데이터베이스와

(1)

제5장

비즈니스

인텔리전스의 기초:

데이터베이스와

정보관리

(2)

학습목표

경영정보시스템의 이해

5장 비즈니스 인텔리전스의 기초: 데이터베이스와 정보관리

• 관계형 데이터베이스가 데이터를 조직하는 방법에 대해 설명하고 객체지향 데이터베이스와 비교한다.

• 데이터베이스 관리시스템의 원리를 정의하고 설명한다.

• 기업성과와 의사결정을 향상시키기 위해

데이터베이스로부터 정보를 수집할 수 있는 주요 도구 및

기술을 정의하고 설명한다.

(3)

경영정보시스템의 이해

학습목표

• 조직의 데이터 자원을 관리하는 데 있어 정보정책 및 데이터 관리가 하는 역할을 알아본다.

• 비즈니스를 위한 데이터 품질보증의 중요성을 이해한다.

(4)

사례연구: BCP은행의 데이터 관리

경영정보시스템의 이해

• 문제: 다수의 낙후된 시스템과 일관성이 없 는 데이터

• 해결책: 레거시 시스

템을 비즈니스 정보

통합관리 시스템으로

대체

(5)

경영정보시스템의 이해

• SAP의 통합시스템은 ERP 모듈들과 전사적, 실시간, 보 고 및 분석 기능을 지원하기 위한 데이터웨어하우스를 포함함

• 데이터 관리를 위한 IT역할 제시

• 성과향상과 비용절감을 동시에 달성하기 위한 디지털

기술의 역량 예시

(6)

경영정보시스템의 이해

(7)

데이터관리를 위한 데이터베이스 접근 방법

데이터베이스

- 사람, 장소, 사물 등 연관성 있는 파일들의 집합

- 디지털 데이터베이스 개발되기 이전에는, 기업들은 종이문서를 파일 캐비닛에 보관함

개체(entity)

- 사람, 장소, 사물 등과 같이 정보저장을 위해 정의해 놓은 일반화된 분류

- 예: 공급자, 부품

속성(attribute)

- 개체가 지니는 특수한 성격 - 공급자 이름, 공급자 주소

- 부품 명세, 부품 단가, 부품 공급자

경영정보시스템의 이해

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관계형 데이터베이스

- 열과 행으로 구성된 2차원 테이블에 데이터를 조직화 - 한 개체당 한 테이블

- 예: 고객, 공급자, 부품, 판매

- 필드 (열): 속성 데이터의 표현

- 행은 개별 레코드 (혹은 튜풀) 데이터를 표현

- 키 필드: 레코드를 명확하게 식별할 수 있는 필드 - 주요 키

- 테이블마다 한 개의 필드 존재 - 중복 불가능

- 행에 대한 유일한 식별자

경영정보시스템의 이해

(9)

경영정보시스템의 이해

관계형 데이터베이스는 데이터를 2차원 형태의 테이블로 조직한다. 이 그림에서는 공급자 개체에 대한 테이블을 보여줌으로써 개체와 속성을 표현하는 방법에 대해 설명하고 있다. 여기서 공급자번호는 키 필드에 해당한다.

그림 5-1

(10)

부품 테이블

경영정보시스템의 이해

부품 개체에 대한 데이터는 다른

테이블로 분류된다.

부품 번호는 일차 키, 공급자 변호는 외래 키로서

사용자가 공급자 테이블로부터 각 부품을 공급하는 공급자와 관련된 정보를 검색할 수 있도록 한다.

그림 5-2

(11)

관계정의

- 개체관계도(E-R Diagram)

- 관계형 데이터베이스를 구성하는 테이블들 간의 관계를 명확하게 함

- 개체 간의 관계 - 1:1 관계

- 1:다 관계 - 다:다 관계

- 두 개의 테이블을 연결시키기 위해서는 조인 (join) 테이블 또는 교차 (intersection) 관계가 필요함

경영정보시스템의 이해

(12)

이 그림은 공급자와 부품간의 관계를 보여준다.

그림 5-3

경영정보시스템의 이해

(13)

정규화

- 복잡한 그룹으로 구성된 데이터를 유연하게 하는 과정

- 데이터 중복의 최소화

- 비정상적인 다:다 관계의 최소화 - 안정성과 융통성 향상

참조무결성 원칙

- 연결되어 있는 테이블들 간 관계의 일관성을 유지하기 위해 사용

- 예: 한 테이블의 외부 키가 다른 테이블과 관계를 맺고

있으면, 다른 테이블에서 그 키가 존재하지 않으면 외부 키를 포함하는 테이블에서 그 키에 해당하는 레코드를 추가할 수 없음

경영정보시스템의 이해

(14)

음영부분은 공급자, 주문, 그리고 주문부품 테이블로부터 가져온 것이다.

