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빅 데이터 분석

감정 분석

EXALEAD 고객은 제품 개발, 공공 정책 등 다양한 분야에서 빅 데이터의 감정 분석을 사용함으로써 작업 시 전례 없이 넓은 범위와 정확성, 적시성을 누리고 있습니다.

  • 문제, 브랜드, 조직 등의 공공 인식 모니터링 및 관리("평판 모니터링"이라 칭함)
  • 수락한 신규 또는 개조된 서비스나 제품 분석
  • 잠재적 품질, 가격 또는 규정 준수 문제 예측 및 대응
  • 고객 요구에 맞는 초기 시장 성장 기회 및 동향 파악
이점
  • 기존 인텔리전스 자산에 대한 자유로운 액세스
  • 더욱 스마트하게 상황에 맞는 의사결정을 내릴 수 있도록 완전히 새로운 정보 채널 활용
  • 구조적 데이터와 비구조적 데이터 연결 및 결합

탐색적 분석

기존의 분석("온라인 분석 처리"라고 하며, 질서정연하고 잘 알려진 데이터 환경에서 미리 구성된 정확한 질문에 대한 답을 구하는 분석)과 달리, 탐색적 분석은 사용자의 관심이 방대한 데이터 수집 내 하나의 흥미로운 사실 정보에서 다른 정보로 옮겨가면 그 가능성을 발견하고 검색하는 것으로, 따라서 탐색적 분석을 "반복 분석"이라고 부르기도 합니다. EXALEAD CloudView는 비전문 사용자가 "풀" 및 "푸시" 모드에서 모두 빅 데이터에 대한 탐색적 분석을 수행하기에 이상적으로 설계되었습니다.

"풀" 모드에서 EXALEAD의 시맨틱 마이닝 도구는 데이터에 포함된 관계, 패턴 및 의미를 식별하는 데 사용되며 시각화 도구, 패시트(동적 클러스터 및 카테고리) 및 임의 방식으로 이러한 연결을 탐색하는 데 사용되는 자연 언어 쿼리를 포함합니다.

"푸시" 방식에서 사용자는 특정 질문에 대한 답을 얻기 위해 데이터를 순차적으로 요청할 수도 있고 어떤 결과가 발생하는지 알아볼 수 있도록 특정 작업(예: 정렬)을 지시할 수도 있습니다.

이 접근 방식에서는 다른 빅 데이터 기술과 달리 일반 사용자가 탐색적 분석의 잠재력을 활용할 수 있으며 샘플링을 통해 어떤 결과가 발생하는지 살펴보고 상황에 따라 검색 결과에 대해 작업을 수행하거나 조사 또는 검증을 위해 전문가에게 정보를 전달할 수 있습니다.

운영 보고 및 분석

탐색적 분석은 계획에 적합한 반면 운영 분석은 작업에 적합합니다. 이러한 분석의 목표는 실시간으로 또는 거의 실시간으로 의미 있는 운영 메트릭에 대한 실천 가능한 인텔리전스를 제공하는 것입니다.

그러나 메트릭은 "스마트" 유틸리티 미터, RFID 리더, 바코드 스캐너, 웹 사이트 활동 모니터 및 GPS 추적 장치와 같이 네트워크 장치에서 생성된 작은 패킷 데이터로 이루어진 대량의 스트림에 포함되어 있으므로 이와 같은 작업이 쉽지 않습니다. 이러한 기계 데이터는 사람이 아닌 다른 기계에 사용되도록 설계되어 있습니다.

그러한 데이터를 비관계(NoSQL) 데이터베이스에 저장하는 경우 성능 장벽을 극복할 수는 있지만 유용성과 관련된 장벽은 그대로 남아 있습니다. 또한 이러한 시스템 대부분과 관련된 배치 업데이트 프로세스에는 데이터 대기 시간이 발생하여 운영 보고와 호환되지 않습니다.

데이터 대기 시간 및 유용성 문제는 기존의 데이터 웨어하우스에 걸림돌이 되기도 합니다. 그리고 기존의 특정 관계형 데이터베이스를 확장하려면 막대한 비용이 소요되며 과정도 복잡합니다.

하지만, 조직은 이제 CloudView를 활용하여 기술 및 재무 관련 장애를 극복함으로써 사용이 간편하며 매우 저렴한 하드웨어 비용으로 대대적으로 확장 가능한 운영 보고 및 분석 솔루션을 제공하고 있습니다. 이러한 솔루션은 본질적으로 스마트한 운영 결정을 내리는 데 중요한, 사일로 전체의 포괄적 가시성을 제공하도록 설계되었습니다.

관련 자료

  • GEFCO Case Study
  • Search-Based Applications (Solutions Brief)