경영 정보 시각화 - 1 : 경영과 정보

개요

이 글은 경영 정보 시각화 시험에서 다루어지는 개념들을 정리하여 쓴 글이다. 주요 개념은 대한상공회에서 제공하는 시험가이드를 참고하여 정리하였으며 제공되는 정보 이외에도 알고 싶은 부분도 찾아서 정리해보았다. 오늘은 경영과 정보에 대하여 정리해보도록 하겠다.

 

경영(Management)

경영은 조직의 목표를 달성하기 위해 자원을 효과적으로 계획하고 실행하며, 점검하고 개선하는 과정이다. 이 과정은 일반적으로 PDCA 사이클(Plan-Do-Check-Act)로 요약된다.

1. 계획: 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 전략과 방법을 수립한다.
2. 실행: 계획을 실행에 옮기고 실질적인 활동을 시작한다.
3. 점검: 실행 결과를 모니터링하고 평가하여 계획된 목표와의 차이를 확인한다.
4. 개선: 점검 결과를 바탕으로 필요한 조치를 취하고 계획을 수정하거나 새로운 목표를 설정하여 지속적인 개선을 도모한다.

데이터-정보-지식-통찰

오늘날 경영환경에서 지식경영과 혁신의 토대인 정보를 분석 및 해석하여 소통하는 능력은 필수적이다. 따라서 데이터를 수집하고 이를 유의미한 정보로 변환, 경영 의사 결정을 하는 경영 정보 시스템 구축이 필요하다. 데이터에서 통찰에 이르는 단계는 이러한 시스템을 이해하는 기본이 된다.

• 데이터:관찰이나 측정 등의 활동 결과로 생성된 사실이나 값, 수치 문자 등을 의미한다. 예를 들어 판매 기록, 고객 리뷰 등이 있다.
• 정보: 데이터를 특정 목적에 맞게 가공하고 분석하여 의미를 부여한 것이다. 예를 들어, 월별 판매 통계나 고객 만족 보고서가 정보에 해당한다.
• 지식: 정보를 이해하고 이를 바탕으로 패턴, 원칙, 법칙 등을 도출한 것이다. 예를 들어 특정 제품의 계절별 패턴을 아는 것이 지식이다.
• 통찰: 지식을 바탕으로 미래를 예측하거나 새로운 기회를 발견하는 능력을 의미한다. 예를 들어 새로운 시장 진입 전략을 수립하거나 고객 행동 변화를 예측하는 것이 통찰이다.

데이터 분석 및 시각화

일상의 비즈니스 활동 및 의도적 조사 등을 통해 정량적 데이터와 정성적 데이터가 생성된다. 디지털 환경의 고도화로 빅데이터가 발생하며 효과적인 경영과 의사 결정을 위해서는 데이터에 대한 분석의 중요성이 높아진다. 이때 분석 결과에 대한 다양한 이해 관계자와의 공유에 있어서 정보의 시각화가 유용하게 사용된다.

• 정량적 데이터: 수치로 표현할 수 있는 데이터. 주로 통계적 분석에 사용. 예를 들면 매출액, 생산량, 고객 수 등이 있다.
• 정성적 데이터: 수치로 표현할 수 없는 데이터. 주로 텍스트나 이미지 형태로 존재한다. 예를 들어 고객 리뷰, 인터뷰 내용, 설문조사 등의 자유 응답이 있다.
• 빅데이터: 규모가 크고 복잡하며 전통적인 데이터 처리 방식으로는 처리하기 어려운 데이터 집합을 의미한다. 빅데이터는 다양한 소스에서 실시간으로 생성되며 이를 효과적으로 분석하면 새로운 비즈니스 통찰을 얻을 수 있다. 빅데이터의 특성은 일반적으로 다음의 3V로 설명된다:
  • Volume(규모): 데이터의 양이 방대하다. 소셜 미디어에 하루에 생성되는 데이터의 양, 온라인 쇼핑몰의 거래 기록등이 예시이다.
  • Velocity(속도): 데이터 생성 및 처리 속도가 매우 빠르다. 예를 들어 실시간 트랜잭션 데이터, 실시간 센서 데이터 등이 있다.
  • Variety(다양성): 데이터의 형태가 다양하다. 예를 들어 텍스트, 이미지, 동영상, 로그 파일 등 다양한 형식의 데이터가 포함된다.

결론

오늘 경영과 정보 파트에 대한 내용만 정리해보았다. 현재 BI 엔지니어로서 경력을 쌓아나가고 있는 입장에서는 기초를 다시 한 번 볼 수 있어서 좋았고 현재 내가 다루고 있는 데이터가 학술적으로 어떤 의미를 지니는지 알 수 있어서 좋았다. 또한 현재 사용되는 기술이 어떤 이유에서 이렇게 활용되고 있는지 느낄 수 있는 부분도 있었다. 앞으로도 이러한 개념을 정리하여 보다 좋은 BI 엔지니어가 되고 싶다.