목차
1부 가치창출
제1장 데이터 웨어하우스란 무엇인가?
데이터 웨어하우스의 정의 = 30
제이터 웨어하우징, 의사결정 지원 그리고 비즈니스 인텔리전스 = 33
데이터 웨어하우징 행렬과 왜 사람들이 이 시류에 편승하려고 하는가? = 37
데이터 웨어하우징의 목적 = 42
데이터 웨어하우스에 관한 진부한 격언들 = 43
금성과 화성 : 어떻게 IT와 현업 비즈니스 관련자들이 커뮤니케이션하는가? = 45
다른 의미 있는 몇 가지와 그것들의 의미 = 48
몇 가지 남은 질문들 = 50
제2장 밑으로부터의 의사결정 지원
의사결정 지원의 혁명 = 55
표준 지의 : DSS의 충직한 일꾼 = 55
다차원 분석 : 슬라이스(Slice)와 다이스(Dice)의 힘 = 57
모델링과 세분화 : 고급 지식 사용자를 위한 분석 = 58
지식발견 : 미지의 힘 = 59
몇 가지 실례 = 60
표준 질의 = 62
다차원 분석 = 63
모델링과 세분화 = 65
지식발견 = 67
왜 데이터 마이닝인가? = 69
실생활에서의 데이터 웨어하우스 = 70
최고가 되기 위해서는 무엇이 필요할까?
제3장 데이터 웨어하우스와 데이터베이스 마케팅
CRM(고객관계관리) = 76
고객 세분화 = 78
개별고객 분석 = 81
사례 연구 : 뱅크 오브 아메리카 = 83
CRM 기술 = 86
데이터베이스 마케팅 이니셔티브와 그들의 의미 = 87
타겟 마케팅 = 88
교차판매 = 90
판매 분석과 예측 = 92
시장 바구니 분석 = 94
판촉 분석 = 96
고객 유지 및 이탈 분석 = 97
수익성 분석 = 99
고객 가치 측정 = 100
제품 포장 = 102
콜센터 = 103
판매 계약 분석 = 105
데이터베이스 마케팅이 교훈 = 106
몇 가지 남은 질문들 = 108
제4장 산업별 데이터 웨어하우징
유통업체 = 112
유통업체에서의 데이터 웨어하우징 이용 = 114
시장 바구니 분석 = 114
매장내 상품 진열 = 116
상품 가격 = 116
상품 이동과 공급망 관리 = 117
유통업체에서의 좋은 소식과 나쁜 소식 = 118
사례 연구 : 홀마크(Hallmark) = 120
금융서비스업체 = 121
금융서비스업체에서의 데이터 웨어하우징 이용 = 123
금융서비스업체에서의 좋은 소식과 나쁜 소식 = 129
사례 연구 ; 캐나다의 로열 은행 = 131
통신회사 = 132
미국 지역 통신 사업자 = 134
미국 장거리 통신 사업자 = 134
국제 통신회사 = 135
이동통신업체 = 135
통신업체에서의 좋은 소식과 나쁜 소식 = 141
사례 연구 : GTE = 142
운송업체 = 144
생산성(수율)관리 = 145
상용 탑승 고객 프로그램 = 146
여행 상품 패키징과 가격 = 147
연료 관리 = 148
고객 유지 = 149
운송업체에서의 좋은 소식과 나쁜 소식 = 150
사례 연구 : 퀀타스 = 150
공공 = 153
공공기관에서의 좋은 소식과 나쁜 소식 = 155
사례 연구 : 미시간주 = 155
의료업체 = 158
의료산업에서의 데이터 웨어하우징 이용 = 159
의료업체에서의 좋은 소식과 나쁜 소식 = 163
사례 연구 : Aetna U.S. Healthcare, U.S. Quality Algorithms = 164
보험업체 = 165
보험산업에서의 데이터 웨어하우징 이용 = 166
보험업체에서의 좋은 소식과 나쁜 소식 = 169
사례 분석 : 캘리포니아주 자동차협회 = 170
엔터테인먼트 = 172
사례 분석 : 20세기 폭스사
몇 가지 남은 질문들 = 174
2부 기술 도입
제5장 기반기술 입문
데이터 웨어하우스의 구조 = 179
운영계 데이터 저장고 = 183
2-계층 vs n-계층 = 184
미들웨어 = 186
데이터베이스, 어디에 쓰면 좋을 것인가? = 187
다차원 데이터베이스(MDDs) = 191
메타데이터 = 193
정보의 배포 : 응용프로그램 소프트웨어 = 195
그래픽컬 사용자 인터페이스(GUI) = 196
웹에 대한 논의 = 197
개발의 정의와 분류 = 199
OLAP의자세한 분류 = 199
데이터 모델링과 디자인 도구 = 200
데이터 추출과 적재 도구 = 202
유지 및 관리 도구 = 204
통합 = 207
몇 가지 남은 질문들 = 209
제6장 이행하는 과정에서 경영자가 알아야만 하는 것은 무엇인가?
