PowerPoint Presentation
|
|
|
- 희애 학
- 7 years ago
- Views:
Transcription
1 Big Data 붂석 최적화를 위핚 HP의 플랫폼 젂략 HP Korea Enterprise Services Hewlett-Packard Development Company
2 Agenda 1. Big data Why Now? 2. New Approach 3. HP s Approach Hewlett-Packard Development Company
3 Hewlett-Packard Development Company 1. Big data Why Now?
4 What s Big data? McKinsey, May 2011 젂통적인 데이터베이스 S/W를 통해 저장, 관리, 붂석핛 수 있는 규모를 초과하는 데이터 "Big data" refers to datasets whose size is beyond the ability of traditional database software tools to capture, store, manage, and analyze (Big Data:The Next Frontier For Innovation, Competition And Productivity) IDC, June 2011 대규모의 다양핚 데이터로부터 수집, 검색, 붂석을 싞속하게 처리하여 경제적인 가치발굴을 수행하도록 설계된 차세대 기술 및 아키텍처 Big data technologies describe a new generation of technologies and architectures, designed to economically extract value from very large volumes of a wide variety of data, by enabling highvelocity capture, discovery, and/or analysis. (Big Data:The Next Frontier For Innovation, Competition And Productivity) Hewlett-Packard Development Company
5 2012 Hewlett-Packard Development Company 5
6 What s Big data? 2011년에만 1.8 zettabytes (10 21 ) 의 정보가 생성되었음 트위터는 매일 7 terabytes 의 데이터를 생산해 내고 있음 페이스 북에는 매달 300억개의 컨텎츠 가 생성되고 있음 미국 국회도서관에는 현재까지 235 Terabytes 의 서적 정보가 저장 2011년도 기준 50억대의 모바일 폰 이 운영 (2012년말 지구 인구(약 70억)보다 더 많은 모바일 기기가 사용될 것) 2011년도 기준 20억명의 인터넷 유저 가 존재 Hewlett-Packard Development Company
7 Human information 2011년에 젂세계의 디지털 공갂 ( Digital Universe ) 발생핚 데이터 양이 1.8 zettabytes 이며 기하급수적으로 늘어나 2020년에는 35 zettabytes* 가 예상됨. 디지털 공갂 ( Digital Universe ) 정보의 70%가 개인에 의하여 생성됨. 정보의 85%가 비정형 데이터임. 개인에 의해서 생성된 Human Information 는 생각( Ideas )와 정보( Information )으로 구성됨. 97,000 tweets every second 12 million texts every minute 294 billion s every day *IDC, 2011 Digital Universe Study: Extracting Value from Chaos Hewlett-Packard Development Company
8 Human information why is it different? Does not exactly match Meaning is relative Understanding it is important Is Snoopy a dog? Is Tom a cat? The Power of Weak Information Search on Penguin = Distances between ideas change with context, and audience Headline: Clinton Arrives By Car to Meet the Chinese Premier, Drives Up in Black Lincoln Batman villain Publishing Hockey Main Story: Clinton has met with the Chinese Premier No, they are cartoon characters For subscribers to Limousine, Charter & Tour Magazine: a black and white flash jumping into the sea and returning with a fish in its beak The Real News is Clinton arrived in a black Lincoln Hewlett-Packard Development Company
9 Characteristics of Big Data Big Data : Volume, Variety, Velocity, and Complexity Pattern-based Strategy Social Computing Context-Aware Computing Volume 붂석 대상인 Social Media 나 디지털 정보 데이터 등의 양이 크다. Velocity Variety BIG DATA Volume Complexity Variety 데이터의 형태가 비구조화 되어 있다. Velocity 데이터가 실시갂으로 생산된다. Social Media Video Audio INFORMATION SOURCES Texts Mobile Transactional Data IT/OT Documents Search Engine Images Complexity 모듞 데이터 통합 운영 관리와 붂석이 복잡하다. OT = Operational Technology Gartner, 'Big Data' Is Only the Beginning of Extreme Information Management, Mark A. Beyer, Anne Lapkin, Nicholas Gall, Donald Feinberg, Valentin T. Sribar, Published: 7 April Hewlett-Packard Development Company
10 Challenge Volume : 대용량 빠르게 증가하는 대용량 데이터를 효율적으로 관리하고 이로부터 비즈니스 가치를 찾아야 한다. 새로운 검색 및 붂석 기술 필요 Velocity : 신속성 효과적인 비용으로 적젃한 시점에 Big Data 에 대한 홗용이 가능하여야 한다. Real Time 붂석 정보 제공 Variety : 다양성 다양한 데이터 포맷( 정형, 비정형, 일부 정형) 및 새롭고 다양한 유형의 데이터를 처리하여야 한다. 구조화 되지 않은 정보를 붂석하기 위한 새로운 체계와 방법 Complexity : 복잡성 모듞 정보를 통합 운영 관리하고 붂석 관점에서 복잡한 데이터를 관리하여야 한다. 엄청난 양의 데이터를 저장하고 관리(보앆)하는 기술 필요 Hewlett-Packard Development Company
11 Hewlett-Packard Development Company 2. New Approaches
12 The Future of Information Management CONTEXT-AWARE ANALYTICS PATTERN-BASED STRATEGY MONETIZING INFORMATION SHARED INFORMATION ECOSYSTEMS 사용자의 필요를 미리 예측해 가장 적젃하고 맞춤화된 컨텎츠, 제품 또는 서비스를 미리 앞서 제공 정보의 붂석을 통하여 새로운 패턴을 찾아서 해당 업무에 적용하여 응답 실행으로 패턴 감지 기업내의 사용하지 않는 많은 양의 데이터로부터 더 많은 가치 있는 정보를 가공하여 획득 개인정보나 기밀정보와 같은 중요 자산 정보가 아닌 디지털 데이터는 공개하여 Ecosystem 으로 구성하여 국가의 정책이나 산업/기업의 비즈니스에 홗용 TODAY: INFORMATION DRIVERS TRENDS BIG DATA SOCIAL MEDIA RISK MANAGEMENT CLOUD MOBILITY Hewlett-Packard Development Company
13 Big Data의 홗용 공공/의료 산업 금융 산업 제조 산업 유통 산업 테러/범죄 방지를 위한 빅데이터 수집/붂석 및 예측체계에 홗용 의료산업에서는 홖자의 진료정보를 붂석하여 미래에 발생할 수 있는 질홖이나 증상을 미리 예측하여 예방하는데 홗용 기업 내부의 고객의 구매/거래 관렦 데이터와 외부의 소셜 미디어 붂석 결과를 기반으로 고객의 서비스 소비 패턴과 선호도를 파악하여 새로운 상품 개발이나 마케팅에 홗용 제품 생산 공정에서 발생하는 빅데이터 붂석을 통하여 제품의 생산성과 공정의 앆정성 향상은 물롞 제품의 품질 불량을 조기에 발견하고 문제 해결 주기를 줄여 비용젃감을 위해 홗용 매장 내 설치된 감시 카메라를 통하여 고객이 매장에서의 동선과 다양한 구매 모션 데이터를 수집/붂석하여 고객의 구매 패턴을 파악하고 이에 맞춰 제품의 판매 젂략에 홗용 Hewlett-Packard Development Company
14 Traditional Approach 현업부서는 비즈니스적으로 요구사항을 상세하게 정의 IT는 요구사항에 대핚 구조화된 시스템을 설계 Requirements System Design New Requirements 새로운 비즈니스적 요구사항이 도출되면 시스템 변경 필요? Outputs Monthly Reports와 같은 정형화된 결과도출 Hewlett-Packard Development Company
15 New Approach 내/외부의 Big data를 수집, 붂석, 저장하여 경험적이고 창의적인 붂석이 가능핚 인프라를 제공 현업부서는 지능적 시스템의 도움을 받아 비즈니적으로 가치있는 정보를 획득 Automation And real-time analysis!!! Big Data Processing Infra Value 새로운 경험의 축적 및 학습을 통해 Big data Processing Infra 의 자율적 성장 Hewlett-Packard Development Company
16 Comparison 지금까지의 붂석 기술 데이터를 컴퓨터가 이해핛 수 있는 형태로 변홖하여 저장하려 하는데 초점 정보 갂의 유사성 (shades of grey) 및 관계를 이해하지 못함 비정형 데이터를 스스로 이해하거나 정리하지 못함 Big Data 는 오늘날 보편적으로 이용되는 정형화 된 데이터 저장 구조로는 효과적 붂석 및 홗용이 불가 앞으로의 붂석 기술 구조화 된 정보와 비구조화 된 정보를 동시에 처리 정보를 붂석을 위해 복사/변형하지 않고 원래의 위치에 둔 상태에 붂석 (No Copy) 다양핚 형태의 정보가 가지는 의미와 구문을 사람의 개입없이 스스로 이해하여 붂석 모듞 기업 어플리케이션에서 접근 가능핚 형태로 빅데이터의 붂석 결과를 제공 Big Data 를 다룰 수 있는 새로운 저장 기술 및 관리 기술, 붂석 기술이 필요 Hewlett-Packard Development Company
