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'데이터 중심 판단을 위한 맞춤 도구' 의사결정지원시스템(DDS)이란?

의사결정지원시스템(DSS)이란 대량의 데이터를 분석해 의사결정에 필요한 정보를 제공하는 일종의 대화형 정보시스템이다. 불확실성의 정도를 평가하고 각 결정의 기회비용을 가늠해 관리, 운영, 기획 수준에서 기업이 더 나은 결정을 내리도록 돕는다.    DSS는 미가공 데이터와 문서, 개인 지식 및 사업 모델 등을 모두 활용해 사용자의 의사결정 개선을 돕는다. DSS에서 사용되는 데이터 소스로는 관계형 데이터 소스, 큐브, 데이터창고, EHR, 수입 예상 자료, 판매 예상 자료 등이 있을 수 있다. 의사결정지원시스템의 개념은 1950년대와 1960년대에 카네기 공과대학에서 수행된 연구에서 유래했다. 1980년대에 EIS, GDSS, ODSS 등의 형태로 기업에서 제대로 뿌리를 내렸다. 요즘 들어 각 조직에서 데이터 주도 의사결정에 집중하는 경향이 늘어남에 따라 의사결정 과학(또는 의사결정 인텔리전스)이라는 개념이 부상하고 있다. 따라서 의사결정 과학 시스템의 잠재력을 활용할 열쇠는 의사결정 과학자들이 쥐고 있는 셈이다. 응용데이터 과학, 사회과학, 경영과학 등 여러 학문 분야를 아우르는 의사결정 과학은 최소한의 노력으로 최선의 결정을 내리는 것을 목표로 한다.    DSS와 BI의 비교 의사결정지원시스템(DSS)과 비즈니스 인텔리전스(BI)는 서로 혼동되는 경우가 많다. DSS를 계승한 형태가 BI라고 보는 전문가도 있다. 대체로 의사결정지원시스템은 데이터 웨어하우징 및 데이터 마이닝과 더불어 비즈니스 인텔리전스 시스템의 한 요소로 여겨진다.  BI는 의사결정에 사용할 데이터를 수집, 분석하고 평가하기 위한 광범위한 범주의 애플리케이션, 서비스, 그리고 기술이다. 반면 DSS 애플리케이션은 특정한 의사결정을 지원하기 위해 구축되는 경향이 있다. 예를 들어, 비즈니스 DSS는 과거 판매 자료와 현재 변수를 분석해 일정 기간 회사의 수익 추정에 도움을 준다. 의료 업체는 임상 의사결정 시스템을 활용해 임상...

