|
DW(Data Warehouse)
데이터웨어하우스의 등장 배경
자료의 산재
다양한 운영계 시스템 등으로부터 다양한 형태의 자료 존재
서로 일치하지 않거나 부정확한 값을 가지는 경우 많이 발생
자료 수집에 대부분 시간 소요
고객의 성형, 구매행동,
|
|
|
데이터 처리 절차에 불만인 것으로 나타났다. 경영-삼성 ERP,DW 구축,가상랜
1.삼성 ERP, 효과보다 부작용 ‘부심’
2.DW 구축시 데이터가 가장 골치
3.CIO 정보 여과기 역할 아직 약하다
4.가상랜, 기업규모 클수록 효과
5.물류난 해소, 인공
|
|
|
기술들을 구매했다.
데이터웨어하우스 도입에 따른 효과는 확실했다. 영업사원은 스스로 질의를 만들고 원하는 형태로 데이터를 볼 수 있다. 또한 이전엔 불가능했던 단계까지 고객을 세분화할 수 있다. 현재 영업사원은 고객이 받은 우편물
|
|
|
응용의 성공적인 수행 여부는 DW의 구축에 크게 의존한다. 데이터 마이닝의 개관
24.2 연관 규칙
24.3 분류
24.4 군집화
24.5 데이터 마이닝의 다른 문제들
24.6 데이터 마이닝의 응용들
24.7 상업적 데이터 마이닝 도구의 기술 수준
|
|
|
기술개발동향
(4) 시장점유율 추이
2. 한국기업의 생산전략
(1) D램 품목 날로 다양화,「포트폴리오」생산전략 - 삼성전자와 현대전자
(2) 포스트 IT 전략「실시간 기업」 - 삼성전자 그룹
Ⅴ. 세계IT산업의 환경변화 - 유비
|
|
|
데이터들을 데이터베이스화 하고 그 시간적인 추이를 모아서 데이터웨어하우스를 구축한다. 그것으로부터 CTI, 데이터마이닝, OLAP과 같은 기술로 마케팅 의사결정에 필요한 정보를 얻어 활용한다. SK텔레콤은 각 사업부문별로 구축되어 있는 D
|
|
|
데이터를 DB 화 한 뒤 이를 데이터웨어하우스(DW)와 연결해 CS추진에 활용하기 위한 시스템으로 활용되고 있다.
조흥은행은 새로운 기술의 선도적 도입 또한 고객만족의 첩경임을 잘 이해하고 있다. 인터넷 뱅킹 고객의 안전을 위해 클라이언
|
|
|
데이터베이스(DB)를 구축하는 것이다. 다양한 고객의 기호 등을 파악할 수 있는 우수한 고객 DB를 구축하기 위해서는 오랜 기간 수많은 고객의 데이터가 축적돼야 한다.
LG홈쇼핑은 지난해 말 데이터웨어하우스(DW) 구축을 마무리하고 현재 전
|
|
|
데이터마이닝 기술과 룰 처리기술의 지속적인 발전이 CRM 기능의 다양화와 효율화를 낳고 최근 여러 분야에서 언급되고 있는 온톨로지(ontology)의 발전과 표준화도 데이터웨어하우스(DW) 수준에서의 데이터 연계를 크게 향상시킬 것으로 예상된
|
|
|
데이터베이스(DB)를 구축하는 것이다. 다양한 고객의 기호 등을 파악할 수 있는 우수한 고객 DB를 구축하기 위해서는 오랜 기간 수많은 고객의 데이터가 축적돼야 한다.
LG홈쇼핑은 지난해 말 데이터웨어하우스(DW) 구축을 마무리하고 현재 전
|
|
메뉴펼치기
