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IDC 社의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년 에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에 서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 ‘빅데이터의 물결’은 도래하고 있고 그 파장은 산 업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에 서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 정량적으로 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 정량적 으로 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따 라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기 업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기, 섹터 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 본 연구는 재무 및 회계 분야에서 널리 쓰이는 사건연구방법론을 사용해서 투자 효과 를 측정했고 그 결과 투자 이후 기업의 시장 가치가 증가하는 것을 관측할 수 있었다. 또한, 하위 변수 5개의 분석 모두 유의미한 결과를 도출했다는 점에서 시사점이 있다.

목차

Abstract
 서론
 선행 연구
  빅데이터 정의
  빅데이터 투자 관련 선행 연구
 이론적 배경
  효율적 시장 가설
 방법론
  사건연구방법론 – 시장 모형
  사건연구방법론 – 시장 조정 모형
 측정 과정
  데이터 수집
  측정
 결과 분석 및 해석
  1. 전체 기업
  2. 섹터 – Finance vs. non-Finance
  3. 섹터 – ICT vs. non-ICT
  4. 기업 크기 – Big vs. small
  5. 벤더 유무 - 유 vs. 무
  6. 구축 상태 – 예정 vs. 완료
  분석 결과 강건성(Robustness) 확인
 결론
 시사점 및 한계
  한계
 References

키워드

저자

• 권영진 [ 한양대학교 경영학과 ]
• 박재영 [ 연세대 정보대학원 ]
• 정우진 [ 연세대 정보대학원 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2025

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658