Construction of Management Performance Data-Mining System for CEO′s Efficient/Effective Decision Making

CEO의 효율적/유효적 의사결정을 위한 경영성과 데이터마이닝 시스템의 구축

In modern dynamic management environment, there is growing recognition that information & knowledge management systems are essential for CEO's efficient/effective decision making. As a key component to cope with this current, we suggest the management performance data-mining system based on IT(Information Technology). This system measures management performance that is considered with both VA(Value-Added), which represents stakeholder's point of view and EVA(Economic Value-Added), which represents shareholder's point of view. The relationship between management performance and 85 financial ratios is analyzed, and then important financial ratios are drawn out. In analyzing the relationship, we applied the explanation-based Gas(Genetic Algorithms) that consider predictability, understanability (lucidity) and reasonability factors simultaneously. To demonstrate the performance of the system, we conducted a case study using financial data over the 16-years from 1981 to 1996 of Korean automobile industry which is taken from database of KISFAS(Korea Investors Services Financial Analysis System).

본 연구는 변화하는 기업환경에 부응하기 위하여, 경영성과지표를 관리하는 최고의사결정자의 관점에서 정보기술의 효과적인 활용을 통하여 기업 전체의 조직이 공유할 수 있는 경영성과 정보시스템을 전개하고자 한다. 이를 위하여 기업의 경영성과분석에 대한 일반론을 서술하여 이해관계자 관점에서의 부가가치(Value-Added)와 가치경영 관점에서의 경제적부가가치(Economic Value-Added)를 기업 경영성과의 두 축으로 제시한다. 제시된 경영성과분석 체계를 통하여 기업내부의 이해관계자는 물론 기업 외부의 이해관계자 역시 기업의 경영성과를 올바르게 평가할 수 있는 토대를 마련함으로서 기업의 경영성과라는 지식체계를 기업 내 외부의 전 조직이 공유할 수 있는 이론적 틀을 제시한다. 본 연구에서 제기되는 경영성과 데이터마이닝 시스템은 경영성과의 변화를 주도하는 중요 관리변수를 추출하기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithms)을 활용한 데이터마이닝(Data Mining)체계를 구현함으로써, 기존의 단발적인 방법으로 기업 경영성과를 분석하는 것이 아니라, 경영성과의 변화를 연속적으로 추적하고 이에 영향을 미치는 여러 가지 변수를 실시간으로 분석할 수 있으며 기업 내 외부의 모든 이해관계자가 경영성과에 대한 정보 지식을 공유할 수 있는 물리적 토대를 제공할 수 있다. 그리고 구축된 경영성과에 대한 정보 지식의 발견 공유체계는 급격한 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 바람직한 의사결정의 토대가 될 수 있을 것이라 판단된다. 기업 경영성과분석의 기준이 되는 5개 운영데이터 테이블의 자료는 (주)한국신용평가의 재무제표 데이터베이스인 KISFAS(Korea Investors Services Financial Analysis System)를 활용하였으며, 국내의 자동차산업을 대상으로 1981-l996년까지의 자료를 이용하였다.