|
해결해 줄 수 있는 최상의 방법이다. 1.전자화폐, 2.SET, 3.SSL, 4.이중서명(Dual Signature), 5.EMV 표준, 6.데이터베이스 마케팅, 7.데이터마이닝, 8.데이터웨어하우스, 9.데이터마트, 10.OLAP & OLTP, 11.퍼미션 마케팅, 12. 텔레마케터의 Inbound 와 Outbound
|
|
|
업체와 함께 추진하여야 성공할 수 있을 것이다. 1. 데이터웨어 하우스의 개념
2. 데이터웨어 하우스의 특성
3. 데이터 웨어하우스의 중요성
4. 데이터 웨어하우스의 시장 동향 및 추세
5. 데이터마트
6. 데이터 웨어하우스의 목적
|
|
|
데이터베이스 기법
4. 비용 및 편익분석의 개념 및 방법
Ⅲ. 연구방법
1. 연구대상
2. 연구의 틀
3. 시스템 분석을 통한 제약회사 분석 CRM시스템 개념적 모형
4. 데이터웨어하우스 설계.구축 및 데이터마트 설계
5. 제약회사 분석 CRM시스템
|
|
|
정의
2. BI 구축 모형
3. DM(Data Mart)
4. DW(Data Warehouse)
5. Business Intelligence 제품군
6. BI 필요성
Ⅱ. BI의 사용 현황
Ⅲ. BI의 사례
1. 외환 은행- 사례2개
2. HP - 사례2개
Ⅳ. BI의 표준화의 중요성
Ⅴ. BI의 미래 방향
|
|
|
데이터웨어하우스 완성도를 높일 계획이다. 이를 위해 다양한 데이터마트를 구축해 인텔리전스한 기업을 만들어 가는데 주력할 방침이다.참고자료 SAP코리아 http://www.sap.com
오라클 http://www.oracle.com/kr
http://www.tonghap.co.kr
전자신문 IT/과학 김
|
|
|
데이터베이스와 데이터모델이 기반이 되는 것처럼 전형적으로 IT 아키텍쳐 관점으로부터 진행된다.
[ 금융, 제조, 유통, 기타(Healthcare)을 포함하는 마케팅 애플리케이션뿐만 아니라 모든 형태의 패키지화된 분석 데이터마트 애플리케이션 제
|
|
|
데이터베이스진흥센터(1998), 데이터웨어하우스 솔루션 총람 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 금융권의 구조조정
Ⅲ. 금융권의 데이터웨어하우스
Ⅳ. 금융권의 CRM(고객관계관리)
Ⅴ. 금융권과 제2금융권
1. 생명보험회사
2. 종합금융회사
3. 신용협동
|
|
|
데이터웨어하우스 구축 주체는 누구?
3.시스템 계획
1)사용 목적 따라 선택한다
2)전사적 데이터웨어하우스
3)전사적 통합 작업에 최적
4)단독형 데이터 마트
5)점진적 구현이 가장 안전
4.웹이용
웹/데이터웨어하우스 연동으
|
|
|
차이점이 있다.
둘째, 데이터마이닝은 여러 가지 분석 기법들을 적용해야만 하지만 질의도구는 SQL 명령문만을 사용한다.
(2) 여기에서 신용카드 회사의 데이터웨어하우스와 데이터웨어하우스의 원천인 대규모 데이터베이스는 무엇인지 그
|
|
|
Data Center) 자료에 따르면 전 세계 대규모 데이터 통합 및 접근 SW 시장 규모는 2010년 36.9억 달러에서 2015년 57.9억 달러로 증가할 것으로 예상된다. 공공, 민간의 지식 확대 및 공유를 위한 빅 데이터 활용 공통 기술을 확보하고, 데이터 마트 활성
|
|
메뉴펼치기
