치하되, 각 정보그룹 안에 또 하나의 축인 핵심/유사/기타 요소를 배치하여 이를 구분할 수 있도록 한다. 이로써 2차원 평면 형태로 3차원 분류체계를 적절히 표현할 수 있게 된다.
데이터 체계를 갖추기 위해 분류 기준을 정하고 이에 따른 분류 속성을 지정하여 아래의 과 같은 3D 체계를 설정하여 분류하였다.
제품 데이터의 경우는 전체 공급사슬 상에서 모든 거래 및 이벤트의 기준이 되는 마스터 속성을 가지고 있으므로 마스터 데이터에 포함시킨다. 또한 측정 데이터는 거래 데이터와는 조금 차별화되는 특성이 지니지만 비즈니스 활동의 결과라는 측면에서 이벤트적 속성을 지닌 트랜잭션 데이터로 분류한다.
마스터 데이터의 경우 크게 ‘주체(Who)’와 ‘대상(What)’ 정보로 나눠 분류하였고, 트랜잭션 데이터는 공급사슬 단계를 거치면서 발생되는 데이터로 마스터 데이터에 해당하는 것을 제외한 나머지 정보그룹인 거래정보, 보관정보, 생산정보 등으로 정의하였다.
본 연구에서는 공통표준플랫폼 적용을 위한 데이터 체계를 제시하기 위해 먼저 플랫폼 적용이 상대적으로 유사할 산업을 선정하고, 여기에서 발생하는 데이터의 특성을 파악하였다. 산업별로 데이터를 수집 및 분류하였고, 분석된 특성을 반영하여 데이터 체계를 구축할 수 있었다. 데이터 체계를 갖추기 위해 분류 기준을 정하고 이에 따른 분류 속성을 지정하여 아래의 <표 10>과 같은 3D 체계를 설정하여 분류하였다.
첫 번째 분류 Dimension은 에 제시한 바와 같은 산업별 구분으로, 총 7가지 산업별로 공급사슬 단계를 거치는 동안 발생하는 데이터를 분류하였다.
첫 번째 분류 Dimension은 <그림 3>에 제시한 바와 같은 산업별 구분으로, 총 7가지 산업별로 공급사슬 단계를 거치는 동안 발생하는 데이터를 분류하였다. 첫 번째 분류 프로세스에 의해 각 산업의 공급사슬 단계별 발생 데이터를 분류해봄으로써, 향후 산업 적용 범위를 넓히는 데에 기초적인 틀을 제공한다. 산업에 따라 데이터를 분류할 때, 수집된 데이터를 <부록>에 정리한 것과 같이 공급사슬 단계에 따른 구분도 함께 해준다.
대상 데이터
‘주체(Who)’에 해당하는 마스터 정보그룹이란 특정 인물이나 조직 등의 주체를 표현하는 데이터를 포함하며, 여기에 해당하는 정보그룹들은 <표 6>에서 설명하는 특성을 가진다. 7개 산업의 데이터를 종합적으로 분석한 주체 정보는 생산업자, 제조업자, 수입업자, 가공업자, 포장업자, 거래대상, 판매업자와 같은 공급사슬의 참여 주체 정보로 구성되어 있다. 두 번째 분류 Dimension을 새로운 산업으로 확장시켜 적용할 경우, 다음의 정보그룹 외에 필요한 새로운 정보그룹의 생성이 가능하다.
본 연구에서는 공통표준플랫폼이 적용될 의약품 산업과 유사 산업으로 분류되는 총 7가지 산업(화장품, 농산물, 축산물, 수산물, 가공/건강식품, 주류, 의약품)을 대상으로 하여 공급사슬 단계별로 데이터를 수집하였다.
