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소개글

[MIS] 데이터 품질에 대한 자료입니다.

목차

목 차



1. 데이터 품질 강화의 필요성

2. 데이터 웨어 하우스의 특징

3. 사례 분석
(1) BT GROUP
(2) EMERSON
(3) CINTAS
(4) BANK OF AMERICA

4. 요약, 결론

5. Case syudy

본문내용

1. 데이터 품질 강화의 필요성

데이터의 품질을 높이는 것은 기업의 수익과 직결된다. 불량한 데이터는 마케팅 캠페인과 CRM, 데이터 웨어하우스 프로젝트의 실패를 초래하며 고객 만족도를 떨어뜨리고 의사 판단 능력도 저하시킨다. 모든 기업들이 양질의 데이터와 품질 관리의 중요성을 인식하고는 있지만 여전히 상당수가 이중의, 불완전하고 오래된 데이터를 사용하고 있다. 양질의 데이터를 통해 기업 가치를 제고할 수 있는 동시에 고객의 만족도를 높일 수가 있기 때문에 많은 벤더들이 데이터의 품질을 강화할 수 있는 제품 개발에 적극 나서고 있다.

2. 데이터 웨어 하우스의 특징

지난 세대의 의사결정 지원시스템의 많은 문제점을 해결하기 위해 데이터 웨어하우스라는 개념이 등장 하였다. 데이터 웨어하우스란 한기업의 운영(Operational)데이터베이스와는 별도로 유지되는 의사결정 지원을 위한 데이터베이스로 볼 수 있다. 이러한 데이터 웨어하우스의 일부측면들은 1970년대 중반부터 존재해왔다. 보다 엄밀하게 정의하면, 데이터 웨어하우스는 주로 조직의 의사 결정을 지원하기 위해 축적되는 주제 중심적이고 통합적이며 시계열적이고 장기 존속하는 데이터의 집합이라고 할 수 있다. 이와 같은 데이터 웨어하우스의 4가지 주요 특성은 다음과 같다.

태그 데이터 웨어하우스, 하우스 고객, 품질 웨어, BT 마케팅, 정보 서비스

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