Case study

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Big Data 플랫폼向
상관/통계 분석 함수 개발

마케팅, IoT, 제조, 유통 등 다양한 환경의 빅데이터에서 빠른
인사이트를 도출하기 위한
In-Memory 기술을 적용한
상관/통계/기계학습 분석 함수 개발하였습니다.
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수행결과 To Be

In-Memory 분석 함수 구현으로 뛰어난 성과를 이끌어냈습니다.

Big data Big data Big data
Big data S-Core
  • Retail
  • IoT
  • MES
  • Security
  • MES
  • Research
  • Surveilance
  • CRM
result
  • 분석 성능 최대 10배 향상
  • 시스템 가용성 증가로 인한 비용 절감
  • 분석 시간 지연으로 하지 못했던 실시간 분석 실현
  • 비즈니스 인사이트 확대
Background
  • · 마케팅, IoT, 제조, 유통 등 다양한 환경의 빅데이터에서
    빠른 인사이트를 도출하기 위한 필요성 대두
Strategy
  • · 분석 환경 In-memory 이행 Hadoop MapReduce & Spark 기반 환경 분석
  • · In-memory 데이터 분석 함수 개발 이종의 데이터간 상관 분석 (Correlation 등) 통계 분석 (Arima Test 등) 기계 학습 기반 분석 (SVM 등)
  • · 응용시스템 적용 데이터 실시간 수집, 저장 등 분석 Eco-System 구축 In-memory 분석 함수 적용 방법 Guide

The Result

빠른 분석환경의 제공으로 기업의 비용절감 및 비즈니스 인사이트를
확대할 수 있었습니다.

Improvement Improvement Improvement Improvement 환경 분석 및 데이터 분석 함수
개발로 인하여
분석 성능을
최대 10배
향상 시킬 수 있었습니다.
Reduction Reduction Reduction Reduction 시스템 가용성 증가로
인한 비용절감
효과를
이끌어냈습니다
Realization Realization Realization Realization 분석시간 지연으로 할 수 없었던
실시간 분석을 실현하고,
비즈니스
인사이트를 확대하였습니다.

Inject Offering