[논문]국내기업의 빅데이터 이용의도에 미치는 영향요인 분석 : 공공데이터 활용여부를 기준으로

정화민; 이상윤

doi:10.5762/kais.2019.20.10.478

국내기업의 빅데이터 이용의도에 미치는 영향요인 분석 : 공공데이터 활용여부를 기준으로
Analysis of Factors Affecting Big Data Use Intention of Korean Companies : Based on public data availability 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.10, 2019년, pp.478 - 485

정화민 (서강대학교 정보통신대학원) , 이상윤 (서강대학교 정보통신대학원)

초록
AI-Helper

본 연구는 공공데이터 활용 여부에 따른 국내 기업체들의 빅데이터 기술사용 및 서비스 이용 의도에 미치는 영향요인을 파악하기 위한 탐색적 연구이다. 2017년 13,136개 국내 기업의 전산담당자와 총무담당자를 대상으로 정보화 통계 설문조사 데이터를 R 3.5.3 프로그램을 이용하여 연구 모형에 따른 가설검정을 시행하였다. 먼저 빅데이터 기술 및 서비스 이용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 로지스틱 회귀분석 결과, 공공데이터를 활용하는 업체에서는 비용 절감이 빅데이터 이용의도에 긍정적 영향을 미치는 요인으로 나타났고, 공공데이터를 활용하지 않는 기업의 경우 고객만족은 긍정적 영향, 의사결정 지원은 빅데이터 이용에 부정적인 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 최근 들어 우리 정부는 기업 지원에 있어 4차 산업 혁명의 동력 중 공공데이터 개방과 더불어 빅데이터 활용 부분에 중점을 두고 있다. 그러나 본 연구결과, 아직까지 국내 기업 전반에 공공데이터 및 빅데이터 활용이 미진한 것으로 밝혀졌다. 단, 본 연구를 위한 정보화 통계 데이터가 2017년도 데이터임을 감안할 때 정부의 빅데이터 지원 정책 등 실효적 성과를 분석하기 위해서는 지속적인 빅데이터 활용 및 이에 따른 성과에 대한 연구도 필요하다 하겠다.

Abstract ▼ AI-Helper

This is an exploratory study to examine factors affecting South Korean companies' intentions to use big data technology and services based on whether the companies use public data or not. This study, using R, conducted chi-squared tests and logistic regression analysis. As a result of the logistic regression analysis, cost reduction had a positive effect on the big data-use intentions in companies that use public data, whereas with companies that do not use public data, customer satisfaction had a positive impact, and support for decision-making had a negative impact on the intention to use big data. Recently, the South Korean government has focused on improving the utilization of public data and big data. However, as a result of this study, the use of public data and big data in South Korea is still insufficient. Yet, considering that the data utilized for this study was created in 2017, additional study using public data and big data is also required.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Questionnaire for Informatization Survey in 2017 (Example)
표 Table 1. Use of public data by region
표 Table 2. Use of local big data
표 Table 3. Reasons for Not Using Public Data
그림 Fig. 2. Research Model
표 Table 4. Operational definition by variable
표 Table 5. Reliability Test
그림 Fig. 3. R coding: Binomial Logistic Regression
표 Table 6. Correlation analysis
표 Table 7. Binomial Logistic Regression Analysis (Using public data)
표 Table 8. Binomial Logistic Regression Analysis (Un used public data)

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

이에 본 연구에서는 매년 국가통계로 실시하고 있는 정보화 통계조사 Raw Data를 활용해 공공데이터 활용 여부에 따른 국내 기업 빅데이터 이용 의도 영향요인을 파악하고 이를 검증하고자 한다. 또한 분석된 결과를 바탕으로 기업의 담당자와 정책 입안자들에게 빅데이터의 활용 요인에 대한 기초적인 정보와 시사점을 제공하고자 한다.

가설 설정

H1. 비용 절감은 빅데이터 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.
H2. 의사결정 지원은 빅데이터 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미칠 것이다. ;
H3. 생산성 및 정보 공유 증대는 빅데이터 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.
H4. 고객만족은 빅데이터 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.
H5. 신규 수익원 및 서비스 창출 확대는 빅데이터 이용 의도에 통계적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.

제안 방법

본 연구의 연구 모형은 아래 Fig 2 와 같이 독립변수인 비용 절감, 의사결정 지원, 생산성 및 정보 공유 증대, 고객만족, 신규 수익원 및 서비스 창출 확대로 설정하였고 종속변수는 범주형 데이터로 빅데이터 기술 및 서비스 이용을 설정하였다. 가설은 다음과 같다.

대상 데이터

2017년 전국의 기업체를 대상으로 실시했던 정보화 통계 설문조사 데이터를 바탕으로 한 참여기업에 대한 분석은 다음과 같다.
본 연구는 2017년 정보화 통계 조사 Raw data를 활 용하여 13,136개 국내 기업의 공공데이터 활용 여부에 따라 빅데이터 기술 및 서비스 이용 영향요인을 분석하였다. 분석 결과, 공공데이터를 활용하는 국내 기업의 경우, 빅데이터 이용의도의 영향을 주는 변수는 비용 절감 만이 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 이는 선행연구[16,23]들의 연구결과와 유사한 결과로 나타났다.

