알고계십니까? 국내 BI, CRM, 빅데이터분야에서클라우드는? 새로운추세가아니라이미국내기업들이몇년전부터이용해온서비스입니다. 위세아이텍의고객은 2012년부터 WISE BI Cloud를이용하고있습니다. 클라우드가정말괜찮은지? 경제성뿐만아니라성능, 편의성에서비교할수없는가치를

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1 국내기업들이이미사용하고있는 클라우드환경의 BI/CRM/ 빅데이터분석사례 위세아이텍위세아이텍김상수

2 알고계십니까? 국내 BI, CRM, 빅데이터분야에서클라우드는? 새로운추세가아니라이미국내기업들이몇년전부터이용해온서비스입니다. 위세아이텍의고객은 2012년부터 WISE BI Cloud를이용하고있습니다. 클라우드가정말괜찮은지? 경제성뿐만아니라성능, 편의성에서비교할수없는가치를제공합니다. WISE BI Cloud 고객들의서비스유지율은 100% 입니다. 본세션발표에서소개하는내용은모두 WISE BI Cloud 실제이용사례입니다. 1

3 목차 1. 교통빅데이터분석 2. 게임빅데이터분석 3. 실시간캠페인과상품추천 4. DB 보안로그분석 5. 데이터분석교육과실습 6. Why BI Cloud? 2

4 청주시교통빅데이터분석 대중현교황통파악운영 도교로통 소통소통량 및 분석 교통카드사용패턴파악버스운행기록분석교통흐름패턴교통혼잡지도 정류장의노선별 / 요일별 / 시간대별승차수분석 정류장의노선별 / 요일별 / 시간대별환승수분석 노선의시간대별 / 요일별승객특성분석 각노선의시간대별 / 요일별 / 월별운행소요시간 ( 정류장정차시간, 정류장간이동시간 ) 버스운행현황분석 대중교통운행분석 청주시교통량특성통계분석및변화패턴추세분석교통량이많은시간대 / 요일 / 월별특성 - 지점별교통량, 시간대별교통량, 구간별교통량특성 도로구간별통행속도분석시간대별변화패턴분석 도로구간별통행속도지도기반표출 축적된데이터분석활용 월별 / 요일별 / 시간대별 / 기상별로교통혼잡지도표출서비스 3

5 교통정보분석예 4

6 교통정보분석을통해발견한이슈 5

7 1) 청주시대중교통운행분석 6

8 2) 청주시대중교통사각지대분석 청주시전체버스정류장위치기반접근성분석 - 총정류장수 : 2012 개 - 청주시내정류장의반경 400M 평균정류장개수 : 3 개 11% 25% 64% 453 개 515 개 1044 개 주변정류장없음평균미만평균이상 정류장은시내중심으로밀집도가높음중심에서외곽으로갈수록밀집도가낮아짐 인구밀집지역임에도평균미만또는정류장이드문지역은? 7

9 3) 버스탄력적배차와배차간격조정 8

10 3) 버스탄력적배차와배차간격조정 노선 기준운행시간 실제운행시간 ( 첨두 ) 실제운행시간 ( 비첨두 ) 711 번 OK 번 배차간격조정제안 823 번 번 탄력적배차제안 30-1 번

11 4) 뺑소니범찾을수있을까? 청주시교통빅데이터분석으로뺑소니범찾을수있을까 교통데이터수집장비 DSRC 청주시내 103 개교차로설치 그러나, OBU 단말기부착차량 ( 전체차량의약 20%) 만수집 청주시내에 AVI 가많이설치되었다면뺑소니범찾는데도움이되었을텐데 10

12 산학관협력과 BI Cloud 청주시청충북대학교위세아이텍 시간, 장소구애없이협업하고지식과노하우접목 WISE BI Cloud 시스템확장, 성능유지에대한고민없이분석에만집중 11

13 철도안전빅데이터분석 관제시스템사고통계사고보고서기타 차량, 시설등으로부터의각종안전관련정보고장과같은 Machine data 조사를통해파악된사고관련통계데이터정형데이터, 1 차가공 / 분석이된데이터 상세사고내용을기록한보고서비정형데이터 온도, 강수량등외부데이터고온에따른레일탈선, 침수에따른운행정지연관분석 철도안전빅데이터 12

14 가장빈번한사고유형과원인은? 원인은? 사상사고 지연운행 부품불량 20% 부품노후 13% 차량제작결함 10% 실념 8% 부품제작결함 7% 관리장애 13

15 철도고장센싱빅데이터분석 각종센서로부터수집되는고장데이터 일반적인고장외에경고상황검지, 이상동작제어에대한정보가다양하게수집됨 화장실오물탱크최대수위검지 à 승객이많은구간, 정비할시간없이바로재출발 14

16 고장 - 사고전조 ( 前兆 ) 패턴분석 기계적원인으로지연운행사고가발생한열차 사고 + 고장결합분석 수백가지의고장유형수십만건의고장이력 ü 지연운행사고가발생할열차는 OO일전부터ㅁㅁ고장이나타나기시작한다 ü A 고장후 D 고장이같이발생하면 80% 이상사고가난다 ü 15

17 연구를위한테스트플랫폼 시스템아키텍처를필요에따라다양하게구성 WISE BI Cloud WISE OLAP 서비스로다차원비정형분석, 대시보드구성 테스트가필요할때만확장 16

18 목차 1. 교통빅데이터분석 2. 게임빅데이터분석 3. 실시간캠페인과상품추천 4. DB 보안로그분석 5. 데이터분석교육과실습 6. Why BI Cloud? 17