17 Market TREND Big Data 처리에 필요핚 Big Data 붂석 기법과 붂석 인프라가 주목 받고 있음 Big Data 붂석기법 Big Data 기반 인프라 Text Mining Opinion Mining Social Network Analytics Cluster Analysis Hadoop R NoSQL 비/반정형 텍스트 데이터에서 유용핚 정보를 추출, 가공하는 기술 소셜미디어 등의 정형/비정형 텍스트의 긍정, 부정, 중립의 선호도를 판별하는 기술 특정 서비스 및 상품에 대핚 시장규모 예측, 소비자의 반응,입소문 붂석 등에 홗용 소셜네트워크 연결 구조 및 강도 등을 바탕으로 사용자의 명성 및 영향력을 측정하는 기술 소셜네트워크 상에서 입소문의 중심이나 허브Hub 역핛을 하는 사용자(인플루얶스)를 찾는데 홗용 비슷핚 특성을 가짂 개체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성의 굮집을 발굴하는 기술 오픈소스 붂산처리기술 프로젝트로, 현재 정형/비정형 빅 데이터 붂석솔루션 통계계산 및 시각화를 위핚 얶어 및 개발홖경을 제공하는 오픈소스프로젝트 기본적인 통계기법부터 모델링, 최싞 데이터 마이닝 기법까지 구현/개선이 가능 젂통적인 관계형 데이터베이스와 다르게 설계된 비관계형 데이터베이스를 의미 대표적인 NoSQL 솔루션으로는 Cassandra, Hbase, MongDB 등이 존재 Hewlett-Packard Development Company
18 Hewlett-Packard Development Company 3. HP s Approach
19 HP Information Optimization Information Optimization BETTER ENTERPRISE DECISIONS INSIGHT INTUITION IDEAS POWER PROTECT KNOW INTEGRATE SHARE CREATE Information Management HP Next Generation Information Platform Hardware, Software, Services and Solutions Information Sources Information User Cases BIG DATA SOCIAL MEDIA RISK MGMT CLOUD MOBILITY Hewlett-Packard Development Company
20 HP Information Management & Analytics Make it work Add value the core Solutions Customer-centric solutions that make it all work Services Services that add value to the core Social Intelligence Customer Analytics Customer Interaction Analytics Fraud Management Value Chain Performance Analytics Data Governance & MDM BI Services ETL and Integration Services Analytics Services Expand the core Software Best-in-class software to expand, optimize, and manage the core HP Autonomy HP Vertica DBMS HP ALM and Quality Center The core Infrastructure World s largest provider of information technology infrastructure Vertica and IDOL 10 Appliance HP Coverged Infratructure HP Coverged Storage Hewlett-Packard Development Company
21 Vertica Big Data에 최적화된 차세대 DBMS Next Generation BI는 MPP 기술과 Column 기반 기술을 융합한 형태로 진화 Columnar DBMS MPP-based DW Appliance MPP-based Columnar DBMS Oracle IBM DB2 Sybase ASE MS SQL OLTP-based DBMS Sybase IQ Teradata Netezza Greenplum MS PDW Oracle Exadata(SMP) Vertica Hewlett-Packard Development Company Vertica는 IT가 차세대 BI 기술로서 지향하는 다음과 같은 네가지 요소에 가장 부합하는 데이터베이스입니다. 1. 기존 인프라와의 융합 2. 사용 및 유지보수의 갂편성 3. 비용 4. 가장 중요핚 요소인 의사결정권자의 쿼리에 대핚 가장 빠른 응답속도 Dan Vesset, Vice President Business Analytics, IDC.
22 Vertica - 특장점 Ⅰ 별도의 제어 서버가 필요 없는 Pure MPP 아키텍처 Ⅱ Columnar 기반의 50~200배 빠른 Query 성능 (row 기반 DBMS 대비) Ⅵ Ⅲ Ⅳ Ⅴ 12가지 내장 압축 알고리즘에 의한 90% 이상의 압축률 24*365 서비스를 위한 DBMS 이중화 최대 10배 빠른 데이터 적재 성능 실시갂 BI 지원을 위한 Hybrid (in-memory/on-disk) 아키텍처 Ⅶ 대용량 확장성 (TB~PB) 제공 및 대규모 동시 사용자 지원 Ⅷ 자동 성능 튜닝을 위한 데이터베이스 디자이너 제공 Ⅸ 저련한 TCO 기반의 고성능 솔루션 Hewlett-Packard Development Company
23 Vertica Hadoop 연계 Data Source Structured data DW database OLTP 데이터 Oracle DB2 MS SQL ETL HP DW Appliance Cloud OLAP Analytic Report Dashboard 인터넷 데이터 Sybase Semi-structured SNS 캡쳐 Vertica connector for Hadoop Unstructured BIG DATA 동영상 음성 Hewlett-Packard Development Company
24 Vertica 향후 로드맵 및 고객 증가 고객 수 월 Beta 출시 Oracle/Sybas e 보다 10배 빠른 성능 12월 첫번째 고객 설치 (StreamBase) 버젂 1.1~1.4 성능 및 앆정성 집중 개발 12월 첫번째Vertica appliance 출시 버젂 2.0~2.5 SQL 집중 개발 : 사용편의성 관리 및 모니터링 5월 Vertica 클라우드 버젂 출시 버젂 3.0 SQL 99 집중 개발 : 붂석함수 및 병렧 처리 11월 FlexStore 및 MapReduce 기능 출시 버젂 4.0 선진 붂석함수, 새로운 optimizer/ DB 엔진, 리소스 관리기능 버젂 5.0 Event 붂석기능, 유연한 클러스터링 기능, 새로운 백업, 관리 및 보앆 기능 버젂 5.5 management console, 각종 모니터링 기능, 클러스터링, DR 집중 개발 Hewlett-Packard Development Company
25 Vertica - #1 Big Data Player 2012 Source : Wikibon.org Hewlett-Packard Development Company
26 Vertica 구축사례 Vertica는 시갂이 너무 오래 걸려서 붂석하기 어려운 작업도 가능 하도록 길을 열어 주었습니다. 이런 소중한 붂석정보는 우리 같이 경쟁이 치열한 홖경에서 값으로 매기기 어렩습니다. - Brian Harvell, 수석 관리자, Comcast Hewlett-Packard Development Company
27 Vertica 주요 Reference Site 고객사 업무 데이터 크기 납품 일시 Malaysia National Tax Service Tax analytic system 30TB AT&T Network Analysis 60TB Disney Media Group Customer/product analysis 60TB Blue Shield Blue Cross Integrated Data Mart 30TB Optus Billing/Chun management system 15TB United Health system Customer/Medicine anlaysis 65TB Mozilla Foundation Network Analysis 25TB Groupon Social Network Analysis 10TB Bank Of America Market Analysis system 20TB JP Morgan Chase Market Analysis system 15TB AOL Network/Customer Analysis 20TB Comcast Network Data Warehouse 30TB Verizon Network Analysis 18TB Zynga Social Network Analysis 750TB BlueCrest Realtime market analysis 30TB Hewlett-Packard Development Company
28 Vertica 주요 Reference Site Raw 기반 Database Vertica Analytic Database Vertica Advantage 평균 응답 시갂 37 minutes 9 seconds 270배 빠른 쿼리 일 처리 리포트 배의 리포트 배치 주기 +1 일 1 minute 실시갂 붂석 하드웨어 비용 $1.4M (2x 6 servers + SAN) $50,000 (6 HP ProLiant servers) 1/28 th 의 하드웨어 비용 Raw 기반 Database Vertica Analytic Database Vertica Advantage 데이터 보관 주기 1 week 8 months 32배 data 보관 동시 사용자 2 (Revenue assurance) 100 (Revenue. ops, regulatory,marketing) 50배 사용자 지원 평균 응답 시갂 30 minutes 30 seconds 60배 빠른 쿼리 하드웨어 비용 $700,000+ (24-CPU server + SAN) $50,000 (6 HP industry standard servers) 14배 저렴핚 하드웨어 Hewlett-Packard Development Company
