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프로젝트 관리자의 역활

1. 기업가적 능력

• 프로젝트를 일정 계획에 따라 최소의 비용으로 완성하기 위해서는 프로젝트팀 각 구성원의 자발적 협력과 신뢰감을 이끌어낼 수 있는 통솔력이 필요

2. 관리 능력

• 프로젝트 예산, 요원계획, 일정계획 등에 대한 지식과 경험을 가지고 프로젝트를 계획,조직,집행,통제하는 관리 능력이 필요하다.

3. 지휘능력

• 대부분의 프로젝트가 기술,관리적으로 복잡하고 전문성을 요하므로 각 개발자의 자발적 노력을 유도하고 열섬을 고취시킬 수 있는 지휘능력이 필요하다

4. 의사소통 능력

• 프로젝트의 규모가 커질수록 조정의 필요성이 커진다. 프로젝트 발주자인 고객에게 만족을 줄 수 있도록 설득과 대화를 수행하기 위한 의사소통능력이 필요하다

5. 기술적 지식

• 프로젝트 수행에 필요한 기술적 지식이 필요하며, 아울러 관련분야전반에 대한 이해, 교육 현황, 관련 법률 등에 대한 지식도 필요하다

비즈니스 모델의 개념

기업으로 하여금 수익을 유지하게 하는 일련의 활동들을 의미하며 수익모델이라고도 한다. 다만 수익모델의 경우 비즈니스 모델의 하위(?)의 개념이다.

아래의 질문에 충실히 답변할수 있는 비즈니스 모델이 필요하며, 이를 통한 기업의ㅏ 이익창출이 가능하다고 판단된다.

• 고객에게 어떠한 가치를 제공하는가?

• 어떤 고객에게 가치를 제공하는가?

• 가치의 가격은 어떻게 책정하는가?

• 누구에게 비용을 청구할 것인가?

• 가치를 제공하기 위한 전략은 무엇인가?

• 어떻게 가치를 제공하는가?

• 가치 제공으로부터 얻은 이익을 어떻게 유지하는가?
   

OLTP [online transaction processing ]

온라인 업무의 처리 형태의 하나이다. 터미널에서 받은 메시지를 따라 호스트가 처리를 하고, 그 결과를 다시 터미널에 되돌려주는 방법을 말한다.

네트워크상의 여러 이용자가 실시간으로 데이터베이스의 데이터를 갱신하거나 조회하는 등의 단위 작업을 처리하는 방식을 말한다. 주로 신용카드 조회 업무나 자동 현금 지급 등 금융 전산 관련 부문에서 많이 발생하기 때문에 ‘온라인 거래처리’라고도 한다. 이 방식의 특징은 기존 컴퓨터 통신에서 이용해 온 온라인 방식과 달리 다수의 이용자가 거의 동시에 이용할 수 있도록 송수신 자료를 트랜잭션(데이터 파일의 내용에 영향을 미치는 거래 ·입출고 ·저장 등의 단위 행위) 단위로 압축, 비어 있는 공간을 다른 사용자들이 함께 쓸 수 있도록 한 점이다.

OLAP [On-Line Analytical Processing ]

사용자가 대용량 데이터를 쉽고 다양한 관점에서 추출 및 분석할 수 있도록 지원하는 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 기술이다.

OLAP(On-Line Analytical Processing) 즉 온라인 분석 처리는 다차원 데이터 구조를 이용하여 다차원의 복잡한 질의를 고속으로 처리하는 데이터 분석 기술이다. 기업의 분석가, 관리자 및 임원들은 OLAP 기술을 통해 필요한 정보에 대해 대화형으로 빠르게 접근 가능하다. 기업 성능 관리(Corporate Performance Management, CPM), 전사적 자원관리(Enterprise Resource Planning, ERP), 예산, 재무 보고, 시뮬레이션 모델(Simulation Models), 지식 탐사(Knowledge Discovery) 등의 많은 BI(Business Intelligence) 응용은 OLAP 기술에 기반을 두고 있다. 