데이터처리

가설검증을 위하여 기업의 비용 절감, 의사결정 지원, 생산성 정보 및 공유 증대, 고객만족, 신규 수익원 및 서비스 창출 확대를 독립변수로 빅데이터 이용을 종속변수로 한 이분형 로지스틱 회귀분석(Binomial Logistic Regression Analysis)을 실시하였다. 분석은 공공데이터를 사용하는 집단과 공공데이터를 사용하지 않는 집단을 나누어 아래 Fig3와 같이 R 프로그램 3.

성능/효과

분석 결과, 공공데이터를 활용하는 국내 기업의 경우, 빅데이터 이용의도의 영향을 주는 변수는 비용 절감 만이 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 이는 선행연구[16,23]들의 연구결과와 유사한 결과로 나타났다. 또한 공공데이터를 활용하지 않는 국내 기업체의 경우, 고객만족은 빅데이터 이용의도에 긍정적인 영향을 주는 변수이나, 의사결정 지원은 빅데이터 이용의도에 부정적인 영향을 주는 변수로 나타났다.
본 연구는 2017년 정보화 통계 조사 Raw data를 활 용하여 13,136개 국내 기업의 공공데이터 활용 여부에 따라 빅데이터 기술 및 서비스 이용 영향요인을 분석하였다. 분석 결과, 공공데이터를 활용하는 국내 기업의 경우, 빅데이터 이용의도의 영향을 주는 변수는 비용 절감 만이 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 이는 선행연구[16,23]들의 연구결과와 유사한 결과로 나타났다. 또한 공공데이터를 활용하지 않는 국내 기업체의 경우, 고객만족은 빅데이터 이용의도에 긍정적인 영향을 주는 변수이나, 의사결정 지원은 빅데이터 이용의도에 부정적인 영향을 주는 변수로 나타났다.

후속연구

둘째, 국내 기업들은 필요한 공공데이터의 확보와 처리를 위한 인프라 구축을 위해 지속적으로 관련 산업인력 양성과 투자 및 지원을 해야 할 것이다.
셋째, 공공데이터를 사용하고 있는 기업체에서는 빅데이터 이용의도에 영향을 주는 요인이 비용절감만으로 빅데이터 활용이 제한적이고 빅데이터를 사용하지 않는 기업에서는 빅데이터에 대한 확보 방법, 품질, 데이터 신뢰성에 대한 인식이 부족함에 대한 향후 추가적인 연구가 필요하다.
첫째, 기업체에서 데이터 확보를 쉽게 할 수 있는 방법과 데이터의 품질을 검증하고 신뢰성을 확보할 수 있는 공공기관의 설립과 데이터 검정 시스템의 개발도 필요하다 하겠다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	공공데이터의 특성은 무엇인가?	공공데이터는 공공기관에서 수집한 정보를 전자적 방식으로 처리된 자료를 의미한다. 주로 대용량이고, 다양한 데이터 세트를 구성하는 빅데이터의 영역에서 다루어 지고 있다[5]. 또한 일반 데이터보다 왜곡이나 조작이 발생할 가능성이 적고 매 시간 국가 및 국민과 관련된 공공 업무가 수반되기 때문에 신뢰성과 지속성이 높은 특성을 가지고 있다[9].
	공공데이터란 무엇인가?	공공데이터는 공공기관에서 수집한 정보를 전자적 방식으로 처리된 자료를 의미한다. 주로 대용량이고, 다양한 데이터 세트를 구성하는 빅데이터의 영역에서 다루어 지고 있다[5].
	분산 컴퓨팅 기술에는 무엇이 있는가?	수집은 기관 및 기업 등 분산된 데이터들을 수집 및 변환해 정제된 데이터를 확보하는 기술을 의미한다[10]. 데이터 처리 및 저장은 다양한 형식의 데이터를 실시간으로 처리 및 저장할 수 있는 분산 컴퓨팅 기술을 의미하고 Map Reduce, In Memory DB, HDFS 등이 있다[11].

참고문헌 (26)

Seok Hyun Song, Jai Yong Lee, "Comparative Analysis of National Policies for Open Data Government Ecosystem," Journal of Society of Korea Industrial and Systems Engineering, vol. 41, no. 1, pp. 128-139, Mar. 2018. DOI: https://doi.org/10.11627/jkise.2018.41.1.128

