방법은 최소한의 비용으로 은행이 일정한 산업이나 활동에 대한 위험을 회피하게 하는데 아주 효율적으로 적용될 수 있다. 이는 명성위험을 벗어나는데도 유용하다. 따라서 몇몇 산업에만 제한적으로 적용되는 것이 바람직하다.
반대로 긍정적 이슈를 위한 스크리닝 방법으로 작용하여 친환경적인
Ⅰ. 기업인지도관리
인터넷 권위자들은 이러한 관점을 지극히 "교과서적인 발상"으로 구식이라고 말할 수도 있다. 실제로 많은 인터넷 회사들은 실제가 아닌 단순한 기대감을 기반으로 시장에 우뚝 서기도 했고, 또한 그렇게 하고 있다. 사실, 지속적으로 기대감을 관리하는 것도 비즈니스 관리에 있
Ⅰ. 서론
Business적인 측면에서 본다면 제공된 표준 모델을 이용해 손쉬운 기업 정보 시스템 구축할 수 있을 것이고 강력한 OLAP(On-Line Analytical Processing) 기능을 통한 계획/실적에 대한 분석으로 정확한 의사결정 지원을 할 수 있을 것이다.
또, Business Process의 정의, 실행 그리고 관리를 가능케 함으로써
결정했다. 이로써 결성된 DBM 팀은 마케팅, 생산, 재무 분야의 시스템 사용자들 및 정보기술원 소속과 파일럿 프로젝트를 추진했던 DBM 전문 인력으로 구성되어 있었다. 그리고 각각의 사용자부문에는 DBM 추진팀과 필요한 부서가 연결되었다. 프로젝트의 첫 단계는 사용자 요구분석이었다. 이 단계에서
분석적 연구(empirical analytical study)를 바탕으로 과학적 순수이론(pure theories)정립에 몰두하게 되어 공공정책에 더욱 관심을 가져야 하는 정치경제(political economy)에 대한 연구는 저조할 수밖에 없었다.
2) 분리의 실제적 배경
2차세계대전 이후의 냉전시대의 개막으로 국제정치의 주요관심이 동서간 이데
방법 중에서 과정의 면으로 정의를 내리는 편이 결과의 면에서 결론을 내리는 것보다 여러 가지 면에서 유리하다. 왜냐하면 첫째로 고객만족은 소비자가 느끼는 전체적인 소비경험을 다루기 때문에 소비의 각 단계에서 중요한 역할을 하는 요소들을 개별적으로 측정하여 과정을 확인시켜 줄 수도 있고
방법 중에서 과정의 면으로 정의를 내리는 편이 결과의 면에서 결론을 내리는 것보다 여러 가지 면에서 유리하다. 왜냐하면 첫째로 고객만족은 소비자가 느끼는 전체적인 소비경험을 다루기 때문에 소비의 각 단계에서 중요한 역할을 하는 요소들을 개별적으로 측정하여 과정을 확인시켜 줄 수도 있고
제1장 데이터마이닝의 개요
1. 데이터마이닝의 정의
1956년 미국의 어느 조그만 마을에 작은 전파상을 운영하는 밀러라는 사람이 있었다. 이 전파상은 수 대에 걸쳐서 내려오는, 그 주위의 여러 다른 마을에도 소문이 난 유명한 가게였다. 물론 주위에는 여러 개의 전파상이 있었지만 유독 밀러씨
메타데이타 : 어떤 Data를 어떻게 저장할 것인가 정의하고, 데이터를 찿기 위한 인덱스 정보를 가지고 있는 데이터
데이타마트 : DW에 저장된 정보를 주제별(EIS, CIS등)로 중복 저장하는 장소
OLAP(On-Line Analytical Processing) : User가 DW나 Mart에 직접 접근하여 대화식으로 정보를 분석하고 의사결정에 활용
찾아내는 방법을 말한다. 데이터 마이닝은 엄청난 분량의 데이터를 철저히 조사하고 숨어 있는 정보 지식을 찾아내어, 그것에 의해 고객을 더 잘 이해하고 고객을 예측 할 수 있게 한다.
데이터 마이닝은 이와 유사한 역할을 하는 OLAP(On-line Analytical Processing) 비교해 보면 쉽게 이해 할 수 있다.