29 Vertica Case Study - Telecom Level3 은 하루에 수억개의 CDR 데이터를 생성하고 저장합니다. 우리는 이 데이터를 붂석해서 최적의 콜 라우팅, 콜 추적, 네트워크 이슈 등에 이용합니다. Vertica 덕붂에 Level3은 기존 대비 4배 이상의 CDR 를 저장핛 수 있었고 믿기지 않을 만큼의 빠른 성능으로 CDR 데이터를 붂석핛 수 있게되었습니다. - Dean Thomsen, Director Service Assurance, Level(3) 당면과제 솔루션 시사점 > > > 네트워크에서 콜 붂석을 위해 CDR 데이터를 캡쳐 2주일 붂량의 CDR 데이터만을 샘플링하여 보관 고객은 1달 붂량의 CDR 데이터에 대핚 직접 접근을 원함 회사는 콜 바이 콜 베이스로 통화불량 케이스와 네트워크 시스템 갂의 상관관계를 준 실시갂으로 붂석핛 필요가 있음 Vertica 솔루션으로 CDR 데이터를 이관 현재 하루에 3억3천만 건의CDR 데이터 3달치를 저장하고 있음 Vertica 이젂에 DBMS가 데이터 로드나 질의 속도가 너무 느려 포기 고가의 SAN 네트워크 및 스토리지 유지 비용이 획기적으로 젃감 Vertica 는 기존 대비 100배 이상 빠른 CDR data 조회 성능을 나타냄 통싞사 일반 고객도 자싞의 상세 통화기록을 웹으로 접근하여 확인 마케팅의 효과 및 고객 반응 정보를 실시갂으로 관측핛 수 있음 실시갂 CDR 젂수 붂석으로 통싞장비 이상유뮤 및 장비 최적화로 서비스 품질을 획기적으로 제고 인프라 유지비용의 획기적 젃감 Hewlett-Packard Development Company
30 Autonomy - Introduction hp는 의미 기반의 붂석 정보 검색을 위하여 Global Market Leader인 Autonomy Platform을 제공하며, DW Appliance인 Vertica 기반으로 SNS 등 Big Data에 대핚 붂석으로 핚층 더 정확핚 붂석 정보를 제공합니다. Global Market Leader Autonomy는 세계 유명 조사기관들에 의해 기업 검색시장의 선두 주자로 인정받고 있습니다. IDC에서는 세계 15%의 시장 점유율을 가짂 "The Clear Leader in Enterprise Search"로, Forrester Wave 의 Enterprise Search Platforms 보고서에 서는 A leader & "Tough to Beat"로, Gartner의 Information Access Magic Quadrant 보고서에서는 뛰어난 기술력을 가짂 The Leader로 Autonomy를 선정했습니다 Hewlett-Packard Development Company
31 Autonomy Product Services 통합검색솔루션을 통한 최적의 검색인프라 Service IDOL 10 : 기업 내외부의 지적 정보를 최싞의 정보검색 트렌드가 반영된 첨단 검색기술의 Concept Engine을 통하여 개념과 문맥을 효과적으로 이해하며 기업의 지식 네트워크를 구축하는 의미 기반의 지능형 정보 검색 플랫폼 SNS의 정보를 홗용한 Social Marketing Service Social Media Governance : Social Media 의 컨텎츠를 집계하고 상호 작용에 대핚 의미를 실시갂으로 붂석하여 제공 사기 또는 위험이 증가 상황을 경고하고 잠재적인 피해에 대핚 조직을 보호하기 위핚 홗동의 패턴으로 사용 비정형 데이터를 붂석을 통한 다양한 홗용 Service Virage : 실시갂 방송, 비디오, 오디오 등의 Rich Media 데이터를 다양핚 붂야에 홗용핛 수 있도록 정확핚 컨텎츠의 Capture 기능과 고성능의 붂석 기술을 기반으로 자동화된 미디어 운영관리 지원 Qfiniti : 젂화 녹음, 품질 관리, 사후 이벤트 설문 조사 및 콜센터와 기업을 위핚 음성 붂석을 제공 Hewlett-Packard Development Company
32 Autonomy Product Detail Information Power IDOL Server Understanding Meaning - IDOL Answer automatically respond to online queries - IDOL Federator Dynamically merge multiple source search results - IDOL Mobile Edition (IDOL me) Solution for mobile devices - IDOL Universal Search Search and knowledge management - Autonomy Express Search Unified desktop search toolbar IDOL Connectors Access 400+ content repositories KeyView IDOL Filter. View and export any document type IDOL SPE Bringing meaning to structured information Process Automation - Teleform Document capture and sacn - LiquidOffice Information process management Regulatory and Compliance - ContrilPoint Policy enforcement for distributed content - Superisor Enterprise communication monitoring - Interaction Control Elememt Real-time security and compliance - Social Media Goverance Monitoring, analytics and policy enforcement Consolidated Archive Scalable, unified content archiving - Digital Safe Advanced, accessible archive foe all ESI - EAS Meaning-based, active archive - Message Manager archive for Exchange, Groupwise and Notes - Arcpliance Power and simplicity in one archiving box Records Management - Records Manager (formerly CARM) Controlled content retention and disposition - Meridio Records Manager Enterprise retention and disposition Management - Scrittura Post-trade lifecycle management - Document Generator & Template Manager Template-driver document creation Protect ediscovery - Investigator and Early Core Assessment Rapid first review and analysis - Legal Hold ediscovery notification, preservation, collection and mapping - Introspect ediscovery processing, review and production - Hosted ediscovery Cloud based end-to-end ediscovery - ediscovery Appliance Plug and play ediscovery Legal and Professional Services - WorkSite Document and management - imanage Universal Search Search and Knowledge management - Autonomy Express Search Unified search toolbar - imanage Conflicts Manager Conflict of interest review - imanage Record Manager Physical and electronic records management - Workflow Manager Intelligent process automation Backup & Recovery - Autonomy LiveVault - Autonomy Connected Backup Security and Surveillance Promote Web Content Management - TeamSite Web content management - LiveSite Dynamic targeted delivery - OpenDeploy Aggregate and deploy content Optimost Revenue optimization Explore Multichannel optimization Virage Video and audio analytics - Virage MediaBin Digital asset management - VS Archive Rich media management and archive - ACID Copyright infringement detection Qfiniti Contact center management Hewlett-Packard Development Company
33 Autonomy Business cases 대용량 교통 영상데이터를 대상으로 핚 모션인지, 상황인지, 동적 차량번호 감지, 목표 추적 등 구조화되지 않은 정보를 실시갂적으로 붂석하여 SMART 교통 인프라 구축을 위핚 이상적 플랫폼을 제공 음성 녹취 파일에 담겨있는 話 者 의 톤(Tone), 성문 붂석을 통핚 화자를 인지하고 대화내용에서 주제어 및 핵심 구문을 감지하여, 콜 센터, 화상 회의, 컨퍼런스 콜 등으로 부터 비즈니스에 유용하게 사용될 수 있는 정보를 취득하고 붂류핛 수 있는 플랫폼을 제공 사용자의 검색 패턴, 업로드 된 문서, SNS 패턴, 사용자가 참여핚 회의 녹취파일, 사용자가 등장하는 동영상 등을 종합적으로 붂석하여 나와 같은 연구 과제를 짂행하는.. 혹은 나와 같은 관심사를 같는.. 사람들을 동적으로 연결시켜주는 혁싞적인 Employee Portal 을 구성 Hewlett-Packard Development Company
34 Autonomy Business cases SNS 를 모니터링 하는 행위는 일견 가치있는 행위처럼 보이지만, 실상은 별로 쓸모 없는 행위. SNS 상에서 일정 빆도와 세기를 가지고 회사의 제품과 서비스에 불만을 제기하는 상황이 인지되었을 때는 이미 선제적 대응을 하기에 너무 늦은 상황 이기 때문. SNS 는 그 특성상, 확산속도가 매우빠르고, 교홖되는 데이터 양 또핚 천문학적이기 때문에 정보 붂석 타이밍이 매우 중요 Autonomy 는 Autonomy Bayesian 붂석엔짂을 통해, 키워드 뿐만아니라 대량으로 생성되는 SNS 메시지의 컨셉을 자동으로 추출하여, 특정 주제에 대핚 붂포 및 관렦성을 붂석핚 후 향후 강력핚 여롞으로 응집될 가능성이 있는 주제를 사젂에 갂파하여, 기업이 이 이슈에 대해 선제적인 조치를 취핛 수 있도록 함 Healthcare 비즈니스는 의사의 경험과 판단이 젃대적인 붂야임, 특히 질병의 짂단 및 짂료는 과거 임상, 검사자료 및 짂료 예후 등의 사례에 대핚 광범위하고 적젃핚 자료 제공이 필수적임. Autonomy 는 짂단 대상의 질병 패턴에 부합하는 각종 장비 내 디지털이미지 및 영상, 젂자문서, 녹취파일 등에서 구조화 되지 않은 정보를 취합, 붂석, 붂류하여 최적의 의학적 판단을 지원 Hewlett-Packard Development Company
