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팡은 고객 데이터를 활용하여 물류 시스템을 최적화함으로써 빠른 배송 서비스를 제공하고 있으며, 신한은행은 빅데이터 분석을 통해 고객 맞춤형 금융 상품을 제공하고 있다. 이러한 사례들은 정보시스템이 기업의 경쟁력을 강화하는 데 얼
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데이터를 활용하고 있는데, 전체 저축은행의 대출 내역과 대주주 정보 및 기업 신용정보에 대한 분석을 바탕으로 16가지의 유형으로 불법이나 부실 혐의 여신으로 분류하는 데이터베이스 구축을 통해 저축은행의 여신업무에 대해 실시간으로
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정보시스템(MIS)의 적용 성과
개인화된 서비스 제공으로 사용자 만족도 향상 및 신규 비즈니스 기회 창출.
Ⅲ. 결론
경영정보시스템(MIS)은 하드웨어, 소프트웨어, 데이터, 네트워크, 인력, 프로세스로 구성되며, 기업의 의사결정과 운영 효율성
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기업의 경우 정보 프라이버시의 위험성이 높아진다. 또한, 기업의 정보 관리 능력이 낮은 경우나 온라인 정보 활용 통제력이 약한 경우에도 정보 프라이버시는 위험해질 가능성이 커진다. 특히 빅데이터 등을 활용하기 위한 기술과 SNS가 활성
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데이터와 연관하여 새로운 보안 수단을 개발할 수 있는 등의 연구가 필요하다는 것이다. 앞으로의 기업 발전 및 보안의 핵심은 정보기술에 있으며 이러한 기술의 확보를 위해서는 선행 연구가 진행되어야 하는데 그중에서도 위와 같은 융합
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기업성과를 극대화하기 위한 기본은 데이터의 품질관리를 적절히 해내는 것이라고 할 수 있다.
분야
데이터 품질관리 오류
오류에 따른 영향
소매판매
제품설명 오류
가격책정 오류
판매기회 손실
고객불만
유통
취업주의 정보 오류
규격 정
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정보시스템을 구현하는 방향으로 수렴될 것이다.
기업의 의사결정지원을 위한 정보시스템을 계층별로 크게 Backend System과 Frontend System으로 구분할 수 있다. 여기서, Backend System에는 기업의 데이터를 통합/저장하는 Data Warehouse, 고객분석 및 이
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데이터 개방에 따른 개인정보보호에 관한 연구」단국대학교 정보미디어대학원 석사학위논문
조민행(2013)「행정기관의 개인정보보호 강화방안 연구」연세대학교 대학원 석사학위논문
한국정보보호진흥원(2008)「민간기업 개인정보보호 매
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데이터를 활용하는 것은 기업의 경쟁력 강화와 비즈니스 성과 향상에 중요한 역할을 합니다. 그러나 빅데이터의 활용은 도전과 과제도 동반합니다. 기술적인 문제와 개인정보 보호 등의 문제에 대한 대응이 필요합니다. 그렇기에 기업은 빅
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정의
2. 딥 러닝 기술의 성숙도 및 관련 시장에서의 현황
3. 딥 러닝 기술의 장점과 단점 (강점과 약점)
4. 딥 러닝 기술의 응용 분야 및 대표적 기업
5. 딥 러닝 기술 관련시장의 변화
6. 딥 러닝 기술의 진화 및 발전 방향
참고문헌
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