이론/모형
이를 위해 본 연구는 기준정보관리(MDM, Master Data Management)의 개념과 비즈니스용어 표준으로 제정된 CBV(Core Business Vocabulary)를 고려한다. 기존 연구들에서도 기준정보관리의 개념으로 하나의 산업 또는 기업 내의 데이터 체계의 통합이 연구되어왔으나 본 연구에서 제시하고자 하는 체계와는 차이점을 가지므로 이에 대해서는 제 2장에서 설명한다.
성능/효과
(1) 화장품 산업의 품질검사 정보로는 ‘품질검사기관’, ‘품질검사일자’, ‘품질검사결과’, ‘안정성 정보’ 등이 있음을 확인할 수 있다.
(4) 해당 제품 및 상품의 상태를 설명하는 것으로 품질검사의 주체, 일시, 내용 등이 공통적이면서 핵심적으로 필요하다고 보인다. (5) 화장품 외에 축산물, 수산물, 가공/건강식품, 의약품 산업들에서 모두 비슷한 양상의 용어들이 사용됨을 알 수 있다. 따라서 (1), (2), (3)을 통해 ‘품질검사’라는 공통된 속성을 추출하고, (4), (5)를 통해 다른 적용 산업에서도 함께 고려될 만한 대상을 선정하여, ‘품질 검사주체’, ‘품질검사일시’, ‘품질검사결과’로 표준용어를 제안할 수 있을 것이다.
7개 산업의 데이터를 종합적으로 분석한 주체 정보는 생산업자, 제조업자, 수입업자, 가공업자, 포장업자, 거래대상, 판매업자와 같은 공급사슬의 참여 주체 정보로 구성되어 있다. 두 번째 분류 Dimension을 새로운 산업으로 확장시켜 적용할 경우, 다음의 정보그룹 외에 필요한 새로운 정보그룹의 생성이 가능하다.
상기 설명한 것과 같이 와 세 가지 표준용어 제안 과정 예시를 통해, 실제 산업에서 공통표준플랫폼을 적용할 때 3D 데이터 체계가 중요한 참조역할을 수행할 수 있는 것을 확인할 수 있다.
수집된 데이터를 바탕으로 분석해보면, 공급사슬 단계별 각 산업의 정보 흐름의 단계가 상이하고 단계별 발생 정보 또한 차이를 보인다. 따라서 여러 산업의 공급사슬 단계 중 비교적 유사한 단계를 통합하고 특징적인 주요 단계를 구분하여, <표 4>와 같이 세 가지 정보 흐름 단계인 ‘생산단계’, ‘유통단계’, ‘판매단계’로 통일시킬 수 있다.
종합하면, 앞에서 제시한 7개의 적용 산업에서 발생하는 데이터는 그 데이터가 가리키는 대상 및 특성에 따라 총 29가지 정보그룹으로 분류되었고, 와 같이 정의된 기준정보에 해당하는 정보그룹별로 분류하게 되면 마스터 데이터에 속한 정보그룹 10가지와 트랜잭션 데이터에 속한 정보그룹 19가지로 분류할 수 있다.
후속연구
결과적으로 본 연구를 통한 분석 작업은 향후 공통표준플랫폼을 새로운 산업에 효과 적으로 적용할 수 있도록 하는 토대를 제공한다. 그러므로 본 연구의 결과를 활용하여, 공통표준플랫폼은 향후 적용 산업 분야를 확장할 수 있는 유연성을 갖추게 될 것이다.
결과적으로 본 연구를 통한 분석 작업은 향후 공통표준플랫폼을 새로운 산업에 효과 적으로 적용할 수 있도록 하는 토대를 제공한다. 그러므로 본 연구의 결과를 활용하여, 공통표준플랫폼은 향후 적용 산업 분야를 확장할 수 있는 유연성을 갖추게 될 것이다. 또한 플랫폼을 적용하는 관련 시스템 개발자가 데이터 용어를 사용함에 있어서 일관성을 기대할 수 있고, 시스템 사용자 역시 플랫폼 사용 시 데이터에 대한 이해도 및 활용도를 높일 수 있어 사용 편의성 증대가 기대된다.
