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일반 관리자를 위한 데이터 관리 및 활용 전략

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품목정보

품목정보
출간일 2014년 08월 29일
쪽수, 무게, 크기 352쪽 | 615g | 180*250*18mm
ISBN13 9788992475693
ISBN10 8992475691

책소개 책소개 보이기/감추기

지식의 기초, 데이터관리의 중요성을 인식하라

지식의 가장 기초가 되는 것이 데이터이다. 즉, 데이터가 축적되지 않은 조직이 높은 수준의 지식을 보유할 수 없으며, 새로운 지식을 창출할 수도 없다. 바꾸어 말하면, 무에서 갑자기 유가 만들어질 수 없듯이 지식도 갑자기 하늘에서 떨어질 수 없다. 기초적인 사실이나 현상, 실적, 사건 등이 잘 기록되어 관리되고 분석될 때, 새로운 지식이 생성되고 축적되어 증가하게 된다.

만약 지식이 국가나 조직의 경쟁력을 결정하는 요소이며 주요한 자산의 하나라면, 이를 최대화하기 위하여서는 지식의 원천이 되는 데이터들을 잘 관리하는 것이 필요하다. 그리고 한 걸음 더 나아가 과연 필요하고 중요한 데이터들을 보유하고 있는지, 정말 필요한 데이터들이 관리되지 않고 누락되고 있는 것은 아닌지, 불필요한 데이터들을 열심히 관리하고 있는 것은 아닌지 등에 대한 분석이 필요하다.

목차 목차 보이기/감추기

머리말

|제1장| 데이터 자산 관리

1.1. 데이터 자산 관리의 중요성
1.2. 자산 관리 이슈와 데이터 자산 관리
1.3. 기업 전략과 데이터 관리 전략
1.4. 데이터 자산 관리 사이클
1.5. 데이터 목록


|제2장| 데이터 통합 및 공유

2.1. 데이터 공유 방안
2.2. 데이터 통합 솔루션
2.3. 개념적 데이터 공유 시스템


|제3장| 데이터 표준화와 메타데이터

3.1. 데이터베이스 스키마와 기술적 메타데이터
3.2. 비기술적 메타데이터
3.3. 표준 용어 및 자료사전
3.4. 용어분류체계(taxonomy)
3.2. 데이터 표준화의 절차
3.3. 데이터 표준화 수준


|제4장| 데이터 관리 조직과 데이터 자산 관리자

4.1. 데이터 관리 기능
4.2. 데이터 담당관과 주제관심집단
4.3. 주제관심집단의 구성과 운영


|제5장| 데이터 품질

5.1. 전통적 품질 평가 프레임워크
5.2. 활용적 관점에서의 데이터 품질 평가 프레임워크
5.3. 데이터베이스 품질 평가
5.4. 데이터 품질 관리 수준
5.5. 데이터 품질 개선


|제6장| 데이터 아키텍처

6.1. 전사적 데이터 아키텍처
6.2. 3계층 데이터 모델링
6.3. 개체관계모델링
6.4. 관계형 데이터 모델링
6.5. 관계형 데이터베이스 물리설계


|제7장| 비즈니스 인텔리전스

7.1. 비즈니스 인텔리전스의 출현 배경
7.2. 다차원 데이터 모형
7.3. OLAP 큐브 생성
7.4. BI 아키텍처 설계: DW Bus 설계
7.5. BI 시스템의 성공요인
7.6. BI 시스템의 새로운 추세


|제8장| 마스터 데이터 관리

8.1. 데이터의 분류
8.2. 마스터 데이터 모델링
8.3. 마스터 데이터 관리와 데이터 통합/공유
8.4. 마스터 데이터 관리 시스템 구현 아키텍처
8.5. 마스터 데이터 관리 시스템의 주요 기능들
8.6. 마스터 데이터 관리 성숙도
8.7. MDM 도입 및 구축


|제9장| 빅 데이터

9.1. 비정형 데이터 관리(Unstructured Data Management)
9.2. 빅 데이터의 종류
9.3. 빅 데이터 처리 기술
9.4. 빅 데이터 분석의 활용 분야
9.5. 빅 데이터 관리의 성공요인
9.6. 빅 데이터와 네트워크형 기업


|제10장| 데이터 가치 평가

10.1. 데이터 관리 시스템의 구축 비용
10.2. 운영 데이터의 가치 평가
10.3. 분석 정보의 가치 평가
10.4. 빅 데이터의 가치 평가


|제11장| 공공 데이터 개방의 필요성

11.1. 공공 데이터 개방의 배경
11.2. 정부 3.0과 공공 데이터 개방
11.3. 공공 데이터 개방의 기회와 문제


|제12장| 개방된 공공 데이터의 활용 방법

12.1. 개방된 공공 데이터의 활용 유형
12.2. 개방된 공공 데이터의 활용 방안


|제13장| 공공 데이터 개방 환경의 거버넌스

13.1. 공공 데이터 개방 환경의 거버넌스 특징
13.2. 개방 데이터 환경의 사용자 참여
13.3. 개방 데이터 환경의 보편적 시각, 개념 데이터 모델