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In Taek Jung, Kyu-soo Chong, Development of Information Technology Infrastructures through Construction of Big Data Platform for Road Driving Environment Analysis, Korea Academy Industrial Cooperation Society, 19(3), pp.669-678. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2018.19.3.669
Seok Hyun Song, Samyoul Lee, Yeol Shin, Jai Yong Lee, "A Study on the Effectiveness of Korea's Open Government Data Policy: Ecosystem Perspective", Journal of Korean Society of Information Technology, 20(4), pp.1-34. DOI: http://dx.doi.org/10.22313/reik.2018.16.2.427
Do Young Jung, Min Chang Kim, Jae Hwan Kim, "Big Data Policy Promotion Status Usage Improvement Plan",The legal policy report ,NARS, Korea, pp.2-22. 2018.
Bong Choi, An Analysis of Economic Effect on Utilization of Big Data and Information Disclosure on Public Sector,Policy Research, The Seoul Institute, Korea , pp.25.
Samsung Economic Research Institute (2012), "Big Data: Cause of Industrial Crustal Change", CEO Information, Vol.851, pp.3-25.
Jong Hyeon Kim, "Examples of Big Data Use in Domestic and Foreign Financial Sectors Pre-assignment for activation of introduction",Financial Report, Woori Finance Research Institute, Korea, pp.23-28.
Seung Beom Choi, "A Study on the Conditions for the Vitalization of Big-data Use in Local Governments", Social enterprise & policy studies, 6(1), pp.177-205.
Young Il Cha, Sung-Kyou Choi, Kyeong-Seok Han, "An Empirical Study on the Influence on Public Data Usage in Private Business Sectors", Journal of Digital Convergence, 15(6), 9-17. 2017. DOI: https://doi.org/10.14400/JDC.2017.15.6.9

원문보기 상세보기
Sun Woo Lee, "Research on determinants for big data system adoption in organizations", Ph.D, Sungkyunkwan University, Korea, pp.12-30.
Hyeon Ji Seo, "A Study on the Customer Behavioral Analysis Using Big Data of Distribution Industry", Master's thesis, Gachon University, Korea, pp.12-25.
Jung Sun Kim, "A Study on Initial Characteristics of the Acceptance of Innovative Big Data Technology in Korea", Ph.D,Ewha Womans University, Korea, pp.2-11, 2015.
Yeong Nan Yu, "Analysis on technology level of Big Data for Smart Manufacturing in South Korea - Focused on Domestic Patent Trends-", Ph.D, Yonsei University, Korea, pp.7, 2016.
Ji Young Kim, "Protection Measures for Sensitive Information and Personal Information In Big Data Environment", Ph.D, Sungshin Womans University, Korea, pp.6-7, 2014.
Jin Hee Song, Jung Sook Kim, Analysis of the best practices big data services, The Korea Contents Society, 12(1), pp.32-37, 2014. DOI: http://dx.doi.org.libproxy.sogang.ac.kr/10.20924/CCT HBL.2014.12.1.032
Hee Jeong Yoon, "A Study on the Effect of the Organizational, Technical and Environmental Recognition and Utilization of Big Data", Business Management Research ,Vol.7 No.2, Korea,pp.153-161, Dec. 2014.
Ji Hye Lee, "Public Big Data Best Practice Collection", Public Data Policy Division, Feb 2018.
JKa. Hoi Kwang, Jin Soo Kim, "An Empirical Study on the Influencing Factors for Big Data Intented Adoption: Focusing on Strategic Value Recognition and TOE Framework. Asia Pacific Journal of Information Systems" Business Administration, Asia Pacific Journal of Information Systems, Seoul, Korea, 24(4),pp.443-472 ,Feb. 2014. DOI: https://doi.org/10.14329/apjis.2014.24.4.443

원문보기 상세보기
Eun Jung Kim, Jae Woong Lee, Hee in Yang, The Actual Condition of the Information Divide in Korea and its Policy Implications: Focusing on the 2007 Information Gap Survey, journal of the Korean Association of Local Information Science, Vol.1, pp. 75-101, Nov. 2008.
Hee Jung An, "A Business Performance Study of Data Quality Management for Big Data Adoption : Focused on Corporate Data Quality Management Process", Ph.D, Kookmin University, Seoul, Korea, pp.2-18, Nov. 2016.
Choon Yeol Lee, A Study on Synchronization Effect of A Multi-dimensional Event Database for Big Data Information Sharing. Journal of Digital Convergence, 15(10), pp.243-251, 2017. DOI: https://doi.org/10.14400/JDC.2017.15.10.243

원문보기 상세보기
KAIT, "Big Data forums, domestic market leverage Big Data for the first activation, competition analysis ceremony held", News Release, 2013.
Ji Sook Kim, "Study on utilizing big data and analyzing techniques", Master's thesis, Korea University, Seoul, Korea, pp.4-10, 2013.
KISA, "Internet Secret Issue", Technical Report, Korea, pp11-12, Feb 2012.
KAIT, "Big Data forums, domestic market leverage Big Data for the first activation, competition analysis ceremony held", News Release, 2013.
Young Ki Jung, Myung gun Suk, Chang Jae Kim, "A study on the success factors of Big Data through an analysis of introduction effect of Big Data". Journal of Digital Convergence, 12(11), pp.241-248, 2014. DOI: https://doi.org/10.14400/JDC.2014.12.11.241

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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