의사결정시스템 데이터기반의사결정 데이터드리븐 데이터중심조직 데이터중심문화

2022.11.16

의사결정지원시스템(DSS)이란 대량의 데이터를 분석해 의사결정에 필요한 정보를 제공하는 일종의 대화형 정보시스템이다. 불확실성의 정도를 평가하고 각 결정의 기회비용을 가늠해 관리, 운영, 기획 수준에서 기업이 더 나은 결정을 내리도록 돕는다.    DSS는 미가공 데이터와 문서, 개인 지식 및 사업 모델 등을 모두 활용해 사용자의 의사결정 개선을 돕는다. DSS에서 사용되는 데이터 소스로는 관계형 데이터 소스, 큐브, 데이터창고, EHR, 수입 예상 자료, 판매 예상 자료 등이 있을 수 있다. 의사결정지원시스템의 개념은 1950년대와 1960년대에 카네기 공과대학에서 수행된 연구에서 유래했다. 1980년대에 EIS, GDSS, ODSS 등의 형태로 기업에서 제대로 뿌리를 내렸다. 요즘 들어 각 조직에서 데이터 주도 의사결정에 집중하는 경향이 늘어남에 따라 의사결정 과학(또는 의사결정 인텔리전스)이라는 개념이 부상하고 있다. 따라서 의사결정 과학 시스템의 잠재력을 활용할 열쇠는 의사결정 과학자들이 쥐고 있는 셈이다. 응용데이터 과학, 사회과학, 경영과학 등 여러 학문 분야를 아우르는 의사결정 과학은 최소한의 노력으로 최선의 결정을 내리는 것을 목표로 한다.    DSS와 BI의 비교 의사결정지원시스템(DSS)과 비즈니스 인텔리전스(BI)는 서로 혼동되는 경우가 많다. DSS를 계승한 형태가 BI라고 보는 전문가도 있다. 대체로 의사결정지원시스템은 데이터 웨어하우징 및 데이터 마이닝과 더불어 비즈니스 인텔리전스 시스템의 한 요소로 여겨진다.  BI는 의사결정에 사용할 데이터를 수집, 분석하고 평가하기 위한 광범위한 범주의 애플리케이션, 서비스, 그리고 기술이다. 반면 DSS 애플리케이션은 특정한 의사결정을 지원하기 위해 구축되는 경향이 있다. 예를 들어, 비즈니스 DSS는 과거 판매 자료와 현재 변수를 분석해 일정 기간 회사의 수익 추정에 도움을 준다. 의료 업체는 임상 의사결정 시스템을 활용해 임상...

2022.11.16

'아하! 모멘트'로 생생하게··· 데이터에 '스토리텔링' 입히기

회사의 데이터에서 행동으로 옮길 수 있는 인사이트를 뽑아내고 싶은 IT 전문가는 곧 뛰어난 이야기꾼이 돼야 한다. 데이터에 맥락을 입혀 하나의 서사로 봉합하는 수고를 거쳐야만 인사이트가 현장에서 꽃필 수 있다.   오늘날 진정한 데이터 드리븐(data-driven) 기업으로 거듭나려면 단지 데이터 분석에 그쳐서는 안 된다. 비즈니스 전문가와 IT 리더는 데이터를 재료 삼아 매력적인 이야기를 구성해야 한다. 매력적이면서도 이해하기 쉬워야 이해관계자가 이를 활용해 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 것이다.  이런 과정이 데이터 스토리텔링(data story telling)이다. 데이터 스토리텔링을 목표로 삼아야 기업은 의미없는 차트와 수치를 그저 늘어뜨리지 않고 듣는 사람이 행동으로 옮길만한 데이터 인사이트를 뽑아낼 수 있다.   데이터 스토리텔링이란?  데이터 스토리텔링이란 듣는 사람이 몰입하고 핵심 결론과 추세를 쉽게 이해하도록 각종 서술기법과 시각화 도구를 활용해 데이터 인사이트를 전달하는 방식을 말한다.   물론 ‘무엇이냐’보다 ‘어떻게 하느냐’가 중요하다. 컨설팅 업체 ISG의 CDAO(Chief Data & Analyatics Officer) 케이시 루디는 “데이터 스토리텔링은 누구에게나 어려운 일”이라며 “이야기의 대상을 명확히 정의하는 것부터 시작해보라”라고 말했다.  그는 벤치마킹 및 데이터 애널리틱스 분야에서 20년 넘게 ISG의 제안을 수치로 입증하는 일을 맡아왔다. 이 과정에서 간단명료한 서사를 짜는 법을 익혔다고 루디는 전했다. 그는 “듣는 사람이 앞에 있다고 상상해보라. 청중이 어떤 내용을 들었을 때 머릿속에 어떤 의문점이나 궁금증이 떠오를지 생각하면서 이야기를 차곡차곡 쌓아나가면 도움이 된다”라고 조언했다.  루디는 일단 데이터의 유효성을 미리 철저히 검증해놓는 것이 데이터 스토리텔링의 기본이라고 강조했다. 데이터의 유효성에 그 누구도 토를 달 수 없을 정도...

