Enterprise Edition 빅데이터 & 사물인터넷 빅데이터분석 Enterprise Edition REVISION NO.1 2018 / 06 www.his21.co.kr blog.his21.co.kr www.facebook.com/hyosunginfo
Enterprise Edition, 데이터분석의내일을말하다 지금은모든기업이데이터로부터가치있는통찰력을얻어혁신하기위해노력하는데이터시대입니다. 는이러한시대에기업이보다빠르고쉽게데이터를처리하도록돕는오픈소스기반의데이터통합및분석플랫폼으로, 데이터의통합, 분석, 시각화에이르기까지빅데이터분석의시작과끝을책임지는원스톱솔루션으로서기업의데이터주도혁신을가속화합니다. Visualize Big Sources Hadoop Lake Analytic sets Report Predict 통합 분석 시각화 Machine Learning Analysis Embed 빅데이터통합 머신러닝및 Science 데이터시각화 Warehousing 워크플로우통합 데이터탐색 예측분석 분석및대화형보고서 대시보드 01 02 Traditional Warehouse Virtualized as a service
Enterprise Edition Enterprise Edition 솔루션구성 는다양한데이터소스들을추출, 변환및적재할수있는데이터통합기능과머신러닝기반의 Advanced Analytics 기능을제공하는 (PDI), 그리고 Business Intelligence 및 시각화를제공하는 Business Analytics(PBA) 로구성되어있습니다. 특장점 [PDI] 머신러닝알고리즘을통한분석사례모든소스의데이터를수집및블렌딩하고머신러닝기반의강력한분석을지원하는데이터통합솔루션입니다 Easy of Use Automation Connectivity Scalability 광대한데이터소스및시스템과의연결 Pima Diabetes 다양한데이터통합플로우구조 사용자친화적인 GUI 및 Drag & Drop 방식의워크플로우제공데이터블렌딩과머신러닝의유기적통합 PMI Naive Bayes PMI Random Forest Classifier UI 기반의 Machine Intelligence 기능제공 Science Pack(R, Weka, Python, Spark) 제공유연한성능확장을위한아키텍처기업레벨의운영, 관리, 보안 PMI Gradient Boosted Trees Result PMI Logistic Regression GUI 환경기반의 직관적이고편리한 인터페이스 강력한 빅데이터통합 및처리 Business Analytics [PBA] 데이터블렌딩과 머신러닝의 PDI + PBA 다양하고신속한 리포팅및시각화 유기적결합 사용자관점에맞는리포팅, 시각화, 분석, 예측기능을 지원하는분석솔루션입니다 정형및비정형데이터에대한고급분석 다양한형태의리포트제공 고급대시보드기능 (Ctools) 을기반으로화면디자인, 차트개발 기능을통하여고객맞춤형대시보드구현가능 비즈니스어플리케이션에유연한임베딩가능 Analysis Report Designer Metadata Editor Mining Schema Workbench Flexible Capability No Script, No Coding Any Report at Anytime All Step Visualization 03 04
Enterprise Edition 강력한 빅데이터 통합 및 처리 의 PDI를 통해 현존하는 대부분의 Hadoop, Spark, NoSQL 계열의 데이터 소스를 추출, 변환, 적재하고 통합/처리할 수 있습니다. PDI는 복잡한 코딩 작업을 필요로 하는 MapReduce 기능을 GUI 환경에서 통합 제공하여, 빅데이터 인프라에서 최적의 분산 처리를 지 특히 MapReduce 관련 Transformation Step을 내장하고 있어서 코딩없이 MapReduce 구현이 가능하고, PDI Clustering을 활용하여 분산 원합니다. 특히, AEL(Adaptive Execution Layer) 기능으로 Hadoop Ecosystem의 처리 엔진(Spark 등)을 활용하여 작업 처리의 유연 처리 및 처리 성능을 높일 수 있습니다. 성과 효율성을 제공합니다. 빅데이터 STEP 4 STEP 3 어플리케이션 문서 & 파일 Hadoop NoSQL 분석형 DB STEP 2 관계형 DB 인터페이스 STEP 1 PDI Clustering Visual MapReduce Adaptive Execution Layer(AEL) Partitioning 단일 작업에 대한 병렬처리 구성으로 성능 확대 05 서버를 클러스터링하여 가용 자원을 효율적으로 분배 GUI 환경에서 MapReduce를 구성하여 하둡 클러스터의 성능을 활용한 대용량 데이터 분산처리 로 설계된 작업을 Spark 등 사용자 지정 엔진으로 수행하여 성능 최적화 06
