원문정보
초록
영어
Big Data is a key asset for the company and a key factor in boosting its competitiveness in the logistics sector. However, there is still a lack of research on how to collect, analyze and utilize Big Data in logistics. In this context, this study has developed a value model applicable to logistics companies based on the results of analysis and application of Big Data in the logistics of previous studies and DHL. The purpose of this study is to improve the operational efficiency and customer experience maximization level of logistics companies through utilization of big data analysis in logistics, to improve competitiveness of big data utilization and to develop new business opportunities. This study has a significance to newly create a value model for utilization of big data analysis in logistics sector and can provide implications for other industries as well as logistics sector in the future.
한국어
빅데이터는 기업에게 있어 미래의 핵심자산이며 물류부문에도 새로운 경쟁력을 높일 수 있는 핵심적인 요소이다. 그러나 지금까지 물류에서 빅데이터를 어떻게 수집하고 분석하며 활용해야 할지에 대한 연구는 아직 부족하다. 이러한 상황에서 본 연구는 기존 선행연구와 DHL의 연구에서 나타난 물류에서의 빅데이터 분석 및 활용에 대한 결과를 바탕으로 물류기업에게 적용 가능한 하나의 가치모델을 개발하였다. 본 연구의 목적은 물류에서 빅데이터 분석의 활용을 통하여 물류기업의 운영효율성 및 고객경험의 극대화 수준을 향상키시고 빅데이터 활용에 따른 경쟁적 지위와 경쟁력을 향상시키고 새로운 사업기회를 개발하는 데에 있다. 이러한 연구는 물류부문에서 빅데이터 분석의 활용을 위한 가치모델을 새롭게 창출하는 의의가 있으며 향후 물류부문 뿐만 아니라 타 업종에도 적용가능한 시사점을 제공할 수 있다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 물류와 빅데이터 분석
2.1 빅데이터 분석의 가치모델
2.2 스마트 물류와 빅데이터
2.3 빅데이터 분석을 활용한 공급사슬 프로세스 개선
3. 물류산업에서 빅데이터 활용사례 분석
3.1 해외 역직구와 빅데이터 활용
3.2 UPS 빅데이터 활용
3.3 자라(Zara)의 빅데이터 활용
3.4 국경간 전자상거래와 빅데이터 활용
3.5 콜드체인 물류와 빅데이터 활용
4. 물류에서 빅데이터 분석의 가치 모델
4.1 운영의 효율성 : 라스트 마일 최적화
4.2 운영의 효율성 : 예측 네트워크 및 가용 계획
4.3 고객경험 : 고객 가치 관리
4.4 고객경험 : 지속적 서비스 개선과 제품 혁신
4.5 신사업 모델 : B2B 수요 및 공급사슬 예측
4.6 신사업 모델 : 실시간 로컬 인텔리전스
5. 결론 및 시사점
REFERENCES
