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응용 데이터 서비스

AI 비즈니스 혁신 서비스

AI 플랫폼 구축 및 효율적인 통합 서비스를 제공합니다.

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데이터 수집

다양한 소스에서 데이터를 효율적으로 확보하여 비즈니스에 유용한 정보를 제공하는 과정​
​입력 데이터, 로그, 크롤링, 센싱 데이터를 체계적으로 수집하여 분석 및 활용 가능한 형태로 변환

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입력 데이터 수집

고객의 비즈니스 요구에 맞춘 구조화된 데이터 및 비주조화된 데이터를 포함
예) 전자상거래 사이트의 고객 구매 기록, 장바구니  데이터를 체계적으로 수집하여 개인화된 마케팅 전략에 활용

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로그 수집기

서버, 앱 네트워크 로그 데이터를 중앙화된 플랫폼으로 수집하여 성능 및 보안 모니터링을 지원
예) 상품 비교 사이트에서 경쟁사의 가격 정보를 크롤링하여 동적 가격 책정 전략 수립

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크롤링

웹 데이터를 자동으로 수집하여 경쟁사 분석, 트렌드 파악 등에 활용
예) 상품 비교 사이트에서 경쟁사의 가격 정보를 크롤링하여 동적 가격 책정 전략 수립

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센싱 데이터 수집

IoT 센서를 통해 실시간으로 환경 데이터를 수집
예) 스마트 팩토리에서 온도, 습도 데이터를 센싱하여 장비 상태를 실시간 모니터링 및 예방 유지보수에 활용

사용 기술

logstash selinium_beatifulsoup kafka airflow

데이터 저장

수집된 데이터를 안전하게 보관하고 필요에 따라 효율적으로 엑세스 할 수 있도록 지원
 다양한 저장 기술을 사용하여 데이터의 안정성과 확장성을 제공

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데이터 웨어하우스

정형 데이터를 고속으로 처리하여 비즈니스 분석에 활용
예) 금융기관이 고객의 트랜젝션 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장해 신용 점수를 분석

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빅데이터 분산 처리

대규모 데이터를 병렬로 처리하여 분석 속도를 높임
예) Spark를 사용하여 대량의 사용자 로그 데이터를 처리하고 행동 패턴 분석

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관계형 데이터베이스

데이터의 구조적 저장 및 관리를 위한 솔루션
예) MySQL을 활용한 ERP 시스템에서 고객 주문 데이터 관리

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NoSQL 데이터베이스

비정형 데이터와 대규모 데이터를 처리하기 위해 설계
예) MongoDB를 활용하여 SNS의 비정형 데이터를 저장 및 분석하여 트렌드 파악

사용 기술

redshift selinium_beatifulsoup singlestore elasticsearch mongodb hadoop

데이터 분석

수집된 데이터를 활용하여 통찰력을 도출하고 의사결정을 지원하는 단계

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기술 통계

데이터를 요약하고 기본 통계치를 제공하여 초기 인사이트를 도출
예) 설문 조사를 분석하여 평균 및 분산을 계산하고 마케팅 전략 수립

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진단 분석

데이터를 활용하여 문제의 원인을 파악
예) 제조 공정의 비효율적인 부분을 분석하여 생산성을 개선

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예측 분석

머신러닝 알고리즘을 사용하여 미래의 결과를 예측
예) AI를 통해 재고 부족 가능성을 예측하고 공급망 관리 최적화

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실시간 분석

스트리밍 데이터를 분석하여 즉각적인 의사결정을 지원
예) 금융 거래에서 이상 징후를 실시간으로 탐지하여 사기 방지

사용 기술

python r tableu kibana spark

AI 활용

데이터에서 새로운 가치를 창출하고 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 지원

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자연어 처리(NLP)

텍스트 및 음성을 이해하고 처리하여 고객 경험을 개선
예) 고객 서비스 챗봇을 통해 문의를 자동으로 응답하고 응답 시간을 단축

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데이터 예측 및 분석

데이터를 활용하여 비즈니스 문제를 해결 예) 제품 판매업체가 AI를 활용해 계절별 수요를 예측하고 재고를 최적화

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Gen AI

콘텐츠 생성 및 시뮬레이션 자동화를 지원
 예) 광고 캠페인용 고품질 마케팅 콘텐츠 자동 생성

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추천 시스템

사용자의 행동 데이터를 분석하여 개인화된 추천을 제공
예) OTT 플랫폼에서 개인화된 영화 및 드라마 추천

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이미지 및 비디오 분석

시각 데이터를 처리하여 품질 관리 및 이상 탐지를 수행
예) 제조업에서 AI 비전을 활용하여 제품 결함 자동 탐지

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Multi Modal AI

다양한 유형의 데이터를 결합하여 종합적인 인사이트를 제공
예)  의료 분야에서 텍스트와 이미지 데이터를 통합하여 질병 진단