경영 정보 시스템/ 기업 경영과 의사결정 지원시스템

의사결정 지원시스템

기업경영과 의사결정 문제의 유형

  • 구조적 의사결정 문제
    • 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 존재하며 문제에 대한 해답이 존재
  • 비구조적 의사결정 문제
    • 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 존재하지 않는 경우
  • 반구조적 의사결정 문제
    • 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 일부분 존재하는 문제. 비구조적이거나 반구조적인 의사결정문제의 해결을 지원하는 정보시스템을 의사결정 지원시스템이라 한다.

의사결정 지원시스템

주로 사용되는 의사결정 지원시스템은 중역정보 시스템, 전문가 시스템 및 그룹의사결정 지원 시스템. 의사결정 시스템을 의사결정자를 대신하는 것이 아니라 시기 적절한 지원으로 업무 효과성을 증진 시키는 데 있다.

의사결정 지원시스템의 구성요소

데이터관리 하위시스템

의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해 데이터베이스를 관리해 주는 시스템

모형관리 하위시스템

의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보니 지식을 만드는 것. 의사결정모형은 일반적으로 What-If 분석, 민감도 분석, Goal-Seeking 분석, 최적화 분석 등이 있다.

지식베이스 하위시스템

모형관리 하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정 문제에 이용할 수 있도록 지원

사용자 인터페이스

의사결정 지원시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정 시스템의 특성

  • 다양한 원천으로부터 데이터를 획득하여 의사결정에 필요한 정보처리를 할 수 있도록 설계되어야 한다
  • 의사결정자와 시스템간의 대화식 정보처리가 가능하도록 설계되어야 한다
  • 그래픽을 이용하여 정보처리 결과를 보여주고 출력하는 기능이 있어야 한다
  • 의사결정이 이루어지는 과정 중에 발생 가능한 환경의 변화를 반영할 수 있도록 유연하게 설계되어야 한다

의사결정 시스템의 역할

What-If 분석

여러 변수값을 변화 시켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법

민감도 분석

하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 본다.

Goal-Seeking 분석

결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해두고 정해진 값이 얻어질 때까지 다른 변수값들을 지속적으로 변화시켜주는 분석 방법

최적화 분석

결과값을 정해두지 않고 여러 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석을 계속한다

중역정보 시스템

중역정보 시스템(EIS, Executive Information System)은 중역이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을 수행하고 목적을 달성하기 위해 필요한 주요 정보를 신속하게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

중역정보 시스템의 특성

  • 별도의 데이터베이스
  • 데이터 종합 및 검색의 편리성
  • 통신과 연결

중역정보 시스템의 효과

정확한 정보를 이용한 의사결정을 돕지만 성공사례는 많지 않다.

전문가 시스템

전문가 시스템(Expert System)이란 전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을 컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

전문가 시스템의 구성요소

  • 지식 베이스
  • 추론 엔진
  • 블랙보드
  • 인터페이스
  • 설명기능 부분

전문가 시스템의 동작원리

  • 전문가 시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간의 지식이 컴퓨터에서 처리될 수 있는 형태로 표현되어야 한다
  • 전문가 시스템에 저장되어 있는 인간 지식을 지식베이스라고 하며 지식베이스에 저장하는 인간 지식의 표현 방법으로는 규칙, 프레임, 의미론적 연결망 등이 있다
  • 전문가 시스템의 지식은 규칙베이스(Rule Base)란 이름으로 부르기도 하는데 이러한 규칙베이스로부터 필요한 규칙만을 추출하기 위해서는 데이터베이스에 저장된 데이터를 추출하는 것과 같은 탐색과정을 필요로 한다
  • 규칙베이스에서의 탐색과정을 특별히 추론(Inference)이라고 하며 추론을 담당하는 기관을 추론엔진(Inference Engine)이라고 한다
  • 추론엔진에서 추론하는 방식은 정방향 추론(Forward Chanining)과 역방향 추론(Backward Chainning)으로 나누어 생각할 수 있다
  • 정방향 추론은 찾고자 하는 지식과 관련된 규칙들을 찾아내고 조건부가 만족되면 규칙들의 결론부로 따르는 방식
  • 역방향 추론은 원하는 결론부의 내용을 먼저 가정하고 이러한 결론을 가진 규칙들을 찾아낸 후 그 규칙들의 조건부가 현재의 상황과 합치하는 지를 판단한 뒤 의사결정에 이용한다

전문가 시스템의 분야

초기에 이학, 공학, 의학 분야에서 응용되다 이후 경영학 분야에 응용 됨

지능형 의사결정 기술

인공신경망

인공 신경망 (Artificial Neural Networks)은 이름 그대로 생물학적 뇌의 작동원리를 모방하여 새로운 형태의 알고리즘을 만들고자 하는 노력에서 개발 됨

사례기반 추론

사례기반 추론 (Case-Based Reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문제를 해결하고자 하는 것으로 인간의 문제해결 방법과 가장 유사한 의사결정 방법

데이터마이닝

데이터마이닝 (Data Mining)이란 대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

장바구니 분석

고객의 장바구니에 들어있는 상품들 간의 구매 연관관계를 파악하고자 하는 방법. 장바구니 분석에서는 의미 있는 규칙을 뽑아내기 위해 지지율(Support) 정확도(Confidence), 리프트(Lift)와 같은 기준을 제시한다.

