한양대 비즈니스인포메틱스학과 학업계획서

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입학 후 저는 비즈니스의사결정의 과학화를 목표로, 데이터 기반 경영전략 수립에 관한 연구를 수행하고자 합니다.
또한 정성적 연구를 병행해 조직 구성원의 데이터 활용 태도와 의사결정 과정의 변화를 인터뷰로 분석하겠습니다 .
이를 통해 실제 산업 데이터를 다루며 연구의 실무적 타당성을 확보할 수 있을 것입니다.
최종 목표는 제 연구를 논문화하여 비즈니스 데이터 활용의 체계적 프레임워크를 제시하는 것입니다.
데이터를 단순히 분석하는 것이 아니라, 그 안에서 전략적 의미를 발견하고 이를 경영적 가치로 전환하는 것이 제가 추구하는 연구의 본질입니다.
제가 가장 깊이 탐구하고자 하는 연구 주제는 '데이터 기반의사결정이 조직의 혁신성과에 미치는 영향'입니다.
데이터 기반의사결정이 실제 경영성과에 미치는 인과관계를 실증적으로 분석하는 것입니다.
데이터를 단순한 분석도구가 아닌, 전략적 사고의 기반으로 확립하는 것이 제 목표입니다.
비즈니스 문제를 단순히 분석 결과로 해결하기보다, 그 근거가 되는데이터의 흐름과 모델링 과정을 학문적으로 이해해야 한다는 생각이 들었습니다.
비즈니스인포메틱스는 경영학적 문제를 정보기술적 관점에서 해결하고, 데이터를 실질적인 의사결정도구로 전환하는 학문입니다.
또한 한양대학교는 국내외 산학연 협력체계가 잘 구축되어 있어, 학문적 탐구를 현실적 비즈니스 문제 해결과 연결할 수 있는 장점이 있습니다.
특히 데이터 분석과 디지털 경영혁신연구로 잘 알려진 교수진의 연구 주제들은 제가 고민해온 문제와 직접 맞닿아 있습니다.
비즈니스인포메틱스는 바로 그 교차점에서 문제를 해결하는 학문이 라 생각합니다.
1학기에는 '비즈니스 인포메틱스 개론', '데이터 분석과 통계적 모델링', '정보기술경영론', '연구방법론'을 수강하겠습니다.
비즈니스 인포메틱스 개론'을 통해 학문적 틀을 이해하고, 경영 과 정보기술이 어떻게 융합되는지를 학습하겠습니다.
2학기에는 '머신러닝 기반 데이터 해석', '비즈니스 프로세스 마이닝', '인공지능 응용경영', '데이터 시각화와 커뮤니케이션'을 수강할 계획입니다.
머신 러닝 기반 데이터 해석'에서는 지도학습과 비지도 학습 모델을 활용해 복잡한 비즈니스 데이터를 분석하겠습니다.
연구 수행 과정에서는 실제 기업 데이터를 활용한 실증연구를 계획하고 있습니다.
따라서 머신러닝의 예측 결과를 비즈니스 언어로 해석하는 연구를 수행하여, 데이터 과학과 경영전략 사이의 간극을 줄이고자 합니다.
예를 들어, 고객 이탈 예측 모델의 결과를 단순히 확률로 제시하는 것이 아니라, 변수의 영향력을 직관적으로 설명하는 프레임워크를 개발하는 것입니다.
제가 가장 깊이 탐구하고자 하는 연구 주제는 '데이터 기반의사결정이 조직의 혁신성과에 미치는 영향'입니다.
이를 위해 행동경제학적 접근과 인지심리학적 개념을 일부 접목하여, 의사결정자 의 신념이나 경험이 데이터 활용에 미치는 영향을 함께 분석할 계획입니다.
석사과정을 마친 이후 저는 데이터 기반의사결정 전문가로서 산업현장과 학문을 연결하는 연구자가 되고자 합니다.
데이터를 단순한 분석도구가 아닌, 전략적 사고의 기반으로 확립하는 것이 제 목표입니다.
실무 경험을 통해 느낀 문제의식 데이터는 많지만 그 의미를 해석할 사람이 부족하다는 현실을 학문적으로 해결하고, 이를 실질적 비즈니스 가치로 전환하는 역할을 수행하겠습니다.
이를 통해 제 연구가 학문적 검증을 거쳐 산업현장에서 참고할 수 있는 근거가 되도록 하겠습니다.
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