저자 소개 관련자료 보이기/감추기

저자 : 이춘열
서울대학교 산업공학과 학사, 경영학 석사, University of Michigan 경영정보학박사(Computer & Information Systems 전공)를 수여받았으며, 한국국방연구원, 한국통신연구개발단를 거쳐 현재 국민대학교 경영정보학부 교수로 재직 중이다. 국민대학교 정보기술연구소장, 정보과학대학원장, 비즈니스IT전문대학원장, 입학처장 등을 역임하였으며, 한국경영정보학회 부회장, 한국BI데이터마이닝학회 부회장 등을 역임하였다. 주 관심분야는 데이터 관리, 데이터웨어하우스, 비즈니스 인텔리전스, 정보 공유, 경영성과관리, 빅 데이터 분석 등이다.

저자 : 황철현
차세대 시스템, 범정부 수요자 중심 서비스 구축 등의 프로젝트에서 데이터 및 정보시스템 아키텍처 설계를 주로 담당하였으며 현재 투데이게이트와 국민대학교 BIT 대학원의 겸임교수로 재직 중이다. 공공분야에서 산업계 자문위원을 다수 역임하였으며 2014년에는 데이터 프로젝트 가이드북 공동 집필, DAP, DA공모전의 출제 및 평가위원으로 활동하였다. 주 관심분야는 정부 3.0과 관련된 데이터 공유와 개방, 마스터데이터관리, 빅 데이터 분석 등이다.

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

지식의 기초, 데이터관리의 중요성을 인식하라

지식의 가장 기초가 되는 것이 데이터이다. 즉, 데이터가 축적되지 않은 조직이 높은 수준의 지식을 보유할 수 없으며, 새로운 지식을 창출할 수도 없다. 바꾸어 말하면, 무에서 갑자기 유가 만들어질 수 없듯이 지식도 갑자기 하늘에서 떨어질 수 없다. 기초적인 사실이나 현상, 실적, 사건 등이 잘 기록되어 관리되고 분석될 때, 새로운 지식이 생성되고 축적되어 증가하게 된다.
만약 지식이 국가나 조직의 경쟁력을 결정하는 요소이며 주요한 자산의 하나라면, 이를 최대화하기 위하여서는 지식의 원천이 되는 데이터들을 잘 관리하는 것이 필요하다. 그리고 한 걸음 더 나아가 과연 필요하고 중요한 데이터들을 보유하고 있는지, 정말 필요한 데이터들이 관리되지 않고 누락되고 있는 것은 아닌지, 불필요한 데이터들을 열심히 관리하고 있는 것은 아닌지 등에 대한 분석이 필요하다.

데이터 관리의 문제점

데이터 관리의 문제점 중 하나는 데이터들을 잘 기록하고 저장하는 것을 중심으로 이루어져 오고 있다는 것이다. 이에 따라 데이터 관리와 관련된 여러 자료들도 데이터의 효율적인 저장 관리를 위한 데이터베이스 관리 시스템에 대한 기술적인 내용이나 모델링에 관한 것들이 주를 이루고 있다. 즉, 발생하는 데이터들을 잘 관리하는 데에 초점이 맞추어져 있으며, 관리되고 있는 데이터들이 정말 가치 있는 데이터들인가에 대한 분석은 소홀히 다루어지고 있다.

데이터의 전략적 가치조직의 경쟁력을 좌우한다

이 책은 데이터의 전략적 가치에 초점을 맞추어 데이터를 관리함에 있어서 가장 중요한 고려 사항들은 무엇이며, 데이터가 조직의 경쟁력을 향상시키고 부의 축적을 효과적으로 실현하기 위하여서는 어떻게 관리되어야 하는 가를 다루고자 한다. 즉, 주어진 데이터를 잘 관리하는 것이 무엇보다도 중요하지만 더욱 근본적인 과제는 관리해야 할 데이터를 찾아내어서 빠뜨리지 않고 잘 관리하는 것이다. 특히 근자에는 전통적인 데이터 관리의 범주에 포함되지 않던 데이터들도 빅 데이터란 이름으로 기업 경영활동을 위한 주요 자원으로 그 중요성이 인식되고 있다. 이러한 점에서 정형 데이터들만이 아니라 비정형 데이터를 포함하여 기업 내부 및 외부의 모든 데이터들 중에서 관리할 가치가 있는 것들을 잘 파악하여 이들 데이터를 효과적으로 관리하는 것이 중요한 과제로 대두하고 있다.

