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제품

AI 및 데이터 분석

DATAIKU DSS

DSS 개요

< Dataiku (데이터이쿠) DSS  - 협업 중심의  데이터 과학 플랫폼 > 

■ 보안 - 중요한 데이터를 완벽하게 제어 할 수 있습니다. 

■ 통합 - 데이터 준비와 기계 학습을 통합함으로써 보다 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다.

■ 협업 - 기존 서버 측 솔루션 기능을 활용함으로써 팀 구성원 모두가 효율적으로 협업할 수 있고, 자체적인 오류 해결이 용이합니다.

■ 작업 도구 - 코드와 비주얼 인터페이스를 결합함으로써 효율적인 운용이 가능합니다.

■ 플러그인 머신 러닝 - 비주얼 인터페이스나 코딩에서 알고리즘을 선택하여 사용할 수 있습니다.

■ 오픈 소스 - 오픈 소스를 지원합니다.

■ 확장성 - 기존 시스템(예. CRM, ERP, HR 등)과 통합할 수 있습니다.

■ 비즈니스 영향력 - 모델 테스트 후 모델을 운영시스템으로 이동시키고, 기존 작업에 통합하거나 데이터를 변경시킬 수 있습니다.

Dataiku DSS 특장점

< 설계에서 운영까지 End-to-End를 지원하는 유일한 데이터과학 플랫폼 >

 

 ■ 협업 및 워크플로우 자동화 지원

   

      - 비즈니스 분석가에서 데이터 엔지니어에 이르기까지, 다양한 인력이 쉽게 협업합니다.

      - 공유 웹사이트를 통해 팀으로 일하고, 워크 플로우 중앙집중식 버전으로 관리됩니다. 

      - SQL, Python 및 기계 학습 등 지식을 결합할 수 있습니다.

      - 사용자를 그룹별로 할당하여 프로젝트 사용자 액세스를 관리합니다.

      - 태그 및 주석을 사용하여 프로젝트를 문서화 시키거나 토론을 진행합니다.

 

  ■ 기존 인프라 활용 

각 입력 데이터 형태에 따라 데이터 처리에 가장 효과적인 실행 엔진을 자동으로 선택하여 데이터를 계산 합니다.
DSS 적용분야

< 데이터과학 기술을 적용하여 체계적/지속적인 분석을 하고자 하는 분야 >  

1. 마케팅 분석 - 마케팅 성과의 수량화/예측, 모든 채널 데이터를 연결/통합하여 마케팅 캠페인을 통일함으로써 고객이탈을 방지합니다.

2. 사기탐지 - 부정확한 신용등급 적용, 허위 보험 청구 또는 사기 거래 등 지속적인 패턴 변화에 대한 리스크 스코어링 또는 행동예측 분석과 같은 예측 모델링에 적용합니다.

3. 수요예측 - 다양한 알고리즘을 사용하여 수요예측 요구에 대한 예측값 및 신뢰도를 산출합니다.

4. 물류 분석 - 재고/물류 데이터의 관리/추적/분석, 재고 배치 및 운송모드 선택의 최적화와 플래닝 작업에 적용됩니다.

5. R&D 분석 - 반복적인 실험/연구 데이터 효율적 분석, 관리, 유지, 반복 및 재현 환경의 구성을 지원합니다.

6. 비즈니스 인텔리전스- ETL(Extract, Transform, Load)에서 분석 및 보고서 작성에 이르기까지 비즈니스 인텔리전스 과정에 필요한 모든 도구를 지원함으로써 이탈방지, 동적인 가격책정, 컨텐츠 최적화 등의 예측 솔루션을 구축합니다.

7. 영업 분석 - CRM 분석, 영업/마케팅 수요 및 실적 예측, 지역 및 고객군별 영업 리소스 최적할당 위한 분석에 활용됩니다.

8. 인적자원 분석 - 조직/인사 혁신을 위한 분석 적용, 운영 성능 개선 및 변화 민첩성 향상, 업무 적성 관련 혼란을 줄이기 위한 분석 등에 활용됩니다.

DSS 기능

 ■ 시각화 데이터 준비 및 감사, 파이선/R/SQL에 대한 최대한의 코딩 기능, 시각화 머신 러닝, 드래그 앤 드롭 데이터 시각화 등을 지원합니다.


