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빅데이터 분석은 데이터의 양, 처리속도, 다양성 측면에서 데이터 마이닝과 달리 문제해결과 의사결정을 위해서는 새로운 도구를 필요로 한다. 많은 글로벌 IT기업들은 사용하기 쉽고 기능성이 우수한 모델링 능력을 가진 다양한 빅데이터 제품을 출시하고 있다. 빅데이터 패키지는 분석도구, 인프라, 플랫폼 형태로 하드웨어와 소프트웨어를 포함한 솔루션이다. 빅데이터의 수집, 저장, 분석, 시각화가 가능한 제품이다. 빅데이터 패키지는 업체별로 제품 종류가 많고 복잡한 기능을 가질 뿐만 아니라 선정에 있어서 전문 지식을 필요로 하며 일반적인 소프트웨어 패키지보다 그 중요성이 높기 때문에 의사결정 방법의 개발이 요구된다. 본 연구는 빅데이터 패키지 도입을 위한 의사결정지원 방법을 제안하는 것이 목표이다. 문헌적 고찰을 통하여 빅데이터 패키지의 특징과 기능을 비교하고, 선정기준을 제안한다. 패키지 도입 타당성을 평가하기 위하여 비용과 혜택 각각을 목표노드로 하는 AHP 모델 및 선정기준을 목표노드로 하는 AHP 모델을 제안하고 이들을 결합하여 최적의 패키지를 선정하는 과정을 보인다.
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Alshawi, S. / 2011 / Organizational, technical and data quality factors in CRM adoption-SEM perspective / Industrial Marketing Management 40 (3) : 376 ~ 383
Blanc, L. A. / 1989 / DSS software selection: A multiple criteria decision methodology / Information & Management 17 (1) : 49 ~ 65
Brown, B. / 2011 / Are you ready for the era of big data? Parsing the benefits: not all industries are created equal / The McKinsey Quarterly 4 : 24 ~ 35
Brynjolffson, E / 2011 / Competing through data: three experts offer their game plans / The McKinsey Quarterly 4 : 36 ~ 47
Chen, H. / 2012 / Business intelligence and analytics: from big data to big impact / MIS Quarterly 36 (4) : 1165 ~ 1188
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