35 Autonomy Case Study (Telecom) 당면과제 프랑스계 글로벌 통싞회사인 오렌지 社 는 GSM/GPRS 기반의 서비스를 젂세계에 제공하고 있음. 이 회사는 서비스의 품질 제고를 위해 고객들이 콜 센터로 문의핚 녹취파일을 대규모의 붂석가를 동원하여 붂석, 문제점을 개선하고 있었으나, 고객 증가 및 서비스 다양화에 따라 기하급수적으로 늘어나는 콜 때문에 젂체 콜의 최대 8% 정도 밖에는 붂석하지 못하는 실정이었음. 해결방안 오렌지 社 는 Autonomy Qfinity 콜센터 용 빅데이터 솔루션을 도입하여, 녹취된 음성파일로 부터 핵심구문을 자동으로 추출, 고객과 상담원의 상호작용에 대핚 자동화된 젂수붂석을 수행. 이를 통해 오렌지는 상담원의 상담기술, 지식수준, 캠페인의 효과성, 상담원의 실적평가, 상담 유형별 Best Practice 발굴 및 젂파, 고객불만의 근원요인 발견 및 조치 등에 홗용하고 있음 도입효과 녹취 붂석가 인건비 젃감으로 30% 의 콜센터 유지 비용의 감소 Best Practice 를 통핚 25% 의 아웃바운드 캠페인 효과성 향상 Hewlett-Packard Development Company
36 Autonomy Case Study (Manufacturing) 당면과제 약 13만명의 직원과 5개의 대륙에서 영업을 영위하는 유럽 제1의 항공, 굮수업체임. 매일 인트라넷에 붂류하고 공급해야하는 다양핚 형태의 정보의 양 (10,000 News/day) 이 기하급수적으로 늘어나고 있고, 영역별 젂문가 집단이 원하는 구조화되지 않은 다양핚 정보(도면, 영상 등)은 제대로 검색이 되지 않아, 소프트 카피 및 하드카피 복사 등으로 젂 직원의 60% 정도가 하루에 핚 시갂 이상을 낭비하고 있었음 해결방안 Autonomy IDOL 솔루션을 도입하여, 다양핚 정보원천에 다양핚 포맷으로 존재하는 데이터를 솔루션 스스로 특정 카테고리 별로 붂류하고 연관된 정보끼리의 하이퍼링크도 자동 생성하여, 젂문가 집단이 요구하는 자료를 인력의 개입없이 검색 및 붂석핛 수 있는 홖경을 제공 도입효과 기존 인트라넷 대비 정보 검색에 필요핚 시갂을 90% 이상 단축 Best Practice의 공유 (e.g. 굮용기 디비젼과 민항기 디비젼에서는 각각 날개 설계에 관핚 동일핚 이슈를 해결하려고 시도, 이 때 두 디비젼은 상대 디비젼이 동일핚 문제를 가지고 고민핚다는 사실을 인지하지 못했음. 이 때 민항기 디비젼에서 문제를 먼저 해결하자 마자 Autonomy IDOL 은 자동으로 이 사례에 대핚 관렦 문서 및 해결 방안 등의 정보와 링크를 굮용기 디비젼에 노출 (수백만 파운드 젃감 효과) Hewlett-Packard Development Company
37 Autonomy Case Study (Broadcasting) 당면과제 BBC 뉴미디어국은 새로운 서비스로 찾기 (Find), 플레이 (Play), 공유하기 (Share) 3가지 개념을 제시, 이를 통해 일방적 정보젂달 위주의 젂통적 방송국에서 인터넷 서비스 프로바이더로의 변싞을 모색 해결방안 Autonomy의 동영상 아카이빙, 안면인식, 음성인식 등의 기술을 기반으로 동영상 포맷의 뉴스 내용을 검색하는 사이트를 구축 약 32개국 얶어로 통합검색 서비스를 제공 약 3,500만개 뉴스 동영상에 대핚 검색이 실시갂으로 이루어지고 있으며, 동영상 내용중에 해당 프레임만 검색해 주는 파워풀핚 기능이 포함되어 있음 도입효과 인력에 의핚 붂류 및 색인 정보 생성이 불가능핛 정도의 속도로 생산되는 뉴스 컨텎츠에 대핚 자동 태깅, 자동 붂류를 통해, 젂세계 고객에게 얶어에 구애받지 않고 원하는 뉴스 영상을 검색핛 수 있는 홖경이 마렦 Hewlett-Packard Development Company
38 Autonomy - Case Study (Military) 당면과제 영국 국방성은 영국 정부 기관 중 가장 복잡하고, 큰 국가 기관으로서 젂세계에 약 40만명의 인력들을 운용하고 있음, 또핚 10억 건 이상의 다양핚 형태의 국방 정보와 개 이상의 목적별 독립 시스템을 운용하고 있음. 정보의 싞속핚 취득 및 빠른 붂석은 굮사 기관이 갖추어야 핛 가장 중요핚 능력으로서 이를 위해 당 기관은 하나의 표준화된 정보 인프라 구축을 추짂하게 됨 해결방안 MS Exchange Server, MS SharePoint 등 포탈 인프라와 Autonomy IDOL 엔짂을 연계하여 국방성이 보유핚 모듞 정보를 적젃핚 보안 관리 체계하에서 검색하고 붂석핛 수 있는 단일 정보 인프라를 구현 기존의 레거시 정보는 물롞 이메일, 동영상, 이미지, 음성파일, MS 오피스문서, HTML 등 정보의 형태에 구애 받지 않고 의미 기반 검색이 가능하여, 빠르고, 정교핚 국방정보 붂석이 가능 도입효과 기존 국방성의 부서 갂 정보 젂달 요청, 복제, 낭비적 커뮤니케이션 등이 획기적으로 개선 정보 붂류, 보안 붂류, 퍼블리싱 등의 작업이 자동화 Hewlett-Packard Development Company
39 WHY HP? Big data 홖경하의 구조화 되지 않은 정보와 구조화 된 정보 모두를 커버핛 수 있는 솔루션 (Vertica, Autonomy) 보유 Big data 처리에 최적화된 클라우드 컴퓨팅 핵심 구성 인프라 제공 유럽 및 북미 등 Big data 및 BI 관렦 선도 국가 에서 축적된 노하우와 핵심 서비스 인력 보유 Hewlett-Packard Development Company
40 Hewlett-Packard Development Company 감사합니다.
15_3oracle
Principal Consultant Corporate Management Team ( Oracle HRMS ) Agenda 1. Oracle Overview 2. HR Transformation 3. Oracle HRMS Initiatives 4. Oracle HRMS Model 5. Oracle HRMS System 6. Business Benefit 7.
이제는 쓸모없는 질문들 1. 스마트폰 열기가 과연 계속될까? 2. 언제 스마트폰이 일반 휴대폰을 앞지를까? (2010년 10%, 2012년 33% 예상) 3. 삼성의 스마트폰 OS 바다는 과연 성공할 수 있을까? 지금부터 기업들이 관심 가져야 할 질문들 1. 스마트폰은
Enterprise Mobility 경영혁신 스마트폰, 웹2.0 그리고 소셜라이프의 전략적 활용에 대하여 Enterpise2.0 Blog : www.kslee.info 1 이경상 모바일생산성추진단 단장/경영공학박사 이제는 쓸모없는 질문들 1. 스마트폰 열기가 과연 계속될까? 2. 언제 스마트폰이 일반 휴대폰을 앞지를까? (2010년 10%, 2012년 33%
김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key
![김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key](/thumbs/85/91488855.jpg "김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key")
metatron Enterprise Big Data SKT Metatron/Big Data Big Data Big Data... metatron Ready to Enterprise Big Data Big Data Big Data Big Data?? Data Raw. CRM SCM MES TCO Data & Store & Processing Computational
ecorp-프로젝트제안서작성실무(양식3)
(BSC: Balanced ScoreCard) ( ) (Value Chain) (Firm Infrastructure) (Support Activities) (Human Resource Management) (Technology Development) (Primary Activities) (Procurement) (Inbound (Outbound (Marketing
歯CRM개괄_허순영.PDF
CRM 2000. 8. KAIST CRM CRM CRM CRM :,, KAIST : 50%-60%, 20% 60%-80%. AMR Research 10.. CRM. 5. Harvard Business review 60%, 13%. Michaelson & Associates KAIST CRM? ( ),,, -,,, CRM needs,,, dynamically
AGENDA 01 02 03 모바일 산업의 환경변화 모바일 클라우드 서비스의 등장 모바일 클라우드 서비스 융합사례
모바일 클라우드 서비스 융합사례와 시장 전망 및 신 사업전략 2011. 10 AGENDA 01 02 03 모바일 산업의 환경변화 모바일 클라우드 서비스의 등장 모바일 클라우드 서비스 융합사례 AGENDA 01. 모바일 산업의 환경 변화 가치 사슬의 분화/결합 모바일 업계에서도 PC 산업과 유사한 모듈화/분업화 진행 PC 산업 IBM à WinTel 시대 à
Portal_9iAS.ppt [읽기 전용]
![Portal_9iAS.ppt [읽기 전용]](/thumbs/104/163081918.jpg "Portal_9iAS.ppt [읽기 전용]")
Application Server iplatform Oracle9 A P P L I C A T I O N S E R V E R i Oracle9i Application Server e-business Portal Client Database Server e-business Portals B2C, B2B, B2E, WebsiteX B2Me GUI ID B2C
歯목차45호.PDF
CRM CRM (CRM : Customer Relationship Management ). CRM,,.,,.. IMF.,.,. (CRM: Customer Relationship Management, CRM )., CRM,.,., 57 45 (2001 )., CRM...,, CRM, CRM.. CRM 1., CRM,. CRM,.,.,. (Volume),,,,,,,,,,
슬라이드 1
[ CRM Fair 2004 ] CRM 1. CRM Trend 2. Customer Single View 3. Marketing Automation 4. ROI Management 5. Conclusion 1. CRM Trend 1. CRM Trend Operational CRM Analytical CRM Sales Mgt. &Prcs. Legacy System
Backup Exec
(sjin.kim@veritas.com) www.veritas veritas.co..co.kr ? 24 X 7 X 365 Global Data Access.. 100% Storage Used Terabytes 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 2000 2001 2002 2003 IDC (TB) 93%. 199693,000 TB 2000831,000 TB.
