As the digital economy advances, the data flow around a company is being complicated everyday. Not only the electronic commerce where all the transactions are made on-line, but a service or telecommunication industry where frequent communication with the customers is necessary are producing tremendous data. Such an increase in data doesn't merely mean the increment of the amount or the convenience of acquiring data. The spread of available data is expanded through the collaborative data exchange among companies, and each company is ready to acquire, store, and process such data promptly. Many companies are trying to utilize the various data, and they introduce data warehouse to store data and facilitate decision making by on-line analytic processing system. But these existing methods have shortcomings in integrating and processing data of varying formats and occurrence cycles, and they often lose valuable information by misleading dimensions for aggregating the data. In this dissertation, the suitable dimension is proposed that can aggregate raw data containing useful information, and data mining methodology that derives relevant information or patterns is used for determining such an appropriate dimension. An information asset is created by aggregating raw data by the dimension, and it is utilized by each decision maker in various ways. First, it plays an important role in each user's decision making and resource reallocation by visualizing hidden information of forecasting the future. Second, an information assest is sold as a product and it improves the profitability of a hub company or infomediary because the information user is willing to pay for useful information assets. Consequently, the information processing and asset creation give rise to a severe change in the existing physical market flow, and the profit of the market participant or information provider is fluctuating according to the adquisition and practical use of various information. These creation and utilization of information assets are described in each chapter of this dissertation. In Chapter 3 and 4, information assets for primary and financial industry are described. In Chapter5, a new information asset is created for a telecommunication company. In Chapter6, the change of virtual mall depending on each user's behavioral pattern is presented.
디지털 시대의 발전에 따라 기업을 둘러싼 데이터의 흐름도 복잡해지고 있다. 온라인상에서 거래가 이루어지는 전자상거래 뿐만 아니라, 고객들과의 잦은 의사소통이 필요한 서비스업이나 통신사업은 많은 양의 데이터를 발생시키고 있다. 이러한 데이터의 증가는 단순히 데이터 양의 증가나 데이터 입수의 편리함을 의미하는 것만은 아니다. 기업들간의 협력를 통한 데이터 교환이 이루어지면서 입수할 수 있는 데이터의 폭이 확대되었으며, 각 기업은 그러한 데이터들을 신속히 획득, 저장, 가공할 수 있게 되었다. 많은 기업들이 이러한 여러 데이터를 활용하려고 노력하고 있으며, 데이터 웨어하우스를 도입하여 데이터를 저장하고 실시간분석처리 시스템을 통해서 의사결정을 돕고 있다. 그러나, 이러한 기존의 방법은 다양한 형태와 발생주기의 데이터를 통합해서 처리하지 못하는 단점ㅇ리 있고, 또한 데이터를 집계하는 알맞은 기준을 설정하지 못해서 유용한 정보를 잃어버리기도 한다.
본 논문에서는 유용한 정보를 담고 있는 원시 데이터를 집계할 수 있는 올바른 기준을 제시하고, 그러한 기준을 얻기 위해서 데이터 속에서 유용한 정보나 규칙을 찾아 내는 데이터마이닝 방법론을 사용한다. 각 기준에 의해 원시 데이터를 새롭게 집계, 가공한 것이 정보자산이며, 이는 각 사용자에 의해 다양한 방법으로 사용된다. 먼저, 이러한 정보자산은 숨어 있는 정보를 보여주거나 미래를 예측하게 해 줌으로써 각 사용자의 의사결정과 자원배분에 중요한 역할을 한다. 또한, 유용한 정보자산에 대해서는 각 사용자들이 기꺼이 대가를 지불하려고 하므로 정보자산 그 자체가 상품으로서의 역할을 다하여 정보 가공자의 수익성을 높여준다. 결국, 이러한 정보의 가공과 정보자산의 생성은 기존의 물리적 시장의 흐름에 큰 변화를 일으키며, 시장 참여자나 정보 가공자의 수익은 다양한 정보의 입수와 활동 여부에 따라 크게 변동하게 된다.
이러한 정보 자산의 생성과 그 활용은 본 논문의 각 장에 걸쳐 상세히 표현된다. 3장에서는 1차 산업에서의 거래 데이터를 바탕으로 정보자산을 만들어서 각 시장참여자의 자원배분을 더 효율적으로 유도하는 모습을 소개한다. 4장에서는 금융업과 여러 기업들의 데이터를 바탕으로 효율적인 고객-상품-채널의 결합체인 마케팅 믹스 큐브의 생성과 그 가치를 살펴본다. 5장에서는 여러 가지 고객관련 데이터나 서비스 데이터가 다량으로 생성되는 통신사업을 바탕으로 새로운 저어보자산을 생성하고, 계속적인 피드백을 통해서 유용한 정보자산들이 드러나는 과정을 설명한다. 6장에서는 기업 대 고객 전자상거래를 바탕으로, 각 사용자의 기존 행태에 따라 가상 판매 공간이 그에 맞게 변하는 모습을 소개한다.