데이터드리븐 데이터중심문화 데이터중심조직 데이터스토리텔링 데이터애널리틱스

2022.10.05

회사의 데이터에서 행동으로 옮길 수 있는 인사이트를 뽑아내고 싶은 IT 전문가는 곧 뛰어난 이야기꾼이 돼야 한다. 데이터에 맥락을 입혀 하나의 서사로 봉합하는 수고를 거쳐야만 인사이트가 현장에서 꽃필 수 있다.   오늘날 진정한 데이터 드리븐(data-driven) 기업으로 거듭나려면 단지 데이터 분석에 그쳐서는 안 된다. 비즈니스 전문가와 IT 리더는 데이터를 재료 삼아 매력적인 이야기를 구성해야 한다. 매력적이면서도 이해하기 쉬워야 이해관계자가 이를 활용해 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 것이다.  이런 과정이 데이터 스토리텔링(data story telling)이다. 데이터 스토리텔링을 목표로 삼아야 기업은 의미없는 차트와 수치를 그저 늘어뜨리지 않고 듣는 사람이 행동으로 옮길만한 데이터 인사이트를 뽑아낼 수 있다.   데이터 스토리텔링이란?  데이터 스토리텔링이란 듣는 사람이 몰입하고 핵심 결론과 추세를 쉽게 이해하도록 각종 서술기법과 시각화 도구를 활용해 데이터 인사이트를 전달하는 방식을 말한다.   물론 ‘무엇이냐’보다 ‘어떻게 하느냐’가 중요하다. 컨설팅 업체 ISG의 CDAO(Chief Data & Analyatics Officer) 케이시 루디는 “데이터 스토리텔링은 누구에게나 어려운 일”이라며 “이야기의 대상을 명확히 정의하는 것부터 시작해보라”라고 말했다.  그는 벤치마킹 및 데이터 애널리틱스 분야에서 20년 넘게 ISG의 제안을 수치로 입증하는 일을 맡아왔다. 이 과정에서 간단명료한 서사를 짜는 법을 익혔다고 루디는 전했다. 그는 “듣는 사람이 앞에 있다고 상상해보라. 청중이 어떤 내용을 들었을 때 머릿속에 어떤 의문점이나 궁금증이 떠오를지 생각하면서 이야기를 차곡차곡 쌓아나가면 도움이 된다”라고 조언했다.  루디는 일단 데이터의 유효성을 미리 철저히 검증해놓는 것이 데이터 스토리텔링의 기본이라고 강조했다. 데이터의 유효성에 그 누구도 토를 달 수 없을 정도...

2022.10.05

‘데이터 중심 조직’이라 불리는 영웅 기업의 6가지 특징

모두가 데이터 중심 조직이 되길 꿈꾸지만 멀게만 느껴질 것이다. 이런 조직은 대체 어떤 몸과 마음가짐을 갖추고 있을까?    오늘날 기업의 경쟁우위란 곧 데이터 우위라는 점을 모르는 회사는 없을 것이다. 하지만 데이터 중심 조직이라는 개념은 대부분 기업에 마치 닮고 싶지만 너무 멀게 느껴지는 영웅 같은 존재다. 데이터에 죽고 데이터에 사는 기업의 6가지 성격을 소개한다.    1. 데이터에 진심이다  데이터 중심 조직은 데이터에 온몸을 바칠 수 있을 정도로 진심이다. 전사적인 데이터 전략을 세우는 것부터 시작한다. 그래야만 모든 의사결정 과정이 데이터를 중심으로 일관성 있게 진행될 수 있기 때문이다. 자동화 및 인공지능 같이 기술적인 기반을 갖추는 것은 기본이다. 이에 더해 문화, 거버넌스, 보안, 개인 정보 보호, 데이터 역량 같은 요소를 아우르는 일관적 데이터 전략을 수립해야 한다. 데이터에 진심이라면, 일관적인 데이터 전략은 일방적이지 않아야 한다. 데이터 중심 조직을 자칫 잘못 해석하면 데이터 관리를 전담하는 팀이 있어 직원 모두에게 정확한 정보를 전달하는 식으로 돌아가리라 생각하기 쉽다. 하지만 때로 전달과 하달의 차이는 미묘하다. 데이터 중심 조직의 가치는 데이터 주체성에 있다. 따라서 데이터 전문가가 아닌 직원도 스스로 데이터 기반 의사결정을 손쉽게 할 수 있는 곳 이야말로 진정한 데이터 중심 기업이다. 글로벌 IT 컨설팅 업체 테크 마힌드라의 라크쉬만 치담바람 회장은 “오늘날 진정한 데이터 중심 기업에서는 각 팀이 데이터 주체성을 가지고 사업에 기여한다. 고객 부문은 고객 인사이트 데이터를 기반으로 고객 경험을 개선하고, 사업 부문은 비즈니스 데이터 인사이트를 활용해 비용을 절감하고 새로운 사업을 발굴한다”라고 말했다.  그는 “정말 임원진을 포함해 직원 모두가 철저하게 데이터 기반 의사 결정을 할 마음의 준비가 되어있는가?”라며 기업들이 자신이 데이터에 진심인지 물어야 한다고 ...