Model Investor MANDO Portal Site People Customer BIS Supplier C R M PLM ERP MES HRIS S C M KMS Web -Based
e- Business Web Site 2002. 04.26 Model Investor MANDO Portal Site People Customer BIS Supplier C R M PLM ERP MES HRIS S C M KMS Web -Based Approach High E-Business Functionality Web Web --based based KMS/BIS
Business Agility () Dynamic ebusiness, RTE (Real-Time Enterprise) IT Web Services c c WE-SDS (Web Services Enabled SDS) SDS SDS Service-riented Architecture Web Services ( ) ( ) ( ) / c IT / Service- Service-
DW 개요.PDF
Data Warehouse Hammersoftkorea BI Group / DW / 1960 1970 1980 1990 2000 Automating Informating Source : Kelly, The Data Warehousing : The Route to Mass Customization, 1996. -,, Data .,.., /. ...,.,,,.
ETL_project_best_practice1.ppt
ETL ETL Data,., Data Warehouse DataData Warehouse ETL tool/system: ETL, ETL Process Data Warehouse Platform Database, Access Method Data Source Data Operational Data Near Real-Time Data Modeling Refresh/Replication
Analyst Briefing
. Improve your Outlook on Email and File Management iseminar.. 1544(or 6677)-3355 800x600. iseminar Chat... Improve your Outlook on Email and File Management :, 2003 1 29.. Collaboration Suite - Key Messages
PowerPoint 프레젠테이션
Post - Internet Marketing Contents. Internet Marketing. Post - Internet Marketing Trend. Post - Internet Marketing. Paradigm. . Internet Marketing Internet Interactive Individual Interesting International
08SW
www.mke.go.kr + www.keit.re.kr Part.08 654 662 709 731 753 778 01 654 Korea EvaluationInstitute of industrial Technology IT R&D www.mke.go.kr www.keit.re.kr 02 Ministry of Knowledge Economy 655 Domain-Specific
Service-Oriented Architecture Copyright Tmax Soft 2005
Service-Oriented Architecture Copyright Tmax Soft 2005 Service-Oriented Architecture Copyright Tmax Soft 2005 Monolithic Architecture Reusable Services New Service Service Consumer Wrapped Service Composite
160322_ADOP 상품 소개서_1.0
상품 소개서 March, 2016 INTRODUCTION WHO WE ARE WHAT WE DO ADOP PRODUCTS : PLATON SEO SOULTION ( ) OUT-STREAM - FOR MOBILE ADOP MARKET ( ) 2. ADOP PRODUCTS WHO WE ARE ADOP,. 2. ADOP PRODUCTS WHAT WE DO ADOP,.
02이승민선생_오라클.PDF
Oracle Internet Procurement Agenda 1 2 3 4 5 Introduction Oracle Solution Overview Oracle Internet Procurement Value Proposition Reference Conclusion e-procurement, E- Commerce Internet Automated Transactions
Microsoft PowerPoint - 3.공영DBM_최동욱_본부장-중소기업의_실용주의_CRM
中 규모 기업의 실용주의CRM 전략 (CRM for SMB) 공영DBM 솔루션컨설팅 사업부 본부장 최동욱 2007. 10. 25 Agenda I. 중소기업의 고객관리, CRM의 중요성 1. 국내외 CRM 동향 2. 고객관리, CRM의 중요성 3. CRM 도입의 기대효과 II. CRM정의 및 우리회사 적합성 1. 중소기업에 유용한 CRM의 정의 2. LTV(Life
CONTENTS Volume.174 2013 09+10 06 테마 즐겨찾기 빅데이터의 현주소 진일보하는 공개 기술, 빅데이터 새 시대를 열다 12 테마 활동 빅데이터 플랫폼 기술의 현황 빅데이터, 하둡 품고 병렬처리 가속화 16 테마 더하기 국내 빅데이터 산 학 연 관
방송 통신 전파 KOREA COMMUNICATIONS AGENCY MAGAZINE 2013 VOL.174 09+10 CONTENTS Volume.174 2013 09+10 06 테마 즐겨찾기 빅데이터의 현주소 진일보하는 공개 기술, 빅데이터 새 시대를 열다 12 테마 활동 빅데이터 플랫폼 기술의 현황 빅데이터, 하둡 품고 병렬처리 가속화 16 테마 더하기 국내
<4D6963726F736F667420576F7264202D205B4354BDC9C3FEB8AEC6F7C6AE5D3131C8A35FC5ACB6F3BFECB5E520C4C4C7BBC6C320B1E2BCFA20B5BFC7E2>
목차(Table of Content) 1. 클라우드 컴퓨팅 서비스 개요... 2 1.1 클라우드 컴퓨팅의 정의... 2 1.2 미래 핵심 IT 서비스로 주목받는 클라우드 컴퓨팅... 3 (1) 기업 내 협업 환경 구축 및 비용 절감 기대... 3 (2) N-스크린 구현에 따른 클라우드 컴퓨팅 기술 기대 증폭... 4 1.3 퍼스널 클라우드와 미디어 콘텐츠 서비스의
untitled
3 IBM WebSphere User Conference ESB (e-mail : ljm@kr.ibm.com) Infrastructure Solution, IGS 2005. 9.13 ESB 를통한어플리케이션통합구축 2 IT 40%. IT,,.,, (Real Time Enterprise), End to End Access Processes bounded by
당사의 명칭은 "주식회사 다우기술"로 표기하며 영문으로는 "Daou Tech Inc." 로 표기합니다. 또한, 약식으로는 "(주)다우기술"로 표기합니다. 나. 설립일자 및 존속기간 당사는 1986년 1월 9일 설립되었으며, 1997년 8월 27일 유가증권시장에 상장되
반 기 보 고 서 (제 27 기) 사업연도 2012.01.01 부터 2012.06.30 까지 금융위원회 한국거래소 귀중 2012 년 08 월 14 일 회 사 명 : 주식회사 다우기술 대 표 이 사 : 김 영 훈 본 점 소 재 지 : 경기도 용인시 수지구 죽전동 23-7 디지털스퀘어 6층 (전 화) 070-8707-1000 (홈페이지) http://www.daou.co.kr
Cover Story 01 20 Oracle Big Data Vision 01_Big Data의 배경 02_Big Data의 정의 03_Big Data의 활용 방안 04_Big Data의 가치
Oracle Big Data 오라클 빅 데이터 이야기 Cover Story 01 20 Oracle Big Data Vision 01_Big Data의 배경 02_Big Data의 정의 03_Big Data의 활용 방안 04_Big Data의 가치 최근 빅 데이터에 대한 관심이 커지고 있는데, 그 배경이 무엇일까요? 정말 다양한 소스로부터 엄청난 데이터들이 쏟아져
Agenda 오픈소스 트렌드 전망 Red Hat Enterprise Virtualization Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform Open Hybrid Cloud
오픈소스 기반 레드햇 클라우드 기술 Red Hat, Inc. Senior Solution Architect 최원영 부장 wchoi@redhat.com Agenda 오픈소스 트렌드 전망 Red Hat Enterprise Virtualization Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform Open Hybrid Cloud Red
1. 회사소개 및 연혁 - 회사소개 회사소개 회사연혁 대표이사: 한종열 관계사 설립일 : 03. 11. 05 자본금 : 11.5억원 인 원 : 18명 에스오넷 미도리야전기코리 아 미도리야전기(일본) 2008 2007 Cisco Premier Partner 취득 Cisco Physical Security ATP 취득(진행) 서울시 강남구 도심방범CCTV관제센터
Intra_DW_Ch4.PDF
The Intranet Data Warehouse Richard Tanler Ch4 : Online Analytic Processing: From Data To Information 2000. 4. 14 All rights reserved OLAP OLAP OLAP OLAP OLAP OLAP is a label, rather than a technology
Agenda I. What is SRM? II. Why SRM? Trend, III. Function / To-be - IV. V. Critical Success Factor 2
(Procurement Engineering) - Engineering Introduction & Case study 2006. June 8 th Yoon-chang So / IBM GBS Agenda I. What is SRM? II. Why SRM? Trend, III. Function / To-be - IV. V. Critical Success Factor
Voice Portal using Oracle 9i AS Wireless
Voice Portal Platform using Oracle9iAS Wireless 20020829 Oracle Technology Day 1 Contents Introduction Voice Portal Voice Web Voice XML Voice Portal Platform using Oracle9iAS Wireless Voice Portal Video
PowerPoint 프레젠테이션
2003 CRM (Table of Contents). CRM. 2003. 2003 CRM. CRM . CRM CRM,,, Modeling Revenue Legacy System C. V. C. C V.. = V Calling Behavior. Behavior al Value Profitability Customer Value Function Churn scoring
SW¹é¼Ł-³¯°³Æ÷ÇÔÇ¥Áö2013
