[논문 리뷰] Framework to Integrate Business Intelligence and Knowledge Management in Banking Industry

G. Koteswara Rao, Roshan Kumar|arXiv (Cornell University)|2011. 09. 03.

Big Data and Business IntelligenceBusiness, Management and Accounting참고 문헌 2인용 수 21

한 줄 요약

이 논문은 금융권에서 비즈니스 인텔리전스(BI)와 지식관리(KM)를 통합하는 통합 프레임워크를 제안하여, 구조화된 데이터와 직원으로부터의 비구조화된 지식을 활용해 의사결정을 향상시키고자 한다. BI의 데이터 기반 통찰력과 KM의 협업 기반 지식 공유를 융합함으로써, 통합된 지식 탐색 및 배포를 통해 조직 성과 향상과 전략적 일치도를 제고한다.

ABSTRACT

In this digital age organizations depend upon the technologies to provide customer-centric solutions by understanding well about their customers' behaviour and continuously improving business process of the organization. Business intelligence (BI) applications will play a vital role at this stage by discovering the knowledge hidden in internal as well as external sources. On the other hand, Knowledge Management (KM) will enhance the organisations performance by providing collaborative tools to learn, create and share the knowledge among the employees. The main intention of the BI is to enhance the employees' knowledge with information that allows them to make decisions to achieve its organisational strategies. However only twenty percent of data exist in structured form, majority of banks knowledge is in unstructured or minds of its employees. Organizations are needed to integrate KM with Knowledge which is discovered from data and information. The purpose of this paper is to discuss the need of business insiders in the process of knowledge discovery and distribution, to make BI more relevant to business of the bank. We have also discussed about the BI/KM applications in banking industry and provided a framework to integrate BI and KM in banking industry.

연구 동기 및 목표

• 은행 분야에서 비구조화된 직원 지식과 구조화된 데이터 분석을 통합하는 과제를 해결한다.
• 전사적 지식 공유와 BI 통찰을 일치시킴으로써 조직 성과를 향상시킨다.
• 금융기관에서 데이터 기반 의사결정과 인간의 전문 지식 사이의 격차를 메운다.
• 실제 은행 환경에서 BI와 KM 통합을 구현하기 위한 실용적 프레임워크를 개발한다.
• 지식 탐색 과정에서 도메인 전문가의 비즈니스 통찰을 통합함으로써 BI의 관련성을 제고한다.

제안 방법

• 은행 조직에서 BI와 KM 시스템을 통합하는 개념적 프레임워크를 제안한다.
• BI 도구를 활용해 내부 및 외부의 구조화된 데이터 소스에서 실행 가능한 통찰을 추출한다.
• KM 관행을 통합하여 직원으로부터의 비구조화된 지식을 캡처하고 저장하며 공유한다.
• 비즈니스 내부자(도메인 전문가)를 지식 탐색 과정에 통합하여 BI 출력의 검증과 풍부화를 도모한다.
• 데이터 분석과 지식 공유 플랫폼을 연결하는 협업 워크플로우를 설계한다.
• 지식 사용자와 데이터 분석가 간 피드백 루프를 통해 전략적 은행 목표와 프레임워크를 일치시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 은행 산업에서 비즈니스 인텔리전스와 지식관리는 어떻게 효과적으로 통합될 수 있는가?
• RQ2 비즈니스 내부자는 BI에서 유래한 지식의 관련성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ3 직원으로부터의 비구조화된 지식은 어떻게 체계적으로 캡처하고 구조화된 데이터와 융합할 수 있는가?
• RQ4 은행에서 BI 통찰을 조직 전략과 일치시키기 위해 필수적인 프레임워크 구성 요소는 무엇인가?
• RQ5 KM을 BI와 통합하면 금융기관의 의사결정 및 성과는 어떻게 향상되는가?

주요 결과

• BI와 KM의 통합은 은행 의사결정에서 데이터 기반 통찰의 관련성과 적용도를 크게 향상시킨다.
• 비즈니스 내부자는 BI 출력의 정확성과 전략적 일치도를 제고하는 데 핵심적인 맥락을 기여한다.
• 조직의 데이터 중 20%만이 구조화되어 있어, 직원으로부터의 비구조화된 지식 통합이 필수적임을 시사한다.
• 제안된 프레임워크는 협업을 통해 지속적으로 개선되는 피드백이 풍부한 환경을 제공한다.
• 데이터 분석과 인간의 전문 지식을 연결함으로써 조직 성과 향상에 기여한다.
• 규제가 엄격하고 데이터 집약적인 환경인 은행과 같은 분야에서 BI와 KM 통합을 구현하기 위한 확장 가능한 모델을 제공한다.