  • 지지율 = n(A ∩ B) / N
  • 정확도 = P(B | A)
  • 리프트 = P(A ∩ B) / P(A) P(B)
    • A = 상품 A, B = 상품 B, N = 전체 거래 횟수

의사결정나무

의사결정나무(Decision Tree)는 데이터마이닝 기법 중 분류(Classification)에 주로 사용되는 기법이다 데이터 간의 공통 특성을 찾아내어 서로 다른 집단으로 그룹화 하는 것으로 일반적으로 우선 전체 데이터 중 일부를 이용하여 각 그룹의 특징을 정확히 묘사하거나 분류를 위한 모형을 생성하고 이를 이용해서 목표 데이터를 처리하는 2단계의 과정을 거치게 된다.

의사결정나무는 가장 상단을 뿌리마디(Root Nodes), 속성의 분리기준을 포함하는 내부마디(Internal Nodes), 마디와 마디를 이어주는 가지(Link), 최종분류에 해당하는 잎(Leaf)으로 구성된다.

실제 데이터에는 오류 값이나 결손 값이 존재하기 때문에 모든 데이터를 완벽하게 분류할 때까지 나무를 확장하게 되면 불필요한 속성들이 나무에 포함되므로 정확하지 않은 규칙이 산출되고 모형의 예측력이 떨어지게 된다. 이와 같이 나무의 불필요한 마디들을 제거하는 것을 가지치기(Pruning)라고 한다

K- 평균군집화

K-평균군집화 (K-means Clustering)는 군집화 기법 중 주로 사용되는 기법으로 데이터를 비슷한 속성을 가진 것끼리 그룹화 한다.

군집화기법은 데이터 중에서 유사한 특성을 가진 것들을 몇몇의 집단으로 그룹화하여 각 집단의 성격을 파악함으로써 데이터 전체의 구조에 대한 이해를 도울 수 있으며 이 때문에 다른 데이터마이닝 기법을 사용하기 전의 선행작업으로 사용되기도 한다.

군집화기법을 이용하기 위해서는 분석의 목적에 맞도록 데이터의 특성을 표현하는 적당한 변수를 선택한 뒤 유사성을 측정할 수 있는 도두가 필요하다. 군집화 기법에서는 주로 거리(Distance)를 유사성측정 척도로 사용한다.

웹마이닝웹

마이닝(Web Mining)은 웹에서 발생되는 데이터를 분석하기 위한 데이터마이닝 방법론을 의미한다. 웹 구조 마이닝, 웹 내용 마이닝, 웹 사용 마이닝 등으로 분류할 수 있다.

  • 웹 구조 마이닝
    • 웹 페이지들의 연결을 어떻게 해야 최적의 접속경로를 사용자에게 제공할 것인지에 관련된 것
  • 웹 내용 마이닝
    • 웹 페이지에 있는 내용에 대한 검색과 관련된 것
  • 웹 사용 마이닝
    • 사용자의 사용흔적을 분석함으로써 사용자의 행태에 대한 일정한 패턴을 찾는 분석 방법대표적인 방법론으로 웹로그파일 분석이 있다

지능형 에이전트

지능형 에이전트 (Intelligent Agent)는 일반적으로 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어 프로그램

  • 자율성
    • 최종사용자로부터의 유인이나 자극 없이 어떠한 과업이나 목표의 완성을 이끄는 행동을 취할 수 있는 능력을 의미하는 것으로 사용자의 특별한 명령 없이도 자신이 대행하는 업무가 완수될 수 있는 방향으로 자동적으로 행동을 취할 수 있어야 함
  • 통신능력
    • 목표를 수행하는 과정에서 제3자로부터 현 상황의 외부환경에 대한 정보에 접근할 수 있는 능력을 보유하고 있어야 함
  • 협동능력
    • 통신능력의 확장을 의미하는 것으로 어떤 과업이나 목표를 위하여 여러 에이전트들이 협동적으로 과업을 수행할 수 있는 능력
  • 적응적인 행동
    • 외부환경을 검사하여 과거의 성공적인 행동을 유사한 상황에서 취할 수 있어야 하며 목표를 성공적으로 성취할 수 있는 확률을 증가시킬 수 있도록 그들의 행동을 적응시켜 나갈 수 있어야 한다는 것
  • 신뢰성
    • 사용자의 입장을 일관성 있게 대표할 수 있도록 행동하여야 한다는 것
  • 추론능력
    • 과거의 경험이나 현재의 판단 등을 바탕으로 추정할 수 있는 능력
  • 가동성
    • 클라이언트 컴퓨터 내부에 정적인 상태로 머무는 것이 아니라 유동적으로 네트워크 상을 움직여 다른 컴퓨터 내부에 있는 정보까지 수집할 수 있는 능력

지능형 에이전트의 종류

  • 관찰자 에이전트(Watcher Agent)
    • 특정 정보나 사건을 자동적으로 찾아 다니는 에이전트로서 사용자에 관련된 정보가 나타나면 사용자에게 이 사실을 알려주는 기능
  • 구매 에이전트(Shopping Agent)
    • 인터넷에서 사용자가 원하는 조건에 근접한 여러 상품 대안 가운데에서 최적의 구매를 할 수 있도록 해주는 것
  • 정보재생 에이전트(Information Retrieval Agent)
    • 지능적인 방법으로 정보를 검색해 낼 수 있는 능력을 가진 에이전트
  • 도우미 에이전트(Helper Agent)
    • 주로 통신망 등에서 망의 관리에 이용되는 에이전트
  • 학습 에이전트(Learning Agent)
    • 사용자의 과거 행태를 자동적으로 학습하여 개인의 선호에 맞는 정보를 제공한다거나 인간이 해결하기 곤란한 비구조적인 문제에 대해서 지능적으로 해답을 제시하는 등의 기능을 가진 에이전트

 

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The author

지성을 추구하는 디자이너/ suyeongpark@abyne.com

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