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빅데이터성공의수면밑의이야기

4 차산업혁명 : 데이터혁명

도시들의문제

스마트시티

스마트시티랭킹

스마트시티 : 개발단계사례

ICT 와데이터중심의스마트시티 데이터

스마트시티 : ICT and Data

데이터관련산업의본질파악이최우선 준 1. 우리가보는성공사례들은 B2C 영역 2. 빅데이터관련산업은 B2B 영역 ( 플랫폼, 데이터유통 ) 3. 빅데이터수요자 ( 중간자 B) 가아직내부활용미진한상태 ( 기업이나기관 )

기업의데이터활용 5 단계 기업데이터활용프레임워크와발전단계 1 단계 2 단계 3 단계 4 단계 5 단계 비전 (Vision) 없음생산성과비전시도각영역별채널의효율성전사내부통합연결된가치부여및인식 전략 (Strategy) 없음 고립적프로젝트, 아래로부터시도 좀더협력적생각, 여전히사일로존재 전사적통합 CRM 프로그램 서로의이익을위해협력하는가치인식 고객경험 (Customer Experience) 협력 (Collaboratio n) 개념없음 내부영역별로집중, 사일로 (Silo) 구조 개념없음 초기편협적고객위주, 사일로적 이해하는사일로수준에서집중 문화나동기의변화, 여전히사일로적 각영역별연결된비즈니스로이해하고집중 한국고객중심, 분야별, 영역별, 재구조조정 좀더넓은영역이해, 협력 고객중심공유, 목표연합적협력 프로세스 (Process) 정보공유 (Information) 내부영역별로집중, 사일로적 기본적정보의산재 초기자동화시기, 사일로적 팀기준, 산재, 최소의인사이트 사일로수준에서비용과가치의최적화 사일로수준정보공유, 인사이트발전과정 전사수준에서비용과가치의최적화 전사관여정보공유및인사이트 초기부터끝까지실제적최적화프로세스미국기업을넘어선인사이트와정보공유, 외부데이터활용 기술 (Technology) 몹시산재되고미미한기술 산재존재, 한정된역할과집중 사일로내에서높은수준의역할 전사통합수준의높은수준의역할 기업을넘어선높은수준의역할 집중영역 (Metrics) 적은내부적집중영역 산재되고한정된집중영역, 운영내부적집중 사일로내에서효율적, 고객집중부족 전사적고객집중 / 균형있는구조 목표공유, 균형있는구조, 잘연결, 정리된 미국 2000 년초 빅데이터 (IOT, 외부데이터, 소셜 ) 2015 EN-CORE. All rights reserved.

데이터통합의필요성

Efficiency & Effectiveness 데이터의가치는통합과융합으로부터 내. 외부데이터통합의중요성 융합 고급분석 + 지식 + 실행프로세스 연결, 통합 intelligence 연결 통합 + 가공 ( 분석 ) 분산 Insight 수집 통계 보고서 Information Degrees of data integration 2015 EN-CORE. All rights reserved.

데이터중심사업모델의발전단계 데이터통합, 융합, 데이터분석경쟁력, 서비스, 활용의내재화전제

데이터생태계 - 개인데이터 + 사물데이터 마케팅 은행 미디어 내부회사 협력사 정보브로커 리스트브로커 인터넷 웹검색 정부 정부 미디어 카달로그협력 소매, 유통 개인, 사물 금융, 보험 미디어자료집 농업 DATA COLLECTORS 제조 수송, 택배 광고, 분석회사 DATA BROKERS (Service Platform Area) 통신, 모바일 의료분석회사 신용정보 변호사 DATA USERS 검찰 개인 2015 EN-CORE. All rights reserved.

IOT 빅데이터활용의성공기업들 Internet of Things( 제조혁명.4.0: 스마트팩토리 ) 자동화 : 센서데이터수집 통합, 연결통제센터

데이터활용사례 : 스마트시티

데이터활용프로세스 ( 수요측면 ) 기업, 기관의운영속도와효율성높여수익극대화및최적화제공이핵심 정제 가공 신호, 패턴 ( 인사이트 ) 분석모형개발 모형적용 수행프로세스정립 평가 조치 (Action) 데이터플랫폼통합수행내역 ( 용역측면 ) 인공지능시각화, 대시보드, 시뮬레이션 (Human Action) Decision, Alerts, Curricula (Machine Action) 접근 브라우저, 모바일디바이스, 배치작업 분석결과데이터베이스 대량데이터의최적화접근 웹서비스, FTP, Sockets OLAP, RDBMS, Mem/Cashed 숙련된 모형 (Model) 적용, 수행분석모형, 기계학습개발 의사결정을위한비즈니스룰분석모형결합 ( Ensembles) SVM, Neural Nets, Regression, K-NN, SVD, Matrix Factorization, GEO- Distance 등등 경험 분석 데이터신호, 패턴선택정제된데이터베이스 PCA, Decision tree, Chart, Clustering, 감성분석, Regression, Outlier 등등데이터접근의최적화 NOSQL, 인메모리, RDBMS 있는 신호생성 ETL, 가공 데이터신호, 패턴구별데이터저장 (data store) 데이터가공 (Transform) 데이터수집 (Extract) 신호생성알고리즘들시계열, 통계, 이벤트, 지리위치등 현업에맞는환경구축 전체작업의 60~70% Hadoop, 인메모리, RDBMS 데이터에맞는툴사용 SAS, Hadoop, 구매 ETL 툴, 자체개발툴 융통성있는데이터수집인터페이스 웹서비스. 소켓 (Sockets), FTP, SQL., SAP 인력이 수행 데이터소스 전사운영데이터 : 고객, 오라클,SAP 등 구매데이터 : 실시간구매, 배치구매 웹데이터 : 정형, 비정형데이터 기계, 위치데이터 : 정형, 비정형데이터 2015 EN-CORE. All rights reserved.

빅데이터 VS 데이터과학 VS 인공지능 실험실의인공지능 데이터가공플랫폼 (DMP)

센서데이터

활용사례 -IOT

IOT 의물리적데이터플랫폼 ( 설비와소프트웨어위주 )

데이터가공산업의역할 in 스마트시티 데이터표준, 가공이필요

스마트시티데이터의국제표준

스마트시티성공요소 의사결정 인사이트 (data) 예산

대한민국 21 세기생존전략 : 데이터경제

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