데이터 웨어하우스 방법론 = 212
방법론 평가 = 215
데이터 웨어하우스 구현 프로세스 = 216
업무 분석 단계 = 217
데이터 구조와 관리 = 218
응용프로그램 개발 단계 = 219
누가 무엇을 하고 있어야 하는가? = 220
개발팀의 역할과 의무 = 221
컨설턴트 vs 전임 직원(스태프) = 226
기술군 설계방법의 숨겨진 요령 = 228
좋은 것과 나쁜 것의 비교 : 두 가지 프로젝트 계획의 마무리 = 232
프로젝트의 경영진 참여 = 235
프로파일 : 시어즈 로벅사의 행크 스티어만(Hank Steermann) = 239
몇 가지 남은 질문들 = 241
제7장 가치가 있는가 아니면 허상인가? 올바른 벤더 선택에 관해
하드웨어 벤더들 = 244
하드웨어 벤더들에게 물어봐야 할 5가지 질문들 = 247
데이터베이스 벤더들 = 249
데이터베이스 벤더들에게 물어봐야 할 5가지 질문들 = 249
TPC 벤치마킹 = 251
응용프로그램 벤더들 = 252
응용프로그램 벤더들에게 물어봐야 할 5가지 질문들 = 255
데이터 마이닝 도구 : 여러 가지 종류 = 257
데이터 마이닝 벤더에게 물어봐야 할 10가지 질문들 = 257
컨설턴트 = 258
대규모 회사들 = 258
소규모 회사들 = 262
분석가 = 263
벤더 = 264
컨설턴트에게 물어봐얄 할 5가지 질문들 = 265
○○○○절차(RFP프로세스) = 265
좋은 REP의 구성 요소 = 268
목차의 샘플표 = 272
몇 가지 남은 질문들 = 273
3부 준비
제8장 데이터 웨어하우스의 비즈니스가치 제안
투자대비효과(ROI) = 278
경성 ROI : 가시적인 성과들 = 281
연성 ROI : 비가시적인 효과들 = 286
데이터 웨어하우스를 위한 예산안 작성 = 290
기술 비용 = 290
인력 비용 = 291
자금을 확보하라! - 그러나 그렇게 많이 필요한 것은 아니다 = 294
데이터 웨어하우스 운용 계획 = 295
운용 계획 개발 = 296
당신은 데이터 웨어하우스를 운용할 준비가 되어있습니까? = 300
데이터 웨어하우스 준비 점수 = 302
몇 가지 남은 질문들 = 302
제9장 위험과 함정
데이터 웨어하우스 운용에서의 주의해야 할 함정 10가지 = 306
함정 1 : 데이터 웨어하우스를 만병통치약으로 보는 경향 = 307
함정 2 : 그들은 최종 사용자와 이야기한다. 그러나 잘못된 사람들일 뿐... = 309
함정 3 : 연구와 구성 요소를 무시하고 연구에 너무 많은 시간을 할애하는 것 = 310
함정 4 : 메타데이터를 만들어 싼 가격을 유지하는 것 = 311
함정 5 : Neat to Know 분석에 의해 이탈되는 것 = 312
함정 6 : 의사결정을 지원 받지 못한 의사결정 지원시스템의 채택 = 312
함정 7 : 개발 조직의 탐욕 = 313
함정 8 : 내부 홍보의 부족 = 314
함정 9 : DSS들의 능력은 한정적이다! = 315
함정 10 : 개발을 지나치게 강조하고 이후의 시스템 설치 단계를 무시하는 것 = 316
외주에 대한 고려? = 317
데이터 웨어하우스의 추한 비밀 = 320
데이터 웨어하우스에서의 정치학 = 328
데이터 웨어하우스를 파괴하는 10가지 = 330
데이터 웨어하우스 운용의 선구자 = 332
사례 연구 : 찰스 스왑(Charles Schwab & co. Inc) = 336
제 10장 이제 무엇을 해야하는가?
만약 데이터 웨어하우스를 필요로 한다면? = 341
성공을 위한 매트릭스를 확보하라 = 342
벤치마킹에 대해 고려하라 = 343
외부인사들에 대해 조사하라 = 345
주변 환경을 정비하라 = 346
후원자(Stakeholder)를 분류하라 = 347
지원 능력에 대해 고려하라 = 350
프로파일 : 퀀타스 항공회사의 Philippe Klee = 351
외부를 살펴보라 = 353
정보 자료(REI)의 요청 = 353
만약 데이터 웨어하우스를 보유하고 있다면? = 355
공식적인 검토 절차를 확보하라 = 355
기존의 응용프로그램 목록을 작성하라 = 357
감사 = 358
고객 대면절차를 향상시켜라 = 359
폐쇄 순환 회로를 확립하가 = 361
웹으로 가라! = 362
사례 연구 : 올스포츠 = 364
수직적 확장에 대해 고려하라 = 365
수평적 확장에 대해 고려하라 = 366
데이터마트나 마케팅 분석시스템을 가지고 있다면? = 369
우리가 애지중지하고 있는 것들을 공유시켜라 = 369
전사적 차원으로 이전하라 = 369
An insider's Crystal Ball = 372
클릭스트림 저장(Clickstream Storage) = 372
전사적 자원관리 (ERP) = 373
데이터 웨어하우스를 외부 업자로 확산하기 = 375
웹 포탈 맞춤 = 376
실시간 e-마케팅(Real Time E-Marketing) = 377
프라이버시(Privacy) = 379
총체적 진실 = 380
부록 아직도 충분하지 않은가?
비즈니스 관련 서적 = 383
기술 관련 서적 = 385
웹사이트 = 387
찾아보기 = 391