따라서 다양한 산업이 공통된 하나의 표준 플랫폼을 이용할 수 있는 토대를 만드는 작업이 앞으로 다가올 산업 융합의 시대에 중요한 요소가 될 것이다. 다양한 산업의 공급 사슬 데이터를 다룰 수 있는 플랫폼 개발 역시 향후 높은 비즈니스 가치를 가질 것으로 예상된다. 이러한 플랫폼 개발의 대표적인 예로, RFID/USN 기반 기술을 도입하고 이를 통한 정보기술 및 프로세스의 통합·공용을 가능케 하는 공통표준플랫폼 개발 과제가 정부주도하에 진행되고 있다.
데이터의 공통된 체계 구축은 7개 산업에서 다루는 데이터에 대한 분석을 기초로 하였으며, 이러한 분석 작업은 향후 플랫폼 사용 산업의 확장에 있어서 효과적으로 적용할 수 있도록 하는 토대를 제공할 것이다.
따라서 (1), (2), (3)을 통해 ‘품질검사’라는 공통된 속성을 추출하고, (4), (5)를 통해 다른 적용 산업에서도 함께 고려될 만한 대상을 선정하여, ‘품질 검사주체’, ‘품질검사일시’, ‘품질검사결과’로 표준용어를 제안할 수 있을 것이다.
따라서 다양한 산업이 공통된 하나의 표준 플랫폼을 이용할 수 있는 토대를 만드는 작업이 앞으로 다가올 산업 융합의 시대에 중요한 요소가 될 것이다. 다양한 산업의 공급 사슬 데이터를 다룰 수 있는 플랫폼 개발 역시 향후 높은 비즈니스 가치를 가질 것으로 예상된다.
그러므로 본 연구의 결과를 활용하여, 공통표준플랫폼은 향후 적용 산업 분야를 확장할 수 있는 유연성을 갖추게 될 것이다. 또한 플랫폼을 적용하는 관련 시스템 개발자가 데이터 용어를 사용함에 있어서 일관성을 기대할 수 있고, 시스템 사용자 역시 플랫폼 사용 시 데이터에 대한 이해도 및 활용도를 높일 수 있어 사용 편의성 증대가 기대된다.
본 연구에서는 공통된 데이터 체계를 마련하기 위해 기준정보의 개념을 도입하여 데이터를 분류함으로써, 플랫폼 사용자들 간의 프로세스 체계의 일관성을 유지시키고 정보 교환 작업의 정확도를 향상시킬 것이라 판단한다. 또한 하나의 플랫폼을 통해서 다양한 산업의 주체가 서비스를 활용할 때 플랫폼의 범용적 사용을 위해 CBV 표준에 기반한 표준 용어를 제시함으로써 사용자 간의 정보 입․출력의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
각 정보그룹 안의 데이터 중 ‘핵심’ 요소에 해당되는 데이터를 위주로 용어를 표준화시킨다. 산업별로 상이한 용어를 통일시켜 줌으로써 공통된 플랫폼을 여러 산업에 적용할 수 있는 기반을 제공해준다. 이러한 작업은 플랫폼 데이터베이스 구축 시 데이터 간의 관계를 정의하고 데이터 속성을 지정하는 데에 도움을 줄 수 있을 것이다.