Enterprise Edition 데이터블렌딩과머신러닝의유기적결합 는데이터분석가가손쉽고빠르게각종데이터소스를정제하고자동으로온보딩하여 Feature Engineering( 특성추출 ) 에필요한수고를덜어줍니다. UI를기반으로머신러닝환경을구현할수있어예측모형의훈련, 조율, 구축및테스트를용이하고신속하게수행합니다. 또한새로운데이터적제에따른예측모형업그레이드까지워크플로우로생성하여전체프로세스를자동화할수있습니다. 즉, 구현하는시점에서의최적의예측분석모델을만드는것뿐만아니라, 실시간데이터업데이트상황에따라가장높은정확도의모델을찾아줍니다. 는 R, Python, Weka, Spark 등의다양한오픈소스를지원하고분석라이브러리를자유롭게이용함으로써통계분석모델링부터 머신러닝및딥러닝까지포함한데이터사이언스기능을제공합니다. 이를통해챔피언모델 / 앙상블모델등을적용한최신의다양한분석 알고리즘을구현할수있습니다. 통합머신러닝모델링 챔피언모델분석알고리즘 - 카드부적합사용적발사례 고객청구데이터 거래정보 Fraud( 불량정보 ) 모델링 고객청구데이터 lookup - transaction_detalls lookup - transaction_detalls 2 고객 ID billing_shipping_tip_equal Select values 데이터준비 특성추출 테스트모델훈련 fraud likelihood 75 percentile by state Sort rows PMI Scoring 현재챔피언모델 PMI Scoring2 PMI Scoring3 챌린저모델 1&2 카드부적합적발! 모델업데이트 Adjust peedicted fraud field name VS 새챔피언모델선정 Text file output threshold fraud likelihood 07 08
Enterprise Edition 산업별 활용 사례 의 가치 IoT 분석 제품 및 서비스를 제조, 운송 및 판매하는 기업은 방대한 비즈니스 프로세스를 관리해야 합니다. 특히 모든 프로세스 전반에 걸친 다양한 기계와 장비가 제대로 관리되지 않으면 예측하지 못한 운영비용과 매출 손실이 발생하게 됩니다. 는 ERP 또는 CRM 등 기존 데이터 자산과 함께 기계 및 센서 데이터를 효율적으로 블렌딩하여 혁신적인 비즈 니스 결과를 제공합니다. 이를 통해 고객 만족도 향상, 운영 효율성 향상, 제품/서비스 품 질 향상, 수익성 증대의 혁신을 이뤄낼 수 있습니다. 프로세스 개선 메타데이터 삽입을 통해 개발, 테스트 및 배포 시간 최대 10배 단축 쉽고 빠른 보고 자동화 및 간소화된 데이터 정제 구현을 통해 시각화 및 보고에 소요되는 시간 단축 End-to-end architecture 효율적 모델링 머신러닝 통합을 통해 데이터 준비, 특성 추출, 예측 모델 배포 및 새로운 환경 데이터로 모델 업데이트 분야의 생산성 향상 비즈니스 혁신 가속 IoT 애플리케이션에 분석 기능을 임베디드함으로써 보다 빠른 비즈니스 혁신 실현 구축사례 베트남 소재 공장에서 를 통해 설비 데이터를 수집하고 분석하여 제품 생산 전반의 품질을 향상시 켰습니다. 각 공정 단계의 주요 영향인자를 도출하고 분석하여 제품 불량, 고장 예측, 관리범위 이탈 문제를 사전 조치하였습니다. Sensor Message Queue Kafka, JMS, MQTT Machine Learning R, Python, Weka Analyzer LOB Applications 일부 모니터링이 불가능한 공정에 대해 모니터링 가능 일일 보고서를 통해 이상치 발견 후 조치 가능 예측 모델을 공정운영에 참고하여 제품 개선에 기여 고객사 데이터를 한곳에 모아 두어 백업 효과 발생 Sensor Feedback Loop Traditional 09 IoT Refinery Embedded 실시간 빅데이터 분석 인프라를 구축하여 속도/가속/코너링/연료사용량 패턴, 차량 기본 정보 및 운행정보 (주행 거리, 시간, 위치 정보) 등 다양한 데이터에 대한 실시간 리포팅 시스템을 갖추게 되었습니다. Analytical base Analyzer 를 통해 End-to-End Insurance Telematics 솔루션 제공 플랫폼 모니터링, 시계열 KPI 및 Fraud 행동 지표 예측 증가하는 데이터 양을 수용하면서, 도입 이후 2년 간 약 5조 개의 데이터 포인트에 대한 분석 수행 10