19 상시분석 & 비정기분석 아이템분석, 사용자분석, 캐릭터분석, 결제분석 매일분석해야하는것고정적인처리시간과자원이항상필요 상시사용자원 잔존률, 회귀율 필요시확장자원 자주보지는않지만계산하기위해서는많은시간과자원이필요 잔존률분석 : 특정기준일의접속자를대상으로매일단위로계속접속하는유저수를찾는것 예 ) 1 월 1 일부터 7 월말까지매일접속한유저수는? 6 월 1 일행사일부터어제까지매일접속한유저수는? 18

20 게임시장분석공유 게임시장분석 공개데이터를이용한공통서비스 A 사 B 사 C 사 아직까지도 LOL 과서든어택이 50% 점유율차지 PC 방게임에서게임사기준 PC 방점유율과플레이타임량은다름 19

21 목차 1. 교통빅데이터분석 2. 게임빅데이터분석 3. 실시간캠페인과상품추천 4. DB 보안로그분석 5. 데이터분석교육과실습 6. Why BI Cloud? 20

22 설문분석과실시간반응캠페인 설문캠페인자동분석 3 번문항응답자에대한실시간반응캠페인 21

23 설문캠페인분석 고객정보와자동연계되어고객속성별설문응답분석을하고해당고객을바로확인 성별, 연령대, 지역, 등급등으로다차원분석 22

24 이벤트성과분석 6 월이벤트참여고객만을대상으로이벤트전과후의성과를비교 [Subset 분석 ] 특정집단을정한후여러관점별분석과비교분석 23

25 상품추천을위한 ( 순차 ) 연관분석 다음번구매는어떤상품? 패키지상품구성이나상품구매시동시구매추천으로유용한상품은? 24

26 캠페인, 상품추천을위한마트구성 비정형분석 Reporting Dashboard 기존현황통계와함께통계분석결과 ( 예측 ) 값을비정형분석하고리포팅 DW Mart ( 현황통계 ) Mart ( 예측결과 ) 통계분석 (Math Analysis) 캠페인활용 사용자가다양하게통계분석하고결과값은리포트로활용 구매가능성이높은상품 과같은데이터를직접캠페인과상품추천에활용 고성능클라우드자원확장이용 통계, 마이닝, 최적화 ( 배치작업 ) 상품추천활용 1 회성구축이아닌매월모델최적화컨설팅과마트구축도 WISE BI Cloud 서비스에포함 25

27 목차 1. 교통빅데이터분석 2. 게임빅데이터분석 3. 실시간캠페인과상품추천 4. DB 보안로그분석 5. 데이터분석교육과실습 6. Why BI Cloud? 26

28 DB 보안로그분석 최근데이터에대해서만검색, 리포팅사전정의정책에따른이상징후경고 DB 감사이력분석 감사이력검색 비정형감사이력분석 감사이력리포팅 DB 접근제어솔루션 DB 보안로그빅데이터 DB 이상접근분석 비정상패턴탐지 장기간유출탐지 WISE BI Cloud DB 영향도분석 DB 자산연관관계분석 장기간빅데이터대상으로분석 DB 접근제어로그외에다른데이터와의결합분석보안강화를위한분석뿐만아니라 DB 자산관리를위한분석 데이터흐름분석 27

29 DB 보안로그데이터를분해하면 DB 보안로그파싱 메타등록 ( 인젝션명령어, 부하유발명령어등 ) Injection SQL 실행탐지관리지정 SQL 실행탐지 28

30 Injection SQL 실행추적 Injection SQL 실행 IP 및 SQL문장확인 Injection SQL 실행 ( 시도 ) 건수확인 Injection SQL 실행일자확인 29

31 목차 1. 교통빅데이터분석 2. 게임빅데이터분석 3. 실시간캠페인과상품추천 4. DB 보안로그분석 5. 데이터분석교육과실습 6. Why BI Cloud? 30

32 데이터분석교육 국내외 20 여개대학에서사용 대학별계정생성 학생수만큼사용자등록 실습용샘플마트 비정형분석 Reporting Dashboard WISE BI Cloud 31

33 데이터분석교육플랫폼확장 WISE BI Cloud 2015 년하반기에데이터유형과분석기능확장예정 교육용데이터마트추가 금융 유통 제조 공공 마케팅 인사 재무 보안 분석기능추가 산업별기능별참조마트 통계, 마이닝도쉽게 비정형분석 Dashboard Reporting Monitoring 통계 마이닝 분석사례 Best Practice 공유 기능습득보다분석인사이트습득 32

34 통계분석실습 - R 통계분석실습을하는경우 R 을사용한다면, PC 에 R 을설치한후 데이터입력을위한명령수행 분석을위한명령어입력 분석결과는명령어로저장하고메모장등으로확인 33

35 통계분석실습 WISE Math Analysis 통계분석결과를바로확인하고리포트로저장 통계기법과데이터선택 옵션만선택하면 34

36 목차 1. 교통빅데이터분석 2. 게임빅데이터분석 3. 실시간캠페인과상품추천 4. DB 보안로그분석 5. 데이터분석교육과실습 6. Why BI Cloud? 35

37 WISE BI Cloud 고객이고민할필요없이 WISE BI Cloud 서비스에서는 경제성성능편의성 가치 신뢰 이익 고객이원하면 WISE BI Cloud 서비스에서는 36

38 감사합니다. 위세아이텍김상수

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