데이터베이스에는 부품 금액이

포함되어 있지 않은데 이는 부품 금액이 이들

테이블의 다른 데이터로부터 계산이 가능하기 때문이다.

주문 리포트의 예시

그림 5-4

경영정보시스템의 이해

(15)

샘플 레코드를 이용한 최종 데이터베이스 설계

경영정보시스템의 이해

공급자, 부품, 그리고 주문네 대하여

최종적으로 설계된

데이터베이스는 4개의 테이블을 갖는다. 주문 부품 테이블은 결합 (join)테이블로서 주문과 부품

사이에 존재하는 다대다 관계를 제거하기 위한 테이블이다.

그림 5-5

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4개 테이블을 포함하는 데이터베이스에 대한 개체관계도

경영정보시스템의 이해

그림 5-6

이 그림은 공급자, 부품, 주문 부품, 그리고 주문 개체들 간의 관계를 보여주고 있다.

(17)

DBMS

경영정보시스템의 이해

데이터베이스 관리시스템

- 데이터의 생성, 저장, 조직화, 그리고 데이터베이스에 사용자 접근이 가능하도록 지원하는 전용 소프트웨어

- 데이터에 대한 논리적 관점과 물리적 관점을 분리 - 논리적 관점: 사용자가 데이터를 보는 관점

- 데이터가 실제적으로 구조화되고 조직화되는 관점 - DMBS의 예: Microsoft Access, DB2, Oracle

데이터베이스, 마이크로소프트 SQL 서버, MySQL

(18)

다양한 관점의 인적자원 데이터베이스

경영정보시스템의 이해

하나의 인적자원 데이터베이스를 통해 사용자가 요구하는 정보에 따라 다양한 관점에서

데이터를 바라볼 수 있다.

그림에서는 두 가지 관점, 즉 보험 전문가 관점과 기업의 급여를 담당하고 있는 부서 직원의 관점에 대하여 설명하고 있다.

그림 5-7

(19)

Select 연산:

- 지정된 조건에 맞는 모든 레코드들에 대한 부분집합을 생성

Join 연산:

- 관계 테이블들을 결합하여 개별 테이블을 통해 획득 가능한 정보 이상의 것들을 사용자에게 제공

Project 연산:

- 테이블로부터 특정 열을 추출한 부분집합을 생성

- 서로 다른 테이블들로부터 특정한 열을 추출하여 사용자가 원하는 정보만 제공

관계형 DBMS의 연산

경영정보시스템의 이해

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Select, Join, 그리고 Project 연산은 2개의 서로 다른 테이블의 데이터를 조합하여 선택된 조건에 충족한 데이터만을 표시한다.

관계형 DBMS의 3가지 기본 연산

그림 5-8

경영정보시스템의 이해

(21)

DMBS 기능 데이터 정의 기능:

- 데이터베이스에 포함되어 있는 내용들의 구조를 설명

데이터 사전:

- 데이터 요소 및 그들의 특징에 대한 정의를 자동 혹은 수동으로 파일에 저장

질의 및 보고 기능

- 데이터 조작어(Data Manipulation Language)

- SQL

- Microsoft Access 질의작성 도구

- 보고서 작성도구: 예, Crystal Reports

경영정보시스템의 이해

(22)

마이크로소프트 액세스 데이터 사전의 기능

경영정보시스템의 이해

마이크로소프트 액세스는

데이터베이스에 포함된 각 필드의 크기, 유형, 그리고 기타 특징들을 표현하기 위한 기본적인 데이터 사전 기능을 가지고 있다. 그림에서는 공급자 테이블에 대한 정보를 표시하고 있다.

공급자 번호 왼편에 표시된 작은 열쇠 모양은 키 필드를

나나낸다. 그림 5-9

(23)

SQL 질의 예시

경영정보시스템의 이해

이 그림에서는 부품 137 또는 150에 대한 공급자를 선별하기 위한 SQL 질의에 대해

설명하고 있다. 이와 같은 과정을 통해 그림 5-8과 동일한 결과가 도출된다.

그림 5-10

(24)

이 그림은 그림 5-10의 질의가 액세스 질의 편집기를

사용했을 경우, 어떻게 질의를 구성하는지 의 예이다. 이 그림은 질의를 위해 사용되는 테이블, 필드, 그리고 선택기준 등을 보여 준다.