데이터드리븐 데이터중심문화 데이터중심조직 데이터거버넌스

2022.09.16

모두가 데이터 중심 조직이 되길 꿈꾸지만 멀게만 느껴질 것이다. 이런 조직은 대체 어떤 몸과 마음가짐을 갖추고 있을까?    오늘날 기업의 경쟁우위란 곧 데이터 우위라는 점을 모르는 회사는 없을 것이다. 하지만 데이터 중심 조직이라는 개념은 대부분 기업에 마치 닮고 싶지만 너무 멀게 느껴지는 영웅 같은 존재다. 데이터에 죽고 데이터에 사는 기업의 6가지 성격을 소개한다.    1. 데이터에 진심이다  데이터 중심 조직은 데이터에 온몸을 바칠 수 있을 정도로 진심이다. 전사적인 데이터 전략을 세우는 것부터 시작한다. 그래야만 모든 의사결정 과정이 데이터를 중심으로 일관성 있게 진행될 수 있기 때문이다. 자동화 및 인공지능 같이 기술적인 기반을 갖추는 것은 기본이다. 이에 더해 문화, 거버넌스, 보안, 개인 정보 보호, 데이터 역량 같은 요소를 아우르는 일관적 데이터 전략을 수립해야 한다. 데이터에 진심이라면, 일관적인 데이터 전략은 일방적이지 않아야 한다. 데이터 중심 조직을 자칫 잘못 해석하면 데이터 관리를 전담하는 팀이 있어 직원 모두에게 정확한 정보를 전달하는 식으로 돌아가리라 생각하기 쉽다. 하지만 때로 전달과 하달의 차이는 미묘하다. 데이터 중심 조직의 가치는 데이터 주체성에 있다. 따라서 데이터 전문가가 아닌 직원도 스스로 데이터 기반 의사결정을 손쉽게 할 수 있는 곳 이야말로 진정한 데이터 중심 기업이다. 글로벌 IT 컨설팅 업체 테크 마힌드라의 라크쉬만 치담바람 회장은 “오늘날 진정한 데이터 중심 기업에서는 각 팀이 데이터 주체성을 가지고 사업에 기여한다. 고객 부문은 고객 인사이트 데이터를 기반으로 고객 경험을 개선하고, 사업 부문은 비즈니스 데이터 인사이트를 활용해 비용을 절감하고 새로운 사업을 발굴한다”라고 말했다.  그는 “정말 임원진을 포함해 직원 모두가 철저하게 데이터 기반 의사 결정을 할 마음의 준비가 되어있는가?”라며 기업들이 자신이 데이터에 진심인지 물어야 한다고 ...

2022.09.16

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