 ■ 데이터 적재 및 준비

     - 몇 번의 클릭만으로 데이터를 탐색, 정리 및 변환

     - R, Python, Scala, SQL, Hive 및 Pig에서 사용자 정의 함수 및 변형 작성 


 

 

 데이터 분석

     - 시각적 데이터 탐색 (18 가지 차트 유형)

     - 드래그 앤 드롭 통해 데이터 집합의 설명 통계 생성

     - 대화식 데이터 분석 (Python, R, Scala, SQL)

     - 대시 보드에서 시각화 생성 및 공유

      - JavaScript 활용 웹 응용 프로그램 생성


 

 

   ML 모델 생성

    - 몇 번의 클릭으로 여러 기계 학습 모델 생성, 개선 및 자동 비교

    - 학습 라이브러리 scikit-learn, XGBoost, MLLib, H2O, VerticaML 또는 Python 및 R의 모든 사용자 라이브러리 사용 가능

    - 모델 예측결과 자동 배포

    - 용이한 모델 업데이트 : 신규 데이터 추가, 새 변수 작성, 핵심 메트릭 변동 확인

  

 

 워크 플로우 자동화

    - 시나리오 작업 자동화 : 데이터 재구성, 모델 재훈련, 스코어링 및 새로운 예측 결과 가늠

    - 일정 시간 간격, 데이터 변경 또는 사용자 지정 이벤트 등의 시나리오 실행


 

 

DSS 기대효과

1. 자동차 - GPS 추적, 차량 내 센서, 제조, 운영 및 개발 프로세스 데이터에 이르기까지 모든 유형의 데이터를 가공하고 분석하여 제조 프로세스 최적화, 제품 사용패턴 분석, 선호도 분석 및 마케팅 캠페인 조정, 생산 일정 조정 등을 지원합니다. 

2. 리테일 - 판매 데이터, 소비자 수요 데이터, 가격 변동 데이터, 영업효과, 트렌드 등을 활용하여 세분화하고, 새로운 제품 요구, 가격 책정 분석을 통해 고객에게 개인별 서비스를 제공합니다.

3. 보험 - 언더라이팅, 지급 준비금, 마케팅, 보험료책정 또는 클레임에 대한 예측 분석을 사용해야 하는 경우, 과거 데이터 및 소비자 동향 분석을 기반으로 향후 행동을 예측하여 위험을 보다 효과적으로 평가하고 통제 할 수 있습니다.

4. 은행 - 교차 판매, 상향 판매 및 거래유지 위한 제안을 최적화하며, 정형 및 비정형 데이터를 결합하여 분석함으로써 수익성과 고객 만족도를 개선합니다.

5. 제약 - 유전체학, 대사체학, 디지털 의학에 빅데이터 활용하여 임상 시험 비용을 최소화하고, 바이오 마커 탐지, 약물 감도에 대한 맞춤 예측을 효과적으로 수행합니다.

6. 교통 - 온보드 센서 또는 데이터 수집 지점의 데이터를 병합하고 분석함으로써 도시 교통, 네트워크에서 사용되는 리소스 할당을 최적화하고 작업의 성능과 효율성을 향상 시킵니다.

7. 미디어 - 시청자 소비 및 인구 통계 및 사용자의 온라인 행동을 분석하여 특정 잠재고객에 대해 가장 높은 전환율이 예상되는 광고, 캠페인 및 채널을 효과적으로 예측합니다.

8. 게임 - 플레이어 활동 분석, 게임 시스템 분석 또는 공간 데이터 분석 여부에 따라 모든 데이터를 수집, 가공 및 모델링 하여 게임 디자인을 조정하고 미래 컨텐츠 예측 및 부정사용 탐지 작업을 효과적으로 수행 합니다.

9. 헬스케어 - 최신연구와 과거 데이터를 통합하여 발병 전 부작용을 예측하고, 청구서를 최적화하고, 예방적 치료를 위한 위험군 환자 대상 추출 등의 일련의 작업을 효율화 합니다.

자료

[KSTEC] 데이터이쿠 소개 _ 한글자막 (2" 40")

 

[KSTEC] 데이터이크 프레젠테이션 _ 한글자막 (1" 18")

 

[KSTEC] 데이터이쿠 데모 _ 뉴욕 택시요금 예측 프로젝트 _ 한글 자막 (12" 39")

 

[Free Community Edition 다운로드] 

https://www.dataiku.com/dss/trynow/free-edition/ 

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