Data Warehouse의 전략적 활용에 관한 사례 연구

Abstract

상품 중심 기업에서 고객 중심 기업으로의 경영환경이 바뀌면서, 고객 데이터베이스의 중요성이 부각되고 있다. 특히, 지금은 단순한 고객 데이터의 저장만이 아니라 축적된 고객 데이터를 이용하여 고객의 패턴을 분석하고 예측정보를 이용할 수 있는 데이터 웨어하우스 아키텍춰에 대한 관심이 높아지고 있 다. 그러나 국내의 경우 데이터 웨어하우스에 대한 전략적 중요성이 커지고 있음에도 불구하고 개념이 혼동되어 사용되고 있고 구체적인 활용방안이 없다는 것이, 새로운 연구 동기를 제공해 주었다. 이에 본 연구는 데이터 웨어하우스 구축을 통한 고객 데이터베이스의 활용이 기업활동과 어떤 관계를 갖고 있는가를 사례연구를 통해 밝혀내고, 데이터 웨어하우스 환경하에 고객 데이터베이스의 활용방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 사례분석을 통해 고객 데이터베이스의 활용이 고객애호도(customer loyalty)를 고양시켜 고객이탈방지(customer retention)를 한다는 것과 고객 패턴(customer pattern)을 발견하여 신상품개발과 타겟 마케팅(target marketing)에 사용된다는 것을 밝혀내고, 이 두 가지를 지원하는 고객 데이터베이스의 활용방안을 주로 데이터 마이닝의 방법으로 제시하고, 고객 데이터베이스의 필수 전제 조건인 고품질 데이터를 지원하는 데이터 웨어하우스 구축방안을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 데이터 웨어하우스의 구축을 통한 고객 데이터베이스의 활용이 국내기업에 활용될 수 있을 것이며, 후속 연구가 추진되기를 기대한다.;The importance of a customer database is being raised caused by a change in business environment, product-oriented market to customer-oriented market. Especially, an interest in data warehouse architecture currently which is not only for doing simply store the customer data, but also for analyzing customer patterns and making the most of expectant information is getting increased. However, in spite of what the strategic importance on data warehouse architecture is becoming trend, the concept being used is very confused and there is any solutions for practical use in Korea. The study motivated by above shows that the relations between everyday business and customer database use through data warehouse architecture by a case study. Also, it suggests that what is the practical strategies of customer database under the data warehouse environment. According to the case study, the customer database use are closely related to management profits and two results as follows. Firstly, the higher customer loyalty and customer retention is supported. Secondly, as of finding customer patterns, it gives support a new products development and target marketing. The most crucial thing to customer data being stored is how to analyze the customer patterns, and the matter can be settled with OLAP or data mining which are included in data warehouse architecture. Particularly, data mining method has a special algorithm which helps prediction with old data. This study presents the practical customer database use strategies using data mining as below. In first, as a practical strategic of supporting the higher customer loyalty and customer retention, it performs a collecting data, data modeling and evaluation, and then calculates the each scores of target customers, and finally gives the customers appropriate services and does marketing activities. In second, products development and marketing for target customers are progressed based on information of customer patterns through the methods of an association and a sequencing as a practical strategies of supporting the new products development and target marketing after having the customer patterns. Lastly, data warehouse architecture is suggested for guarantee the high quality data which is a precondition in data mining. As a conclusion, I look forward to practical use of customer database in Korea business through data warehouse architecture suggested in this paper, and advances of following study.