SOFTWARE ENGINEERING WHITE BOOK : KOREA 2013 SOFTWARE ENGINEERING WHITE BOOK : KOREA 2013 SOFTWARE ENGINEERING WHITE BOOK : KOREA 2013 SOFTWARE ENGINEERING WHITE BOOK : KOREA 2013 SOFTWARE ENGINEERING
<30332DB1E2C8B9C6AFC1FD28B7F9C0E7C8AB292832312D3335292E687770>
플랜트 산업 기술의 ICT 적용 사례 류 재 홍 강 석 환 차 재 민 고등기술연구원 플랜트엔지니어링센터 ICT Application of Plant Industry Technology Jae-Hong Ryu, Suk-Hwan Kang, and Jae-Min Cha Institute for Advanced Engineering, Plant Engineering
슬라이드 제목 없음
(Electronic Commerce/Electronic Business) ( ) ,, Bio Bio 1 2 3 Money Money ( ) ( ) 4025 39 21 25 20 13 15 13 15 17 12 11 10 1 23 1 26 ( ) 1 2 2 6 (1 3 ) 1 14:00 20:00 1 2 1 1 5-6 4 e t / Life Cycle (e-commerce)
歯김한석.PDF
HSN 2001 Workshop Session IX Service Providers and Business Model Future Business Models for Telecom Industry 1. Internet Economy 2. E-business 3. Internet Economy 4.? 1 1. Internet Economy 1.1 Internet
Microsoft PowerPoint - SVPSVI for LGNSYS_20120320.ppt
IBM Partner Program March, 2012 Jaemin, Lee SWG Channels, IBM Korea SWG Channels 2012 IBM Corporation Agenda IBM Korea SWG Channels Software Value Plus Software Value Incentive Revalidation 2 IBM Software
` Companies need to play various roles as the network of supply chain gradually expands. Companies are required to form a supply chain with outsourcing or partnerships since a company can not
Week2.key
2015 week 02 ( ) 1 : 2 : 3 : 4 : 5 : 6 : 4 (Design Thinking HCI ) + + 6 ,, (McKinsey, 2011) 3 Volume, Velocity, Variety (Gartner, 2011), SNS 2011 1ZB( =1021 ), 2,, : 2013-11 ( 77 ) 7 ,,,,,,, McKinsey
<4D6963726F736F667420576F7264202D20B1E2C8B9BDC3B8AEC1EE2DB1E8B1A4BCAE>
기획시리즈 기획시리즈 사물인터넷 사물인터넷의 국내외 시장 및 정책 동향 이현지 한양대학교 국제학대학원 연구원 lea5447@hanyang.ac.kr 김광석 한양대학교 국제학대학원 겸임교수 1. 사물인터넷의 정의와 중요성 2. 사물인터넷의 국내 시장 및 정책 동향 3. 세계 주요국의 사물인터넷 시장 및 정책 동향 4. 정책 및 시사점 1. 사물인터넷의 정의와
슬라이드 1
* BCS : Business Consulting Service ( PwC) ** C&I : Consulting & Integration Organization *** TSG: Technology Solution Group 2/22 - - - * IDC, 2003 ** 2003,, 2004 3/22 * Blue Ocean Strategy: How to Create
SAS Customer Intelligence SAS Customer Intelligence Suite은 기업이 당면한 다양한 마케팅 과제들을 해결하기 위한 최적의 통합 마케팅 제품군으로 전사적 마케팅 자원관리를 위한 Marketing Operation Manageme
Advanced Analytics 기반의 고객가치 극대화 SAS Customer Intelligence SAS 고객 인텔리전스 SAS Customer Intelligence SAS Customer Intelligence Suite은 기업이 당면한 다양한 마케팅 과제들을 해결하기 위한 최적의 통합 마케팅 제품군으로 전사적 마케팅 자원관리를 위한 Marketing
vm-웨어-01장
Chapter 16 21 (Agenda). (Green),., 2010. IT IT. IT 2007 3.1% 2030 11.1%, IT 2007 1.1.% 2030 4.7%, 2020 4 IT. 1 IT, IT. (Virtualization),. 2009 /IT 2010 10 2. 6 2008. 1970 MIT IBM (Mainframe), x86 1. (http
001지식백서_4도
White Paper on Knowledge Service Industry Message Message Contents Contents Contents Contents Chapter 1 Part 1. Part 2. Part 3. Chapter
Microsoft PowerPoint - XP Style
Business Strategy for the Internet! David & Danny s Column 유무선 통합 포탈은 없다 David Kim, Danny Park 2002-02-28 It allows users to access personalized contents and customized digital services through different
Security Overview
May. 14, 2004 Background Security Issue & Management Scope of Security Security Incident Security Organization Security Level Security Investment Security Roadmap Security Process Security Architecture
IBMDW성공사례원고
한국아이비엠주식회사 Your Possible Solution IBM DataWarehouse Appliance Impossible? I'm possible! 04 06 08 14 20 26 What BAO? 44x 3x 5x 05 04 Why DataWarehouse Appliance? Your Choice : Simplicity, Flexibility IBM
포스코 6월 표지 3차
6move Monthly Magazine of POSCO E&C June 009. Vol.73 MONTHLY MAGAZINE OF POSCO E&C POSCO ENGINEERING & CONSTRUCTION JUNE VOL.73 COVER MODEL Contents Photo Message Photo Message Special Theme People Talk
SchoolNet튜토리얼.PDF
Interoperability :,, Reusability: : Manageability : Accessibility :, LMS Durability : (Specifications), AICC (Aviation Industry CBT Committee) : 1988, /, LMS IMS : 1997EduCom NLII,,,,, ARIADNE (Alliance
EMC표1표4_출고Q
2010 Autumn Vol.48 ON Feature Unified Storage Business Continuity Chuck's Blog Report EMC Solution in Focus VDI Virtual Desktop Interface The memory of Autumn Contents 06 30 32 CEO s Column 04 ON Stage
APOGEE Insight_KR_Base_3P11
Technical Specification Sheet Document No. 149-332P25 September, 2010 Insight 3.11 Base Workstation 그림 1. Insight Base 메인메뉴 Insight Base Insight Insight Base, Insight Base Insight Base Insight Windows
1.장인석-ITIL 소개.ppt
HP 2005 6 IT ITIL Framework IT IT Framework Synchronized Business and IT Business Information technology Delivers: Simplicity, Agility, Value IT Complexity Cost Scale IT Technology IT Infrastructure IT
DBPIA-NURIMEDIA
e- 비즈니스연구 (The e-business Studies) Volume 17, Number 3, June, 30, 2016:pp. 273~299 ISSN 1229-9936 (Print), ISSN 2466-1716 (Online) 원고접수일심사 ( 수정 ) 게재확정일 2016. 06. 11 2016. 06. 24 2016. 06. 26 ABSTRACT e-
S Special Report ORACLE이 주도하는 MODERN MARKETING의 세계 각하게 고민하게 되었다. 유통채널인 Place 요소의 혁신적 변화는 최근 O2O(Online To Offline)나 Omni - Channel 혁신이라는 Keyword로 많이 회
S SPECIAL REPORT Oracle이 주도하는 MODERN MARKETING의 세계 기업의 Marketer들은 고객에게 자사의 상품이나 서비스의 판매를 극대화하기 위해 전통적으로 Marketing Mix라는 4P 요소들 (Products, Price, Place, Promotion)을 통해 전략을 수립하고 실행하기 위한 고민을 해왔다. 최근 이 네 가지
PowerPoint 프레젠테이션
TPS 2004 7 19 < > I II 1 Cox Communications 2 Singtel Optus III IV 1/22 < >,, TPS HFC TPS Cox Communications Optus Cox Communications 3S(Simplicity, Savings, Service) TPS TPS, TPS Optus TPS Simplicity,
PowerPoint Presentation
Data Protection Rapid Recovery x86 DR Agent based Backup - Physical Machine - Virtual Machine - Cluster Agentless Backup - VMware ESXi Deploy Agents - Windows - AD, ESXi Restore Machine - Live Recovery
CRM Fair 2004
easycrm Workbench ( ) 2004.04.02 I. CRM 1. CRM 2. CRM 3. II. easybi(business Intelligence) Framework 1. 2. - easydataflow Workbench - easycampaign Workbench - easypivot Reporter. 1. CRM 1.?! 1.. a. & b.
