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A+)관광산업 사업 관련, '비즈니스 인텔리전스' 기술(또는 시스템)을 도입한 수익창출 방안 제안

A+)관광산업 사업 관련, ‘비즈니스 인텔리전스’ 기술(또는 시스템)을 도입한 수익창출 방안 제안
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한컴오피스
최초등록일 2023.01.17 최종저작일 2022.02
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A+)관광산업 사업 관련, '비즈니스 인텔리전스' 기술(또는 시스템)을 도입한 수익창출 방안 제안
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    소개

    A+)관광산업 사업 관련, ‘비즈니스 인텔리전스’ 기술(또는 시스템)을 도입한 수익창출 방안 제안

    목차

    1. 서론
    2. 본문
    3. 결론
    4. 참고문헌

    본문내용

    비즈니스 인텔리전스(BI)란 조직이 보유한 데이터를 기반으로 원활한 의사결정을 위한 프로세스이다. BI는 1950년대 제품 혹은 서비스의 설계, 생산, 유통을 위하여 문서를 만드는 것을 시작으로 1960년대 조직 간 정보를 공유하는 시스템으로 발전하였고, 1980년대 컴퓨터의 발전으로 본격적으로 기업의 의사 결정을 위한 프로세스로 발전 하였다. 생산자 위주에서 소비자 중심의 시장으로 경영 환경이 변화하는 이 때에 고객의 니즈를 만족시키기 위해선 경영자들의 발 빠른 의사결정이 필요 하고 기존 데이터의 단순 처리로는 기업 경영에 필요로한 정보를 제공하지 못한다.보다 정교한 양질의 정보를 얻고 이를 활용 하기 위해서 우리는 BI를 통하여 통합적이고 가치있는 정보를 가공하고 이용한다.
    과거와 달리현재 BI는 이전보다 세부적이고 전략적으로 발전하였는데 기업이 다 년간 축척해온 내〮외부의 데이터를 데이터웨어하우스에 수집하여 필요로 할 때 즉시 여러 각도로 분석하여 실무에 활용한다.

    참고자료

    · 김현준(Kim Hyun-Joon),and 양해술(Yang Hae-Sool). "비즈니스 인텔리전스 도입이 경영성과에 미치는 영향." 한국산학기술학회논문지 9.2 (2008): 431-448.
    · Liautaud, Bernard. e비즈니스 인텔리전스. 서울: 세종연구원, 2001.
    · KT, 통신으로 쌓인 고객 빅데이터 관광산업에 활용http://www.topdaily.kr/news/articleView.html?idxno=597272019.10.08 톱데일리 이진휘 기자
    · 대한항공, 여행플랫폼 '트래블포트'와 계약 연장2020.09.03 더 가드 길소연 기자
    · 호텔앤레스토랑 매거진 11월호 중 발췌
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 비즈니스 인텔리전스(BI) 기술
      비즈니스 인텔리전스 기술은 현대 기업의 의사결정 과정을 혁신하는 핵심 도구입니다. BI는 대량의 데이터를 수집, 분석, 시각화하여 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 기업의 경쟁력을 강화합니다. 특히 실시간 데이터 분석 능력은 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있게 해줍니다. 다만 BI 도입 시 높은 초기 투자비용, 데이터 품질 관리의 어려움, 조직 내 디지털 리터러시 부족 등의 과제가 존재합니다. 향후 AI와 머신러닝의 통합으로 더욱 정교한 예측 분석이 가능해질 것으로 예상되며, 중소기업도 접근 가능한 클라우드 기반 BI 솔루션의 확대가 필요합니다.
    • 2. COVID-19이 관광산업에 미치는 영향
      COVID-19은 관광산업에 전례 없는 타격을 입혔습니다. 국제 여행 제한, 항공편 운항 중단, 숙박시설 폐쇄 등으로 인해 전 세계 관광 수익이 급격히 감소했습니다. 특히 항공사, 호텔, 여행사 등 관광 관련 기업들의 경영난이 심각했습니다. 그러나 팬데믹 이후 관광산업은 새로운 변화를 맞이했습니다. 국내 관광 수요 증가, 비접촉 서비스 확대, 원격 근무 기반 장기 체류 여행 등 새로운 트렌드가 등장했습니다. 현재 관광산업은 회복 중이지만, 감염병 재발에 대한 대비책 마련과 디지털 전환이 지속적으로 요구되고 있습니다.
    • 3. 빅데이터를 활용한 관광산업 수익창출 방안
      빅데이터는 관광산업의 수익 창출에 매우 효과적인 도구입니다. 관광객의 이동 패턴, 선호도, 소비 행동 등을 분석하면 맞춤형 상품 개발과 타겟 마케팅이 가능합니다. 동적 가격 책정 알고리즘을 통해 수요에 따른 최적의 가격 결정으로 수익을 극대화할 수 있습니다. 또한 빅데이터 분석으로 관광지 혼잡도 예측, 최적 운영 시간 결정, 자원 배분 최적화 등이 가능해집니다. 개인화된 추천 서비스는 고객 만족도를 높이고 재방문율을 증가시킵니다. 다만 개인정보 보호, 데이터 보안, 윤리적 사용에 대한 규제와 가이드라인이 필요합니다.
    • 4. BI 기술 기반 통합 여행 예약 서비스
      BI 기술 기반의 통합 여행 예약 서비스는 관광산업의 미래 방향을 제시합니다. 항공편, 숙박, 액티비티, 식사 등 모든 여행 요소를 하나의 플랫폼에서 통합 예약할 수 있으면 사용자 편의성이 크게 향상됩니다. BI 분석을 통해 개인의 여행 스타일, 예산, 선호도를 파악하여 최적의 여행 패키지를 추천할 수 있습니다. 실시간 데이터 분석으로 가격 변동, 날씨, 혼잡도 등을 반영한 동적 추천이 가능합니다. 또한 통합 서비스는 공급자들의 운영 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. 다만 다양한 공급자 간의 데이터 연동, 결제 시스템 통합, 고객 신뢰 구축이 성공의 핵심 요소입니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      COVID-19 이후 위축된 관광산업을 비즈니스 인텔리전스 기술을 통해 극복하고 수익을 창출할 수 있는 방안을 제안하고 있습니다.
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