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게임에서 공공까지 , 국내 실 사례들로 본 빅데이터 융합 분석

게임에서 공공까지 , 국내 실 사례들로 본 빅데이터 융합 분석. ㈜ 위세아이텍 안 동 혁. 목차. 헬스케어 사례 게임산업 사례 제 조 산업 사례 공공정보 개방 캠페인 관리 SNS 분석. 빅데이터 융합. 데이터의 융합. 조화로운 융합. 플랫폼의 융합. 분석방법의 융합. 1. 헬스케어 사례. 다양한 유형의 데이터 융합을 통해 가치 있는 정보를 사용자에게 제공. 심박 (HR ) 호흡 ( Resp ) 영상 (Video) 음색 (Voice ). 평균온도 : 29.72 도.

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게임에서 공공까지 , 국내 실 사례들로 본 빅데이터 융합 분석

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Presentation Transcript

  1. 게임에서 공공까지,국내 실 사례들로 본 빅데이터융합 분석 ㈜위세아이텍 안 동 혁

  2. 목차 • 헬스케어 사례 • 게임산업 사례 • 제조산업 사례 • 공공정보 개방 • 캠페인 관리 • SNS 분석

  3. 빅데이터 융합 데이터의 융합 조화로운 융합 플랫폼의 융합 분석방법의 융합

  4. 1. 헬스케어 사례 • 다양한 유형의 데이터 융합을 통해 가치 있는 정보를 사용자에게 제공 심박(HR) 호흡(Resp) 영상(Video) 음색(Voice) 평균온도 : 29.72도 최고온도 : 31.03도 최저온도 : 23.97도 온도분포 : 23.97도 원격 바이오 레이더 센서 공간융합센서 모듈

  5. 2. 게임산업 사례 게임 분석 DW 분석 Tool 게임서버A • 아이템분석 • 사용자분석 • 캐릭터분석 • 결제분석 • 사용자정보 • 케릭터정보 • 결제정보 게임서버B Datawarehouse Analysis cubes ETL Data marts 빌링서버 계정서버

  6. 글로벌 게임 데이터 수집 클라우드로 글로벌 빅데이터 통합 미주 유럽 한국 미주 유럽 한국 빠르다 Cloud 홍콩 매우 빠르다 매우 빠르다 Cloud 유럽 Data 전송이 느리고 자주 끊긴다 Cloud 미주 빠르다 빠르다

  7. 글로벌 게임사의 빅데이터 융합 글로벌 클라우드로빅데이터를 수집 로그성 데이터는 하둡으로 정규데이터는 RDB와 인메모리활용 Global Public Cloud Public Cloud BI 지역별 게임서비스 데이터 SaaS BI In-Memory Cube Mart OLAP Cloud Storage EIS 정형데이터 RDB Cube DW Social Analytics HDFS Log Hive DW SNS Mart HDFS : Hadoop Distributed File System SaaS : Software as a Service

  8. 융합 플랫폼의 장점 패키지구매 방식 대비 훨씬 저렴한 비용 특정 제품에 종속적이지 않은 구조 구축 부담 없이 SNS 데이터를 분석 서버구매 방식 대비 훨씬 유연한 확장

  9. 3. 제조산업 사례 대용량 데이터 분석을 위해 클라우드 환경에서 RDB 기반의 BI를 구성 글로벌 클라우드를 적용하고 테스트함 Global Public Cloud 1 Global Public Cloud 2 로그생성과 저장 ODS Mart DW OLAP Mart Reporting 기업시스템 매출, 서비스 ODS : Operational Data Store DW : Data Warehouse OLAP : On-Line Analytical Processing 메타데이터 Business Intelligence

  10. 빅데이터 아키텍처 개선 전통적 BI 구조의 보완 및 개선 클라우드환경에서 아키텍처 변경 Global Public Cloud 통합 전통적 BI구조 유지 인메모리 적용 Hadoop도입