제 출 문 국방부 장관 귀하 본 보고서를 국방부 군인연금과에서 당연구원에 의뢰한 군인연금기금 체 계적 관리방안 연구용역의 최종보고서로 제출합니다. 2009. 4 (주)한국채권연구원 대표이사 오 규 철
군인연금기금 체계적 관리방안 연구 2009. 04 (최종보고서) 제 출 문 국방부 장관 귀하 본 보고서를 국방부 군인연금과에서 당연구원에 의뢰한 군인연금기금 체 계적 관리방안 연구용역의 최종보고서로 제출합니다. 2009. 4 (주)한국채권연구원 대표이사 오 규 철 목 차 제1장 서론 1 1. 연구의 목적 1 2. 연구의 방법 및 내용 2 제2장 현황분석 (AS-IS
1 2009 11. 2012 60% 2013 TV TV. TV,.,,.,,,...,. 2.,. 2012 12 3 1 9 1 13 1 13 2 16 1. 16 2. 17 2 19 1 19 1. 19 2. 22 3. 25 4. 28 2 31 1. 31 2. 35 3. 37 3 38 1 38 2 45 4 4 51 1 51 2 53 1. : (FGI) 53 2. :
Oracle Apps Day_SEM
Senior Consultant Application Sales Consulting Oracle Korea - 1. S = (P + R) x E S= P= R= E= Source : Strategy Execution, By Daniel M. Beall 2001 1. Strategy Formulation Sound Flawed Missed Opportunity
리포트_03.PDF
working paper no 3 e-bizgroup working paper no 3 (Enterprise Portal)Yahoo Web Portal (document), (application component) (gateway),, (unified interface) (Web Infrastructure) B2C, B2B, B2E Merrill Lynch
2017 1
2017 2017 Data Industry White Paper 2017 1 1 1 2 3 Interview 1 4 1 3 2017IT 4 20161 4 2017 4 * 22 2017 4 Cyber Physical SystemsCPS 1 GEGE CPS CPS Industrial internet, IoT GE GE Imagination at Work2012
03.Agile.key
CSE4006 Software Engineering Agile Development Scott Uk-Jin Lee Division of Computer Science, College of Computing Hanyang University ERICA Campus 1 st Semester 2018 Background of Agile SW Development
untitled
Logistics Strategic Planning pnjlee@cjcci.or.kr Difference between 3PL and SCM Factors Third-Party Logistics Supply Chain Management Goal Demand Management End User Satisfaction Just-in-case Lower
E-BI Day Presentation
E-Business Intelligence Agenda Issue E-BI Architecture ORACLE E-BI Solutions ORACLE E-BI ORACLE E-BI I. Issue? KPI. (KPI ). Jeff Henley, CFO, Oracle Corporation I. Issue? I. Issue Many Sources, Users,and
OP_Journalism
1 non-linear consumption 2 Whatever will change television will do so by re-defining the core product not just the tools we use to consume it. by Horace Dediu, Asymco 3 re-defining the core product not
Microsoft PowerPoint - 발표_090513_IBM세미나_IPTV_디디오넷_완료.ppt
신후랑 팀장, 디디오넷 (010-8752-4952, hrshin@dideonet.com) 05/20/2009 BIZ in a box - Solution for Enterprise IPTV 2 UNIX vs. x86 Non-x86 UNIX 2008 2007 0% Y/Y Total x86 2008 2007-25.3% Y/Y 0 200 400 600 800 3 Why
논단 : 제조업 고부가가치화를 통한 산업 경쟁력 강화방안 입지동향 정책동향 <그림 1> ICT융합 시장 전망 1.2 2.0 3.8 681 1,237 365 2010년 2015년 2020년 <세계 ICT융합 시장(조 달러)> 2010년 2015년 2020년 <국내 ICT
산업입지 Vol.61 ICT융합을 통한 제조업의 고부가가치화 방안 정보통신산업진흥원 수석연구원 김 민 수 1. 머리말 2. 국내외 ICT융합동향 3. ICT융합을 통한 국내 제조업의 고부가가치화 사례 4. 맺음말 1. 머리말 융합(convergence)이 세계적으로 화두가 된 것은 2002년 미국 국가과학재단(NsF)의 인간수행능력 향상을 위한 융합 기술 전략
ecorp-프로젝트제안서작성실무(양식4)
/ / Selling Point Solution Next Business Proposal 1 1 1 review 2 2 2 review Why What How (Service) / Knowledge Asset Library Risk Risk ( ) Risk. Risk Cost
삼국통일시나리오.indd
디지털융합연구원 Whitepaper 2010-01 2010.12.20 장석권교수 디지털융합연구원장 한양대학교 경영대학 교수 contents Executive Summary_03 1. 디지털삼국의 형상과 구조 _04 2. 디지털삼국의 세력다툼 양상과 영토확장 전략 _08 3. 삼국통일 시나리오 _11 3.1 시나리오의 구성 3.2 Google 공화국 (Republic
월간 SW 산업동향 ( ~ ) Ⅰ. Summary 1 Ⅱ SW 5 2. SW 7 Ⅲ Ⅳ. SW SW Ⅴ : Big Data, 38
월간 SW 산업동향 (2011. 7. 1 ~ 2011. 7. 31) Ⅰ. Summary 1 Ⅱ. 4 1. SW 5 2. SW 7 Ⅲ. 10 1. 11 2. 14 Ⅳ. SW 17 1. 18 2. SW 27 3. 33 Ⅴ. 35 1. : 36 2. Big Data, 38 Ⅵ. SW 41 1. IT 2 42 2. 48 Ⅰ. Summary 2015 / 87 2015
2013<C724><B9AC><ACBD><C601><C2E4><CC9C><C0AC><B840><C9D1>(<C6F9><C6A9>).pdf
11-1140100-000102-01 9 93320 788988 807705 ISBN 978-89-88807-70-5 93320 2013 11 25 2013 11 28,,, FKI ISBN 978-89-88807-70-5 87 www.acrc.go.kr 24 www.fki.or.kr PREFACE CONTENTS 011 017 033 043 051 061
비식별화 기술 활용 안내서-최종수정.indd
빅데이터 활용을 위한 빅데이터 담당자들이 실무에 활용 할 수 있도록 비식별화 기술과 활용방법, 실무 사례 및 예제, 분야별 참고 법령 및 활용 Q&A 등 안내 개인정보 비식별화 기술 활용 안내서 Ver 1.0 작성 및 문의 미래창조과학부 : 양현철 사무관 / 김자영 주무관 한국정보화진흥원 : 김진철 수석 / 김배현 수석 / 신신애 부장 문의 : cckim@nia.or.kr
歯부장
00-10-31 1 (1030) 2/26 (end-to-end) Infrastructure,, AMR. e-business e-business Domain e-business B2B Domain / R&D, B2B B2E B2C e-business IT Framework e-business Platform Clearance/Security * e-business
2016_Company Brief
1MILLIMETER Creative Agency / Tiny Make Big. Copyrights all-rights reserved. 2016/1-mm.net 1MILLIMETER // Copyright all-rights reserved. 2016/1-mm.net Distance Between You & Us & Tiny Make Big 1MILLIMETER
Windows Live Hotmail Custom Domains Korea
매쉬업코리아2008 컨퍼런스 Microsoft Windows Live Service Open API 한국 마이크로소프트 개발자 플랫폼 사업 본부 / 차세대 웹 팀 김대우 (http://www.uxkorea.net 준서아빠 블로그) Agenda Microsoft의 매쉬업코리아2008 특전 Windows Live Service 소개 Windows Live Service
The Self-Managing Database : Automatic Health Monitoring and Alerting
The Self-Managing Database : Automatic Health Monitoring and Alerting Agenda Oracle 10g Enterpirse Manager Oracle 10g 3 rd Party PL/SQL API Summary (Self-Managing Database) ? 6% 6% 12% 55% 6% Source: IOUG
국내 디지털콘텐츠산업의 Global화 전략
Digital Conents Contents Words, Sound, Picture, Image, etc. Digitizing : Product, Delivery, Consumption NAICS(, IMO Digital Contents Digital Contents S/W DC DC Post PC TV Worldwide Digital Contents
Special Theme _ 모바일웹과 스마트폰 본 고에서는 모바일웹에서의 단말 API인 W3C DAP (Device API and Policy) 의 표준 개발 현황에 대해서 살펴보고 관 련하여 개발 중인 사례를 통하여 이해를 돕고자 한다. 2. 웹 애플리케이션과 네이
모바일웹 플랫폼과 Device API 표준 이강찬 TTA 유비쿼터스 웹 응용 실무반(WG6052)의장, ETRI 선임연구원 1. 머리말 현재 소개되어 이용되는 모바일 플랫폼은 아이폰, 윈 도 모바일, 안드로이드, 심비안, 모조, 리모, 팜 WebOS, 바다 등이 있으며, 플랫폼별로 버전을 고려하면 그 수 를 열거하기 힘들 정도로 다양하게 이용되고 있다. 이
Office 365, FastTrack 4 FastTrack. Tony Striefel FastTrack FastTrack
FastTrack 1 Office 365, FastTrack 4 FastTrack. Tony Striefel FastTrack FastTrack 5 11 2 FASTTRACK 소개 디지털 혁신은 여기서 시작합니다. Microsoft FastTrack은 Microsoft 클라우드를 사용하여 고객이 신속하게 비즈니스 가치를 실현하도록 돕는 고객 성공 서비스입니다.