소프트웨어 유형

그림 5-11

경영정보시스템의 이해

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객체지향 데이터베이스 (OODBMS)

- 데이터와 데이터를 조작하는 절차를 객체로 저장하고, 이 객체는 조회되고 공유되는 대상이 됨

- 멀티미디어 컴포넌트 또는 웹 프로그램에서의 자바 애플릿을 관리하는데 사용됨

- 관계형 DBMS에 비하여 속도가 느림

- 객체-관계형 통합형 DBMS: 두 가지 DBMS의 기능을 제공함

클라우드에서의 데이터베이스

- 조직 내부에서 제공되는 데이터베이스 서비스보다 일반적으로 열악한 기능 제공

경영정보시스템의 이해

(26)

데이터베이스는 기업의 효율성 제고와 관리자 및 직원의 의사결정 능력을 향상시키기 위해 필요한 정보를 제공 방대한 양의 데이터에 접근하고 분석하는데 사용되는

도구들:

- 데이터웨어하우징 - 다차원데이터분석 - 데이터마이닝

- 웹 인터페이스를 이용한 데이터베이스 접근

비즈니스 성과와 의사결정 향상을 위한 데이터베이스의 활용

경영정보시스템의 이해

(27)

데이터웨어하우스

경영정보시스템의 이해

데이터웨어하우스:

- 현재와 과거 데이터로 구성된 데이터베이스는 의사결정자에게 유용한 대상

- 다양한 시스템, 운영시스템, 거래처리시스템 등으로부터 데이터를 통합하고 표준화함

- 데이터는 접근만 될 뿐, 수정되지 않음

데이터마트:

- 특정의 사용자 그룹을 위한 데이터웨어하우스의

부분집합으로서, 주제지향적이고 부분적임

(28)

데이터웨어하우스의 구성 요소

경영정보시스템의 이해

데이터웨어하우스는 기업내부에 존재하는 다수의 운영시스템로부터 현재 및 과거 데이터를 추출한다. 이러한

데이터들은

외부원천으로부터 제공되는 데이터와 결합되어

경영보고 및 분석을 위해 통합데이터베이스로 재구성된다. 정보사전은 사용자들에게

데이터웨어하우스에

존재하는 데이터들에 관한 정보를 제공한다.

그림 5-12

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비즈니스 인텔리전스, 다차원 데이터분석, 데이터마아닝

경영정보시스템의 이해

비즈니스 인텔리전스: 의사결정을 향상시키기 위해 대규모 데이터를 통합, 분석, 접근하기 위한 도구

- 보고 및 질의

- 다차원 데이터 분석 도구 (OLAP) - 데이터마이닝

예: Harrah Entertainment는 고객의 갬블링 성향을

조사하고 수익성이 높은 고객 식별을 위해 고객 데이터를

수집하고 분석

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동일한 데이터를 서로 다른 차원에서 살펴볼 수 있도록, 즉 다차원분석을 가능하도록 함.

- 제품, 가격, 비용, 지역 또는 기간 등 정보의 각 측면은 서로 다른 차원을 표현함.

- 예: 6월 동부지역 판매액에 대하여 5월과 7월과의 비교

사용자의 비정형적 질문에 대하여 실시간 답변을 제공할 수 있게 함

OLAP

경영정보시스템의 이해

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다차원 데이터 모델

경영정보시스템의 이해

그림에서 보여주고 있는 관점은 제품 대 지역에 대한 것이다. 만일 이

입방체를 90도 회전시키면, 제품 대비 실적 및 예상

판매액에 대한 관점이 나나날 것이다. 그리고 또다시 90도 회전시키면, 지역대비실제 및 예상

판매액을 볼 수 있다. 다른 관점들도 가능하다.

그림 5-13

(32)

경영정보시스템의 이해

데이터마이닝

대규모 데이터베이스에 숨겨진 패턴과 관계를 찾아주고, 미래 예측을 위한 규칙을 추론함

데이터마이닝을 통하여 찾을 수 있는 정보 유형:

- 연관성: 하나의 이벤트와 연계되어 발생하는 이벤트 식별 - 순차성: 시간의 흐름에 따라 관계를 갖는 이벤트

- 분류: 해당 아이템이 속하는 그룹의 특성을 발견하는 것 - 군집: 대규모 데이터를 유사한 속성을 갖는 그룹으로 나누는 것

- 예측: 일련의 데이터를 이용하여 미래에 발생할 값을 추정

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사례분석: 사람 관점

데이터베이스를 통한 고객정보 묻기 사례를 읽고 다음 질문에 대하여 토론하자.

