Big Data 붂석 최적화를 위핚 HP의 플랫폼 젂략 HP Korea Enterprise Services 1 2012 Hewlett-Packard Development Company
Agenda 1. Big data Why Now? 2. New Approach 3. HP s Approach 2 2012 Hewlett-Packard Development Company
3 2012 Hewlett-Packard Development Company 1. Big data Why Now?
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) 4 2012 Hewlett-Packard Development Company
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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 6 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 emails every day *IDC, 2011 Digital Universe Study: Extracting Value from Chaos 7 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 8 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 Email 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 2011 9 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 10 2012 Hewlett-Packard Development Company
11 2012 Hewlett-Packard Development Company 2. New Approaches
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 12 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 13 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 14 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 15 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 16 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 17 2012 Hewlett-Packard Development Company
18 2012 Hewlett-Packard Development Company 3. HP s Approach
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 19 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 20 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 21 2012 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.
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 22 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 23 2012 Hewlett-Packard Development Company
Vertica 향후 로드맵 및 고객 증가 600 500 500 400 300 고객 수 200 100 0 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 7월 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 24 2012 Hewlett-Packard Development Company
Vertica - #1 Big Data Player 2012 Source : Wikibon.org 2012 25 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 26 2012 Hewlett-Packard Development Company
Vertica 주요 Reference Site 고객사 업무 데이터 크기 납품 일시 Malaysia National Tax Service Tax analytic system 30TB 2011.10 AT&T Network Analysis 60TB 2011.08 Disney Media Group Customer/product analysis 60TB 2011.07 Blue Shield Blue Cross Integrated Data Mart 30TB 2011.05 Optus Billing/Chun management system 15TB 2011.01 United Health system Customer/Medicine anlaysis 65TB 2011.01 Mozilla Foundation Network Analysis 25TB 2011.01 Groupon Social Network Analysis 10TB 2010.12 Bank Of America Market Analysis system 20TB 2010.10 JP Morgan Chase Market Analysis system 15TB 2010.09 AOL Network/Customer Analysis 20TB 2010.09 Comcast Network Data Warehouse 30TB 2010.08 Verizon Network Analysis 18TB 2010.07 Zynga Social Network Analysis 750TB 2010.05 BlueCrest Realtime market analysis 30TB 2010.03 27 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 30 1000 33배의 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 28 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 29 2012 Hewlett-Packard Development Company
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. 30 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 31 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 Email 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 email 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 32 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 33 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 34 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 35 2012 Hewlett-Packard Development Company
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) 36 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 37 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 25000 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 38 2012 Hewlett-Packard Development Company
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 39 2012 Hewlett-Packard Development Company
40 2012 Hewlett-Packard Development Company 감사합니다.