따라서 향후 적용 산업 범위를 넓혀 플랫폼의 범용적 사용이 가능하도록 하는 것이 본 연구의 최종 목적이라 할 수 있다. 연구 결과는 다양한 주체 간의 정보 생성, 공유, 물류/유통 관련 정보에 대한 수집 및 분산된 정보의 정련 등을 기대하는 공급사슬 내 참여기관 및 관리감독자, 시스템 운영자에게 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
3단계 데이터 분류 프로세스의 세 가지 축을 중심으로 <그림 7>과 같은 3D 데이터 체계를 만들 수 있다. 이러한 체계에서 데이터 각각이 포함될 셀을 지정해줌으로써, 전체적인 데이터 체계를 이해하는 데에 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라, 추후에 적용될 새로운 산업의 데이터 체계를 구축할 때에도 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
위의 체크 사항들은 기준정보관리 개념과 EPCglobal의 CBV 개념을 바탕으로 둔 3D데이터 분류 프로세스에서 고려하는 사항을 표준용어 제안을 위해 재정리한 것이다. 이러한 확인 작업을 통해 제안하는 용어의 역할, 속성, 의미 등이 잘 나타나도록 도와줄 것으로 기대한다. 여기에서는 세 가지 데이터 용어를 표준화하는 과정의 예시를 통해 표준용어 제안 과정을 설명하고 주요 체크 사항들이 어떻게 반영되는지를 보여주고자 한다.
따라서 여러 산업의 공급사슬 단계 중 비교적 유사한 단계를 통합하고 특징적인 주요 단계를 구분하여, <표 4>와 같이 세 가지 정보 흐름 단계인 ‘생산단계’, ‘유통단계’, ‘판매단계’로 통일시킬 수 있다. 이후 설명에서 이러한 단계를 참고하여 서술하였으며, 추후 시스템 적용 단계에서도 참고할 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
기준정보관리란 무엇인가?
기준정보관리는 기업 비즈니스의 핵심 데이터인 기준정보를 생성하고 일관성 있게 유지하며 비즈니스 프로세스의 흐름에 맞춰 정확하게 관리하기 위한 기술 및 솔루션과 조직을 의미한다[14]. 기준정보는 각 해당 시스템의 핵심 요소인 동시에 시스템간의 유기적 관계를 이끌어내는 연결고리의 역할을 함으로써 공통된 기준정보는 전사적으로 일관성있는 사업 수행에 필수적이며, 정합성이 보장되지 않은 기준정보는 잘못된 의사결정 프로세스를 초래하거나 금융적 손실을 발생시킬 수 있다[4].
기준정보관리는 어떤 영향을 끼치는가?
기준정보관리는 기업 비즈니스의 핵심 데이터인 기준정보를 생성하고 일관성 있게 유지하며 비즈니스 프로세스의 흐름에 맞춰 정확하게 관리하기 위한 기술 및 솔루션과 조직을 의미한다[14]. 기준정보는 각 해당 시스템의 핵심 요소인 동시에 시스템간의 유기적 관계를 이끌어내는 연결고리의 역할을 함으로써 공통된 기준정보는 전사적으로 일관성있는 사업 수행에 필수적이며, 정합성이 보장되지 않은 기준정보는 잘못된 의사결정 프로세스를 초래하거나 금융적 손실을 발생시킬 수 있다[4].
공통표준플랫폼의 역할은 무엇인가?
공통표준플랫폼의 역할은 <그림 1>의 구조도와 같이 제품의 생산, 유통, 판매, 폐기에 이르는 공급사슬 전 단계에서 발생하는 데이터를 추적 및 관리하여 각 사용자 및 비즈니스 파트너 간의 효율적인 시스템 활용과 자유롭고 편리한 접근을 보장하는 역할을 한다. 또한 플랫폼에서는 사용자에게 공급사슬에서 발생되는 정보를 다양한 서비스를 통해서 제공하는데, <그림 1>의 개념도와 같이 사용자들은 어플리케이션을 통해 플랫폼의 서비스를 이용할 수 있으며 플랫폼에서는 이력정보, 입/출고정보, 상품진위 확인 및 추가 확장 서비스를 제공한다.
참고문헌 (14)
강성우, 전사적 기준정보 통합을 통한 비즈니스 프로세스 혁신에 관한 연구, 명지대학교 산업공학과, 석사학위논문, 2008.
김선호, 이창수, 마스터 데이터 품질관리 프레임워크, Entrue Journal of Information Technology, 제9권, 제2호, pp. 109-121, 2010.
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