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Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 v.21 no.2, 2010년, pp.251 - 262  
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데이터 중심의 정보 시스템 도입 방법론: 고객관계관리 시스템에의 적용 사례
Data driven approach for information system adoption: Applied in CRM case

박종한    (한국과학기술원 테크노경영대학원   ); 이석기    (한국과학기술원 테크노경영대학원  );
  • 초록

    최근 대부분의 기업이 정보시스템 개발을 아웃소싱에 의존하면서, 도입하고자 하는 정보시스템을 효과적으로 활용하는데 필요한 데이터와 현재 기업이 가지고 있는 데이터간의 차이에 대한 사전 분석이 성공적인 정보시스템 도입을 위해 반드시 필요하다. 그 예로 고객관계관리 시스템의 도입 사례의 경우 가장 큰 실패 요인이 사전에 기업이 가지고 있는 데이터에 대한 분석을 간과한 것에 기인하고 있다. 하지만, 아직까지 데이터 관점에서 정보시스템 도입 방법론을 체계적으로 제안한 연구가 존재하지 않았다. 본 연구에서 정보시스템 도입과 관련된 데이터 비용을 사전에 분석하여 도입 의사결정에 활용할 수 있는 정보시스템 도입 방법론을 제안하고 실제 사례에서 어떻게 활용 될 수 있는지를 사례 시뮬레이션을 통해 보여주고자 한다. 제안된 방법론을 이용해 실제 기업의 정보시스템 도입 의사결정자들은 기업의 전략에 따라 다양한 정보시스템을 디자인하고 그에 따른 데이터 관련 비용을 장, 단기적인 계획 하에서 분석 가능하므로, 도입 단계에서 숨어있는 데이터 관련 비용에 의해 발생할 수 있는 정보시스템 도입 실패에 대한 위험 부담을 사전에 방지할 수 있다.


    While outsourcing has become a basic strategy of the information system adoption, there is an emerging needs to analyze the gap between the required data and the existing data for the new system from an adopting company's perspective. In CRM adoption failure cases, the first reason is adopting company pay no attention to the data that will support investment and systems. So far, there is no attempt to consider data driven approach in information system adoption field. Hence, we propose Information System Adoption Model based on Data (ISAMD) and show how to use in real world by simulation. By using ISAMD, information system adoption decision maker can simulate the needed data and related cost with various information system alternatives in short term, and long term planning. ISAMD can prevent the possible threat of unexpected data cost in adopting new system at the adopting decision stage.


  • 주제어

    데이터 .   방법론 .   비용 분석 .   정보시스템 도입.  

  • 참고문헌 (12)

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    11. Nelson, J. and Kirkby, J. (2001). Seven key reasons why CRM fails. Gartenr Research Note, COM-13-7628. 
    12. Park, T. J. (2002). Determinants of IT usage: Test of the revised TAM. Journal of Korean Data & Information Science Society, 13, 87-96.     

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