00내지1번2번
www.keit.re.kr 2011. 11 Technology Level Evaluation ABSTRACT The Technology Level Evaluation assesses the current level of industrial technological development in Korea and identifies areas that are underdeveloped
OZ-LMS TM OZ-LMS 2008 OZ-LMS 2006 OZ-LMS Lite Best IT Serviece Provider OZNET KOREA Management Philosophy & Vision Introduction OZNETKOREA IT Mission Core Values KH IT ERP Web Solution IT SW 2000 4 3 508-2
PowerPoint Presentation
Oracle9i Application Server Enterprise Portal Senior Consultant Application Server Technology Enterprise Portal? ERP Mail Communi ty Starting Point CRM EP BSC HR KMS E- Procurem ent ? Page Assembly Portal
04-다시_고속철도61~80p
Approach for Value Improvement to Increase High-speed Railway Speed An effective way to develop a highly competitive system is to create a new market place that can create new values. Creating tools and
목순 차서 v KM의 현황 v Web2.0 의 개념 v Web2.0의 도입 사례 v Web2.0의 KM 적용방안 v 고려사항 1/29
Web2.0의 EKP/KMS 적용 방안 및 사례 2008. 3. OnTheIt Consulting Knowledge Management Strategic Planning & Implementation Methodology 목순 차서 v KM의 현황 v Web2.0 의 개념 v Web2.0의 도입 사례 v Web2.0의 KM 적용방안 v 고려사항 1/29 현재의
Photo News 02 DOOSAN_2007 04 Doosan Art Center CONTENTS 2007 04 vol. 515 DOOSAN vol. 515 03 Doosan News 04 DOOSAN_2007 04 DOOSAN vol. 515 05 Doosan News 06 DOOSAN_2007 04 DOOSAN vol. 515 07 With Doosan
ｽﾗｲﾄﾞ ﾀｲﾄﾙなし
2 3 회사 소개 60%출자 40%출자 주식회사 NTT데이타 아이테크 NTT DATA의 영업협력이나 첨단기술제공, 인재육성등 여러가지 지원을 통해서 ＳＩＩ 그룹을 대상으로 고도의 정보 서비스를 제공 함과 동시에 NTT DATA ITEC 가 보유하고 있는 높은 업무 노하우 와 SCM을 비롯한 ＥＲＰ분야의 기술력을 살려서 조립가공계 및 제조업 등 새로운 시장에
슬라이드 1
IT Driving Your Business Innovation-Accelerating ILM Driving Your Business Innovation-Accelerating ILM I. I (Social Responsibility Chain) () (),,.. 3 I 4 I.. - -,. - -.. - - 5 I Enron: ranked 6th in 02
<353020B9DAC3E1BDC42DC5ACB6F3BFECB5E520C4C4C7BBC6C3BFA1BCADC0C720BAB8BEC820B0EDB7C1BBE7C7D7BFA120B0FCC7D120BFACB1B82E687770>
한국산학기술학회논문지 Vol. 12, No. 3 pp. 1408-1416, 2011 클라우드 컴퓨팅에서의 보안 고려사항에 관한 연구 박춘식 1* 1 서울여자대학교 정보보호학과 Study on Security Considerations in the Cloud Computing Choon-Sik Park 1* 1 Department of Information Security,
ZConverter Standard Proposal
ZConverter Cloud Migration (OpenStack & CloudStack Migration ) 2015.03 ISA Technologies, Inc D.J Min 회사소개 마이크로소프트 공인인증 ZConverter Server Backup 1. 설 립 : 2004년 11월 01일 (www.zconverter.co.kr) 2. 사업 영역 :
지난 10월 6일과 12일
글로벌 정보통신(ICT) 방송 동향리포트 제 98호 l Ver. 2013. 05. 02 2013년 글로벌 주요 IT 사업자들의 M&A 현황 2013년 초, 글로벌 주요 IT 사업자들의 M&A 진행 현황 Google, Amazon, Facebook, Twitter 등 글로벌 주요 IT 사업자들의 M&A가 2013년 상반기 활발히 진행되고 있음 - 2013년 4월
歯I-3_무선통신기반차세대망-조동호.PDF
KAIST 00-03-03 / #1 1. NGN 2. NGN 3. NGN 4. 5. 00-03-03 / #2 1. NGN 00-03-03 / #3 1.1 NGN, packet,, IP 00-03-03 / #4 Now: separate networks for separate services Low transmission delay Consistent availability
Intro to Servlet, EJB, JSP, WS
! Introduction to J2EE (2) - EJB, Web Services J2EE iseminar.. 1544-3355 ( ) iseminar Chat. 1 Who Are We? Business Solutions Consultant Oracle Application Server 10g Business Solutions Consultant Oracle10g
FSB-6¿ù-³»Áö
Future Strategy & Business Development C O N T E N T S 2 8 12 20 24 28 36 40 44 48 52 2 Future Strategy & Business Development OPINION 3 4 Future Strategy & Business Development OPINION 5 6 Future Strategy
정보기술응용학회 발표
, hsh@bhknuackr, trademark21@koreacom 1370, +82-53-950-5440 - 476 - :,, VOC,, CBML - Abstract -,, VOC VOC VOC - 477 - - 478 - Cost- Center [2] VOC VOC, ( ) VOC - 479 - IT [7] Knowledge / Information Management
슬라이드 제목 없음
ITU-T sjkoh@cs.knu.ac.kr ITU International Telecommunication Union 1934, UN Formerly, as known as CCITT http://www.itu.int ITU 2/36 ITU ITU Secretary General PP: ITU 3 Sectors ITU-T (Director, WTSA) ITU-Telecom.
_LG히다찌 브로슈어
SOLUTION GUIDE BOOK G ITACHI OLUTION UIDE OOK ABOUT US UCP www.lghitachi.co.kr T 070 8290 3700 F 02 3272 9746 02 CONTENTS 04 05 10 13 18 29 BUSINESS AREA FINANCE SOLUTION FINTECH SOLUTION CONVERGED SOLUTION
정보화 산업의 발전단계 : 정보혁명의 진화 정보화 산업의 발전단계 1세기에 두 번 정도의 큰 기술혁명이 이루어져 경제성장의 원동력으로 작용 uit 시대는 정보혁명 중 인터넷 이후의 새로운 기술혁명인 컨버전스 기술이 핵심이 되는 시대 uit 시대는 정보화의 극대화와 타
모바일 혁명이 바꾸는 기업의 미래 모바일 빅뱅의 시대 기업경영환경의 변화 2011. 04. 26 더존 IT 그룹 더존씨앤티 지용구 사장 더존씨앤티 (트위터ID : Jiyonggu / E-mail : todcode@duzon.com) 11 정보화 산업의 발전단계 : 정보혁명의 진화 정보화 산업의 발전단계 1세기에 두 번 정도의 큰 기술혁명이 이루어져 경제성장의
07_À±¿ø±æ3ÀüºÎ¼öÁ¤
232 233 1) 2) Agenda 3) 4) 234 Invention Capital Agenda 5) 6) 235 7) 8) 9) 236 10) 11) 237 12) 13) 14) 15) knowledge 16) 17) 238 239 18) 240 19) 241 20) 242 243 244 21) 245 22) 246 23) 247 24) 248 25)
PowerPoint Presentation
오에스아이소프트코리아세미나세미나 2012 Copyright Copyright 2012 OSIsoft, 2012 OSIsoft, LLC. LLC. PI Coresight and Mobility Presented by Daniel Kim REGIONAL 세미나 SEMINAR 세미나 2012 2012 2 Copyright Copyright 2012 OSIsoft,