- 왜 고객 데이터베이스가 포브스(Forbes)나 코닥과 같은 회사에 그렇게 유용한가? 이러한 회사들이 데이터베이스에 자신의 고객 데이터를 보관하지 않았다면 무슨 일이 일어났을까?

- 코닥의 마케팅 데이터베이스에서 찾을 수 있는 두 개체(entity)와 속성(attribute)를 쓰고 설명하라.

- 어떻게 더 나은 데이터 관리가 각 회사의 비즈니스 성과를 개선시키는가?

이러한 고객의 데이터베이스를 마이닝하여 개선된 두개의 의사결정의 예를 드시오.

경영정보시스템의 이해

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데이터마이닝의 주요 용도: 고객분석을 이용하여 일대일 마케팅 혹은 우량고객의 발굴

예측을 위한 분석

- 데이터마이닝 도구, 과거 데이터 미래에 대한 가정 등을 이용하여 미래의 결과에 대한 예측을 함.

- 예: 판촉활동이나 제품에 대한 고객의 반응 예측

경영정보시스템의 이해

데이터마이닝

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텍스트 마이닝

- 조직에서 유용한 정보의 80% 이상은 텍스트 파일같은 비정형적 데이터로 구성됨

- 텍스트 마이닝은 조직에 존재하는 대량의 비정형

데이터베이스로부터 주요 정보의 추출, 패턴의 발견, 요약 정보 발견 등을 가능하게 함

웹 마이닝

- 웹으로부터 유용한 패턴과 정보의 발견 및 분석

- 유형: 내용 (컨텐트) 마이닝, 구조 마이닝, 사용 마이닝

경영정보시스템의 이해

(36)

기업들은 기업내부 데이터베이스의 일부를 고객이나 파트너들이 이용할 수 있도록 웹을 활용하고 있음

다음과 같은 미들웨어와 소프트웨어를 이용하여 데이터베이스 공유를 가능하게 함

- 웹 서버

- 응용 서버 또는 CGI - 데이터베이스 서버

웹 인터페이스는 사용자에게 레거시 시스템의 재설계나 재구축에 비해 익숙함

경영정보시스템의 이해

데이터베이스와 웹

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경영정보시스템의 이해

내부 데이터베이스를 웹에 연결하기

사용자들은 데스크탑 PC와 브라우저를 사용함으로서 웹을 통해 조직의 내부 데이터베이스에 접근할 수 있다.

그림 5-14

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정보정책

- 데이터의 조직화, 관리, 저장, 공유 등에 대한 조직의 정책

데이터 관리

- 조직의 자원으로서 데이터를 관리하기 위한 특정 정책과 절차에 대한 책임

데이터베이스 관리

- 데이터베이스 구조 및 내용에 대한 정의와 조직화를 위해 데이터베이스를 설계하고 관리함

데이터자원 관리

경영정보시스템의 이해

정보정책 수립

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열악한 데이터 품질: 성공적 고객관계관리에 주요 장애요인 데이터 품질 문제에 영향을 주는 요인들:

- 다수 시스템에서 발생되는 중복데이터와 일관성 없는 데이터 - 데이터의 입력 오류

데이터 품질 감사: 데이터의 정확성과 완전성 정도를 측정하는 구조화된 조사 방법

데이터 정제: 부정확하거나, 불완전하거나, 부적절한

포맷이거나, 중복되는 데이터들을 찾아내고 수정하는

경영정보시스템의 이해

데이터 품질 보장

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경영정보시스템의 이해

사례 분석: 조직 관점

고객 제품 안전 데이터베이스에 대한 논쟁 사례를 읽고 다음 질문에 대해 토론하자.

- 소비자, 기업, 미국 정부에게 CPSC 데이터베이스의 가치는 무엇인가?

- 이 데이터베이스에 의해 어떤 문제들이 제기되었는가? 왜 그것이 논쟁거리인가? 왜 데이터 품질이 이슈인가?

- CPSC 데이터베이스에서 두 개의 개체 (엔터티)를 말하고 해당 속성의 일부를 설명하라.

- 유아용 침대 혹은 가족을 위해 다른 소비재를 구입할 때 당신을 이러한 데이터베이스를 이용할 것인가? 그렇다면 왜? 그렇지 않다면 왜 그런가?