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제품

AI 및 데이터 분석

IBM DSX (Data Science Experience)

개요
모든 분석 도구를 한 곳에서 제공합니다.
  • IBM DSX(Data Science eXperience)는 데이터 과학자가 필요로 하는 모든 도구를 통합해서 제공하는 분석 환경입니다.
  • IBM DSX는 가장 대중적으로 사용되는 여러 오픈 소스 분석 기능과 함께 커뮤니티 및 소셜 관련 기능을 제공합니다. 또한 IBM DSX는 분석 작업 시 보다 용이한 환경을 제공함으로써 데이터 과학을 보다 성공적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.
적용분야
체계적/지속적 분석을 통해 데이터과학을 적용의 이점을 극대화 하고자 하는 모든 분야

  1. 1 마케팅 분석 - 마케팅 성과의 수량화/예측, 모든 채널 데이터를 연결/통합하여 마케팅 및 캠페인을 통일함으로써 고객이탈을 방지할 수
              있습니다.
  2. 2 사기탐지 - 부정확한 신용등급 적용, 허위 보험 청구 또는 사기 거래 등 지속적인 패턴 변화에 대한 리스크 스코어링 또는 행동예측 분석과
              같은 예측 모델링에 적용 합니다.
  3. 3 수요예측 - 다양한 알고리즘을 사용하여 수요예측 요구에 대한 예측값 및 신뢰도 산출에 적용합니다.
  4. 4 물류 분석 - 재고/물류 데이터의 관리/추적/분석, 재고 배치 및 운송모드 선택의 최적화와 플래닝 작업에 적용 됩니다.
  5. 5 R&D 분석 - 반복적인 실험/연구 데이터 효율적 분석, 관리, 유지, 반복 및 재현 환경의 구성을 효과적으로 지원합니다.
  6. 6 비즈니스 인텔리전스(BI:Business Intelligence) - ETL(Extract, Transform, Load)에서 분석 및 보고서 작성에까지 BI에 필요한 모든 도구를
              지원함으로써 이탈방지, 동적 가격책정, 컨텐츠 최적화 등의 예측 솔루션 구축을 효과적으로 지원합니다.
  7. 7 영업 분석 - CRM 분석, 영업/마케팅 수요 및 실적 예측, 지역 및 고객군별 영업리소스 최적할당 위한 분석에 활용 됩니다.
  8. 8 인적자원 분석 - 조직/인사 혁신 위한 분석의 적용과 운영 성능 개선 및 변화 민첩성 향상, 업무 적성 관련 혼란을 줄이기 위한
              분석에 활용 됩니다.
주요기능

 
 

  1. 1 단일 워크스페이스에서 다양한 툴 사용 - RStudio, Jupyter, Python, Scala 등 다양한 데이터 과학 도구를 사용할 수 있는
              단일 작업 공간을 제공합니다.

 
 

  1. 2 공유 가능한 협업 프로젝트 - 팀원, 노트북, 스크립트 및 데이터 세트를 공유 가능한 프로젝트로 구성하여 보다 쉽게 협업하고
              투명성을 높일 수 있습니다.

 
 

  1. 3 검색 가능하고 성장하는 커뮤니티 - 댓글을 사용해 조언을 하거나, 새로운 방법을 전달하고, 분석방법의 대안을 제안할 수 있습니다.
              팀과 커뮤니티의 지혜를 모아 더 생산적인 방법으로 분석 할 수 있도록 합니다.


 

  1. 4 필요한 콘텐츠 - 코드를 작성하는 동안 임베드 된 제조사의 팔레트를 사용하여 데이터 세트, 튜토리얼 및 문서 등 필요한 항목을
              바로 찾아 볼 수 있습니다.

 
 

  1. 5 Jupyter 노트북 - Jupyter 노트북은 대화식 컴퓨팅을 위한 웹 기반 분석환경입니다. 데이터를 처리하는 소규모 단위의 코드를 실행하고
              계산 결과를 즉시 확인할 수 있습니다. 노트북에는 데이터, 코드 계산, 시각화, 텍스트, 이해를 돕기 위한 리치 미디어 등 데이터로
              작업하는 데 필요한 모든 구성 요소가 포함되어 있습니다.

 
 

  1. 6 RStudio - R은 데이터 관리를 지원하는 인기 통계 분석 및 머신 러닝 패키지이며 테스트, 모델, 분석, 그래픽 작업이 가능합니다.
              IBM DSX에 포함되어 있는 RStudio는 R로 작업하는 데 필요한 통합 개발 환경(IDE)을 제공합니다.

 
 

  1. 7 Projects - Projects를 사용하면 협업 팀 사이에서 노트북, 데이터 세트, 기사, 분석 작업 스트림 등을 중심으로 협업이 가능합니다.
              그러면 조직 내에서는 지적 자산의 재사용이 용이해지고, 팀간 상호협력과 커뮤니티를 통한 학습 과정을 통해 베스트 프랙티스를 구축하고
              공유할 수 있습니다.
기대효과
  1. 1 헬스케어 - 최신연구와 과거 데이터를 통합하여 발병 전 부작용을 예측하고, 청구서를 최적화하고, 예방적 치료를 위한 위험군 환자의
              대상 추출 등의 일련의 작업을 효율화 합니다.
  2. 2 리테일 - 판매 데이터, 소비자 수요 데이터, 가격 변동 데이터, 영업효과, 트렌드 등을 활용하여 세분화하고, 새로운 제품 요구,
              가격 책정 등을 분석함으로써 고객에게 즉각적인 개인별 서비스를 제공합니다.
  3. 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. 4 은행 - 적절한 시점에서 교차 판매, 상향 판매 및 거래유지 위한 제안을 최적화하며, 정형 및 비정형 데이터를 결합하여 분석함으로써
              수익성과 고객 만족도를 개선 합니다.
  5. 5 제약 - 유전체학, 대사체학, 디지털 의학에 빅데이터 활용하여 임상 시험 비용의 최소화, 바이오 마커 탐지, 약물 감도에 대한 맞춤 예측을
              보다 효과적으로 수행합니다.
  6. 6 공공 - 공공시설에 대한 첨단 기계 학습 및 통계 알고리즘을 활용하여 정전, 시스템 오류, 공급 및 수요의 규모를 예측하거나 비정상 상황을
              예보함으로써 고객 참여 유도에 활용 할 수 있습니다.
  7. 7 교통 - 온보드 센서 또는 데이터 수집 지점의 데이터를 병합하고 분석하여 도시 교통, 네트워크에서 사용되는 리소스 할당을 최적화
              함으로써 작업의 성능과 효율성을 향상 시킵니다.
  8. 8 미디어 - 시청자 소비 및 인구 통계 및 사용자의 온라인 행동을 분석하여 특정 잠재고객에 대해 가장 높은 전환율이 예상되는 광고,
              캠페인 및 채널을 보다 효과적으로 예측합니다.
  9. 9 자동차 - GPS 추적, 차량 내 센서, 제조, 운영 및 개발 프로세스 데이터에 이르기까지 모든 유형의 데이터를 지능적으로 가공하고 분석하여
              제조 프로세스 최적화, 제품 사용패턴 분석, 선호도 분석 및 마케팅 캠페인 조정, 생산 일정 조정 등을 수행합니다.
  10. 10 게임 - 플레이어 활동 분석, 게임 시스템 분석 또는 공간 데이터 분석 여부에 따라 모든 데이터를 수집, 가공 및 모델링 하여 게임 디자인을
              미세 조정하고 병목 현상을 식별하며 미래 콘텐츠 예측 및 부정사용의 탐지 작업을 보다 효과적으로 수행 합니다.

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