  11. 글로벌 퍼블릭클라우드 활용 데이터 보관 보안 변화 대처 확장 • 데이터 저장 뿐만 아니라 2중 백업을 지원 • 퍼블릭클라우드에서 이미 보안은 검증됨 • 데이터가 빠르게 증가하고 증가세를 산정하기 어려운 곳에서는 확장이 가능한 퍼블릭클라우드가 유리 • 클라우드에서는 아키텍처 변경도 유연

  12. 4. 공공정보 개방 • 서울시 공공 DB 활용을 위한 데이터 관리 인프라 구축

  13. 서울시청 사례 • 공공데이터의 적극적 활용을 목표로 현재 20종에서 2014년까지 150종을 개방

  14. 공공정보 개방 구조

  15. 5. 캠페인 관리 대상 고객, 캠페인 프로그램, 대고객 채널의 증가 이들의 조합으로 발생하는 캠페인 데이터 증폭 규모증가 반응과 ROI 예측에 따른 캠페인 최적화 요구 더 복잡해지고 늘어난 캠페인 성과분석 데이터 최적화 오퍼관리 승인결재관리 정산관리 영업 시스템 연계 오퍼실행 채널 Campaign Mart 운영계 캠페인 고객 Mart 대고객 캠페인 메시지 전달 채널 Campaign Management System 채널연계 (WebService) 정보계(DW) 캠페인 성과분석 Mart 반응 수집

  16. 캠페인성과 분석 Hadoop 고객 반응 모니터링 데이터저장 HDFS Data Mart Hive Map/Reduce Sqoop HQL 성과분석 Mart RDBMS 캠페인 성과 SQL Dashboard OLAP Reporting 성과분석 Cube

  17. 캠페인성과 분석 캠페인 반응 또는운영 모니터링 로그와 같은 단순하면서도 대용량인 데이터는 Hadoop활용 성능을 위해서 Appliance,In-Memory 적용 요약성이고마스터데이터와 결합도가 높은 데이터는 기존 RDB 방식 활용

  18. 원투원 마케팅 실현 • 캠페인 반응성과와 선호 관련 빅데이터를 분석 • 고객별로 선호하고 성과가 높은 상품을 매칭 원투원 채널 매칭 • 예상 고객의 과거 데이터를 근거로 예상 반응과 성과를 예측

  19. 6. SNS 분석 • SNS 비정형 데이터와 고객 정보가 융합된 빅데이터분석 소셜 미디어 분석 SNS 채널 캠페인 키워드 분석 SNS Twitter Facebook … API SNS 분석 데이터 비정형 데이터 작성글 • 최적 • 대상고객 선정 마케팅 메시지 • SNS 고객 • 프로파일링 • 캠페인 실행 • 정형 데이터 • Id, Name, follow수, • 좋아요.카운트, … 기업보유데이터 회원, 실적, 상품, 캠페인 ※ 출처 : 김종현, “빅데이터 분석 기반의 SNS 고객선정 프로파일링 모델에 대한 실증적 연구”, 2012

  20. Cloud 환경의 SNS 분석 • 미디어 홍보 시 얼마나 반응이 있는지를 SNS 데이터로 추정 • 클라우드 서비스에서 필요 항목만 입력 Cloud BI - Social Analytics Service 주제, 키워드, 수집기간 SNS 데이터 수집 • 굳이 외부 데이터를 수집, • 저장할 필요 없이 분석결과만 수신 SNS 데이터 분석 데이터 수신 SNS 분석정보

  21. SNS 채널 캠페인 SNS고객은 1차적으로 기업의 회원 내지 직접적인 고객이 아니라 특정 관심 사항에 따른 그룹 멤버들 비회원이라도 우리의 회원과 소셜네트워크로 연결되어 있다면마케팅 메시지를 타겟고객에게 전달할 수 있음 SNS 채널캠페인 캠페인 대상자에게 SNS 캠페인 메시지를 전달 캠페인 대상자 비대상자

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