Enterprise Edition 산업별 활용 사례 의 가치 부정 행위 탐지 모바일, 클라우드 등의 확대로 인해 금융 부정행위는 빈번히 발생하며 신속하게 탐지해 야 합니다. 이를 위해서는 애플리케이션, 네트워크 및 서버 등의 다양한 데이터를 블렌딩 해야 하는데 서로 다른 형식의 데이터를 한꺼번에 가져 오기는 매우 어렵습니다. 데이터 과학자들은 이러한 다양한 데이터 수집 및 블렌딩 등의 정리작업을 위해 80%의 시간을 소비하는데 비해, 데이터 분석에는 20%의 시간만을 할애합니다. 는 수동으로 코딩하는 데이터 구문 분석 및 변환 프로세스를 줄여 잠재적인 모든 부정거래에 대해 대 규모 분석을 가능하게 함으로써 데이터 과학자 및 분석가가 데이터 준비에 귀중한 시간 개발생산성 향상 GUI 기반의 Hadoop 통합을 제공하여 개발 생산성 향상 을 소비하지 않고 위법행위를 분석하는 데 집중할 수 있게 합니다. 복잡성 감소 데이터 통합 시 코딩 불필요, 비즈니스 요구에 맞춰 새로운 데이터를 손쉽게 온보딩 고급 분석 애플리케이션에 셀프 서비스 분석을 포함시켜 분석가에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하여 신속한 결정 및 조치 유연한 임베딩 Marketplace와 다양한 API를 활용하는 100% Java 기반 플랫폼 제공으로 커스터마이징 지원 구축사례 Engineering Preparation Analytics Business Users 매일 100억 건의 신규 데이터가 발생되는 미국의 주식 거래 시장에서 규제 위반 행위를 탐지하기 위한 효과적인 프로세스 구축이 필요했습니다. 클라우드 환경으로 시스템을 이관하여 인프라 비용을 절감하고, 셀프서비스 주문형 데이터 마트 생성 시스템을 구축하여 데이터 분석가들이 데이터 준비에 소비했던 시간을 심층 데이터 분석에 활용할 수 있게 되었습니다. amazon Web Services EMR amazon REDSHIFT Analytics Server Audit and Security Analyst Business Analyst 여러 소스의 데이터 처리 효율화 데이터 검색 속도 최대 100배 향상 데이터 사이언스팀이 IT운영 부서의 지원 없이 검색 알고리즘 직접 작성 가능 Governed Delivery 11 12
Enterprise Edition 산업별 활용 사례 의 가치 헬스케어 IoT 산업의 발달로 웨어러블 디바이스를 통해 환자의 건강상태를 24시간 측정할 수 있게 되었습니다. 또한 각종 검사를 AI-bot을 활용하여 즉각적인 측정와 결과 분석이 가능하 게 되었습니다 개인의 유전자에 근거한 개별화된 치료약 처방 및 바이오해킹을 통한 셀 프서비스 건강 관리/조절까지 의료 분야는 그 어느때보다 더 많고 복잡한 데이터를 처리 해야하는 당면 과제를 가지고 있습니다. 는 다양한 장치에서 수집되는 대량의 반 정형/비정형 데이터 및 기존 시스템 운영 데이터의 강력한 처리 기능을 제공하여 비용 효 율적인 데이터 관리를 수행합니다. 예측 분석 기능을 데이터 통합과 결합하여 더 나은 통 찰력을 확보할 수 있습니다. 강력한 데이터 처리 기존의 정형 DBMS 데이터와 반정형/비정형 데이터 처리 및 NoSQL DB와의 강력한 연계 및 처리 고급 분석 연계 데이터 마이닝, 예측 분석 기능을 데이터 통합과 연계하여 더 나은 통찰력 확보 엔드 투 엔드 솔루션 데이터 처리부터 셀프 서비스 BI에 이르는 통합 플랫폼 기능 제공 구축사례 환자 치료 서비스의 질을 지속적으로 향상시키기 위해 플랫폼을 활용한 셀프 서비스 BI를 Cloud Annotation 구축했습니다. 병원의 전 직원이 의료 데이터를 분석하여 전체 병원 업무 절차의 경향과 문제점 파악 및 개선을 위한 추천 서비스를 할 수 있게 되었습니다. DNA Variant EHR/EMR Hadoop Cluster Scientists /Researchers Modality 셀프 서비스 BI 기능을 통한 의료진의 직접 데이터 활용 가능 응급실/수술실 사용 최적화 데이터 분석 및 사전 예측 기능을 활용하여 특성별 치료법, 질병 및 생존 기간 예측 등에 대한 통찰력 확보 소규모 팀으로 더 많은 분석 업무 처리 가능 PACS/Imaging Business Analytics Clinicians 7천만의 사용자가 백만여개의 헬스케어 프로바이더와 거래하는 상품, 연간 4천만건 이상의 청구 처리를 하기 위해 정형데이터와 비정형데이터를 처리하는 end-to-end 솔루션이 필요했습니다. Administrative Clinical Financial 12 Hospital Staff EDW 데이터 거버넌스 및 품질 확보를 통한 더 정확한 분석 가능 360도 고객 뷰 확보 고객에 대한 통찰력 확보로 운영비용을 감소하고 고객 만족도 증대 Mongo DB에 대한 offloading없이 바로 분석 가능하여 개발 기간 단축 Patient Sat 13
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