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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김삼근 (한경대학교) 김광채 (한경대학교) 김현우 (한경대학교) 정우진 (한경대학교) 안재근 (한경대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제22권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
527 - 535 (9page)

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전통적인 BI(Business Intelligence) 시스템은 제 시간에 더 나은 의사결정을 위한 도구로 널리 사용되어 왔다. 그러나 급증하는 데이터에 대한 효율적 분석을 위해 데이터 웨어하우스를 구축하는 일은 시간이 오래 걸리고 복잡하다. 특히, 데이터 웨어하우스 구축에 요구되는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스는 BI 플랫폼이 클라우드 환경으로 전환되면서 훨씬 더 복잡해졌다. 이러한 ETL 이슈를 극복하기 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 기반한 다양한 BI 솔루션들이 제안되었다. 한편, 의사 결정권자는 IT 부서나 BI 전문가의 도움 없이 데이터에 쉽게 접근할 수 있기를 원한다. 최근, 이러한 BI 이슈들을 해결하기 위한 방안으로 셀프서비스 BI가 등장하였다. 본 논문에서는 귀농귀촌인의 재배 작물 선택을 지원하기 위해 MongoDB 클라우드를 데이터 웨어하우스로 하는 농업 데이터 기반의 셀프서비스 BI 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의사 결정권자에게 통찰력을 제공하기 위해 MongoDB 차트를 이용한 데이터 시각화 기능, 고급 데이터 검색을 위한 리포팅 기능, 실시간 데이터 분석을 위한 모니터링 기능을 지원한다. 의사결정권자는 다양한 방식으로 데이터에 직접 접근할 수 있고, 제안 시스템의 기능들을 활용하여 셀프서비스 방식으로 데이터를 분석할 수 있다.
#Business Intelligence #Self-Service Business Intelligence #Data Visualization #Self-reliant Analysis #Recommendation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 농업 데이터
3. SSBI-FD 시스템
4. 결론
References

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
Claudia Imhoff and Colin White, "Self-service Business Intelligence", Empowering Users to Generate Insights, TDWI Best practices report, TWDI, Renton, WA, 2011, https://docs.media.bitpipe.com/io_10x/io_106625/item_583281/TDWI_Best_Practices_Report_Self-Service_BI_Q311%5B1%5D.pdf google schola Logi Analytics, "State of Self Service BI Report", 2015, https://www.logianalytics.com/wp-content/uploads/2015/11/2015-State-of-Self-Service-BI-Report.pdf. google schola Kenneth C. Laudon and Jane P. Laudon, Essentials of MIS , Pearson Education, 2017. google schola etl-tools.info, https://etl-tools.info/ google schola ETL & Data Warehousing Explained, https://www.xplenty.com/blog/etl-data-warehousingexplained-etl-tool-basics/. google schola

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