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혜택 및 유의사항?
일반 관리자를 위한 데이터 관리 및 활용 전략 - 이춘열 外 내용 평점4점   편집/디자인 평점3점 스타블로거 : 골드스타 김*철 | 2018.05.12 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
기업은 시장의 상황에도 밝고 자산(인적, 물적)도 많이 보유해야 하지만, 앞으로는 데이터 없이 무작정 시장에 도전하는 기업은 그저 무모하다는 평판 이상을 받기 힘들 듯합니다. 데이터도 많이 확보해야 하며, 그 데이터로부터 자신이 가장 필요로 하는 가치를 발견하는 능력도 키워야 합니다. 예전에는 지식 강국이라 하여, 사회나 국가가 고도의 산업 발전상을 구가하려면 먼저 지식;
리뷰제목

기업은 시장의 상황에도 밝고 자산(인적, 물적)도 많이 보유해야 하지만, 앞으로는 데이터 없이 무작정 시장에 도전하는 기업은 그저 무모하다는 평판 이상을 받기 힘들 듯합니다. 데이터도 많이 확보해야 하며, 그 데이터로부터 자신이 가장 필요로 하는 가치를 발견하는 능력도 키워야 합니다. 예전에는 지식 강국이라 하여, 사회나 국가가 고도의 산업 발전상을 구가하려면 먼저 지식 경제 단계로 진입을 해야한다고들 강조했습니다. 이는 여전히 중요한 과제이긴 하나, 요즘은 왠지 뜸하게 들리는 슬로건이 된 듯한 느낌도 듭니다. 이유는 그 "지식"의 원천이 되는 데이터의 수집과 정리가 훨씬 중요하다는 암묵적 컨센서스가, 최소한 업계에서는 이미 이뤄진 현실이어서인지도 모르겠습니다.

앞으로 빅데이터 시대가 본격적으로 개막하면, 학교에서 배운 지식은 더이상 큰 효용이 없고, 오히려 신입 사원들은 회사에서 훨씬 많은 형식지와 암묵지를 배우게 될 것입니다. 이미 지금도 회사, 특히 대기업은 이미 거대한 학교이며, 신입 사원들은 자신이 대학에서 배운 따끈따끈한 지식을 활용하거나 회사에 기여를 하는 게 아니라, 그 반대로 회사로부터 무엇을 잔뜩 배워야 조직에 적응을 합니다. 학교에서 배운 것도 제대로 정리 못 한 채 무슨 매사에 효율적인 매뉴얼이 정해져 있어 그대로 따라만 하면 만사가 해결된다고 여기는 전근대적 선입견에 찌든 얼치기의 짬뽕 같은 머리로는 도무지 이해가 안 되는 세상이 이미 전개되고 있는 거죠.

종래 SQL로 대표되던 데이터 분석 언어는 이제 NOSQL로 진화하고 있습니다. 기존의 분석 대상이나 정제 목표는 관계형, 정형(定形) Db였다면, 요즘은 비정형, 비관계형 데이터베이스가 단연 주목받습니다. NOSQL이란 말도, SQL을 넘어선 그 이상(not only)란 뜻을 속에 품고 있는 거죠. 틀에 박힌 자료들을, 프로그래머가 수동으로 점검, 정리하는 게 아니라 컴퓨터가 그 방대한, 제멋대로의 자료들을 알아서 잘 추려 어느새 CEO가 그 결론만 간편하게 참조할 수 있도록, 어느 유능한 수행 비서도 못 하던 일을 대신하고 나선 겁니다.

기존의 BI도 놀랍다는 말을 많이 들었는데, 예를 들면 바이어나 사내 고위층에 프레젠테이션하던 큐브 분석 같은 것입니다. 큐브는 별 것이 아니고, 가로축에 시간, 세로축에 품목(라인업), 높이축에 도시(지역)을 배치하여, 언제 어디서 무엇이 얼마나 팔렸는지 입체적으로 한눈에 파악해 주는 분석 프레임입니다.

진화된 BI, 즉 BA(비즈니스 애널리틱스)는 이보다 더 앞서갑니다. 아무리 철저한 준비를 마친 발표자도, 전혀 예측 못한 질문을 고객이나 상급자가 던질 때는, pt 자료도 구비 못 했을 뿐 아니라 머리 속에 정리가 안 되어 있으므로 현장에서 당황하는 게 당연하죠. 그런데 MS 등에서 고안하여 기업에 판매하는 BA 모델은, 이른바 애드혹 쿼리(ad-hoc query)라고 해서, 가능한 질문들과 그에 대한 적실한 답을 이미 Db 수준에서 다 뽑아 놓고 있습니다. 내가 떠올릴 수 있는 의문을 먼저 해결해 놓았을 뿐 아니라, 마땅히 궁금해할 만한 걸 이미 준비해 두고 있으니 놀랄 밖에요.

고 정주영 현대 창업자는 "생각 많이 하고 사는 사람이 대접 받아야 한다"고 했습니다. 헌데 지금은 BA가 CEO를 대신해서 이미 가능한 대부분의 시나리오를 다 준비해 두고 있으니, "컴퓨터 자주 들여다 보고 미래를 엿보는 습관이 잘 든 사람"이 대접 받는 세상이 올지도 모르겠습니다.

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