OLAP의 개념은 1970년대부터 시작되었지만, 용어는 1993년 E.F. Codd 박사가 OLAP 제품을 위한 12가지 규칙을 제안한 논문에서 처음 소개되었다. 첫 OLAP 제품은 1975년에 출시된 Express로 후에 Oracle 9i OLAP으로 그 기술이 흡수되었다. 1990년에서 2000년에 걸쳐 Cognos의 PowerPlay, Hyperion의 Essbase, Microstrategy의 DSS, Microsoft OLAP Services, SAP의 Business Objects 등과 같이 다양한 벤더들이 OLAP 제품들을 내놓았다. 

OLAP은 데이터를 다차원 큐브 형태로 저장하고 측정 항목(measure)과 차원(dimensions)이라는 두 가지 기본 형태로 구분한다. 측정 항목은 의사 결정 시 참고할 대상이 되는 수치 데이터를 의미하고, 차원은 이러한 측정 항목을 조직화 하기 위해 사용되는 계층 형태의 속성, 즉 카테고리 값을 말한다. 예를 들어, 특정 회사의 매출액을 제품별, 지역별, 기간별로 분석하고자 할 때 매출액은 측정 항목 값 데이터가 되고, 제품/지역/기간은 차원 데이터가 된다.  

일반적으로 OLAP은 기존의 데이터의 입력과 조회 업무 위주의 운영 시스템인 온라인 트랜잭션 처리(On-LineTransaction Processing, OLTP) 시스템과 비교된다. 은행 업무나 항공 티켓 예약과 같은 트랜잭션 중심의 OLTP 시스템에서는 개별 정보의 입력, 조회, 삭제, 수정이 효율적으로 이루어지도록 데이터가 정규화되어 저장되며, 한 번에 소량의 데이터를 처리하는 연산에 초점을 맞춘다. 반면 OLAP 시스템은 사용자가 관심을 가지는 주제를 중심으로 분석을 수행하기 위해 보고서 및 계획 작성에 초점을 가지고 있으며 데이터를 다차원적으로 저장한다. 또한 대량의 데이터에 다양한 패턴으로 접근하고 요약 정보를 빠르게 조회하도록 중복 데이터의 저장을 허용한다. 

OLAP 시스템은 분석하고자 하는 데이터를 저장하는 방식(저장 모델)에 따라 일반적으로 MOLAP(Multidimensional OLAP), ROLAP(Relational OLAP), HOLAP(Hybrid OLAP)으로 크게 구분할 수 있다. MOLAP은 데이터를 최적화된 다차원 배열 형태로 저장하고, ROLAP은 기존의 관계형 데이터베이스(RelationalDatabase)에 직접 데이터를 저장한다. MOLAP은 빠른 질의 성능을 보장하는 반면 ROLAP은 다른 방식에 비해 확장성(scalability)이 좋다. HOLAP은 MOLAP과 ROLAP의 장점을 결합시킨 OLAP 시스템이다. 이 외에도 WOLAP(Web-based OLAP), DOLAP(Desktop OLAP), 그리고 RTOLAP(Real-Time OLAP)과 같은 시스템도 사용된다.

빅데이터 비즈니스 모델 유형

• 교육 및 컨설팅 비즈니스 모델

• 솔루션 및 도구 공급 관련 비즈니스 모델

• 빅데이터(원시, 분석, 가공) 판매 비즈니스 모델

• 빅데이터 기반 서비스 비즈니스 모델

빅데이터의 투입가치

• Economist
• 데이터는 자본이나 노동력과 거의 동등한 레벨의 경제적 투입자본으로 비즈니스의 새로운 원자재 역활 수행

• MIT Sloan
• 데이터 분석을 잘활용하는 조직일수록 차별적 경쟁력을 갖추고 높은 성과를 창출

• Gartner
• 데이터는 21세기의 원유이며 미래 경쟁 우위를 결정
• 깅버은 다가올 데이터 경제시대를 이해하고 정보 고립을 경계해야 생존

• Mckinsey
• 빅데이터는 혁신, 경쟁력, 생산성의 핵심요소