빅데이터 분석 어플라이언스 네티자(ibm puredata for analytics) ·...
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빅데이터 분석 어플라이언스 네티자(IBM PureData for Analytics)
도입성공사례
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고도화된 빅데이터 분석이
필요한 이유01고객사례
• 신세계몰
• 현대상선
• 로엔 엔터테인먼트
• 코카콜라
• 피츠버그 의과대학 메디컬 센터
• 동일본여객철도
• 에트나 보험
• 스프린트 통신
02
빅데이터 분석 어플라이언스
네티자(IBM PDA)가 필요한 이유03네티자(IBM PDA)
제품 소개04
이제, 최적화된 빅데이터 분석
어플라이언스 네티자(IBM PDA)로
비즈니스 성공을 실현하십시오.
빅데이터를장악해야
비즈니스 성공을
거머쥘수있습니다
빅데이터에 매몰되지 않고
장악하는 전략, 귀사는 제대로 알고 계십니까?
이미IT업계뿐만아니라비즈니스세계에서도널리사용되는용어가되었습니다.그래서
우리는때때로빅데이터가비교적최근에등장한현상이라는사실을잊곤합니다.
아직도빅데이터를하나의유행으로만보는시각이있지만,실제로사람,프로세스및기기
에서생성되는데이터의양이지속적으로증가하고있는것은사실입니다.이런점에서볼때
이제빅데이터는우리삶의일부가된것입니다.
우리는이러한압도적인양의데이터를잘활용했을때비즈니스의중요한자원이된다는
점과함께데이터를올바르게활용하지못했을경우,오히려큰실패의원인이될수있다는
점을명심해야합니다.그렇다면비즈니스성공을위해빅데이터를어떻게활용해야할까요?
네티자가 IBM PureData for Analytics(PDA)라는 이름으로
새롭게 태어납니다
IBM PureData for Analytics는네티자기술을바탕으로한어플라이언스개념을세계
최초로데이터웨어하우스시스템에적용하였습니다.또한,데이터베이스,서버,스토리지를
하나로통합하여모든구성을최적화시킨차세대BI/DW인프라스트럭쳐환경을제공하는
DW전용어플라이언스제품입니다.
빅데이터 분석과 활용, 어떻게해야할지막막하시다면...
IBM기업가치연구소가UniversityofOxford의SadBusinessSchool과협력하여수행한최근의연구에서는응답자
들에게현재자신이속한조직의빅데이터관련활동의수준을기술하도록요청했습니다.연구결과,빅데이터도입에
대한네가지주요단계를발견했으며,이단계들은교육,탐색,개시및실행단계로이루어진연속선상에서진행됩니다
(그림1참조).3
연구결과6%의조직만이빅데이터와관련된계획을이미실행하고있으며,약25%의조직은
파일럿계획을실행중이고,50%의조직은전략을개발하는단계에서빅데이터솔루션구매를
고려하고있으며,25%이상의조직은정보수집단계인것으로나타났습니다.
현재자신의조직이빅데이터전략과관련된작업을추진하고있지않다고하더라도,경쟁업체
에서는이미이러한작업을추진하고있을수있습니다.빅데이터활용전략에있어어려운점은
‘어떻게,어디서부터빅데이터활용을시작해야할지결정해야한다’는것입니다.
아직빅데이터분석과활용에대한솔루션을마련하지못하셨다면지금국내·외리딩기업들이
네티자(IBMPDA)도입으로빅데이터분석에성공한사례들을만나보십시오.다양한산업군에서
빅데이터분석을통해얻은비즈니스효과들을확인하실수있습니다.
1. 맥킨지 글로벌
“빅데이터 : 혁신, 경쟁,
생산성을 위한 차세대
선구자.”2011.05
www.mckinsey.com/
insights/business_tech-
nology/big_data_the_
next_frontier_for_in-
novation
2. 세계 이동통신 협회
“정보사회 측정하기”2012.09
3. 비즈니스 가치를 연구하는
옥스포드대 Sa d 비즈니스
스쿨 & IBM 협력 기관
“분석론 : 빅데이터 사용의
현실 세계”2012. 11
http://www.935.ibm.
com/services/us/gbs/
thoughtleadership/ibv-
big-data-at-work.html
이미다양한산업에서
빅데이터를
활용해
비즈니스 성공을
도모하고있습니다
‘빅데이터 (Big Data)’는
미국의헬스케어업계는건강보험과관련된부정행위로인해연간약
2,500억달러를지출하고있었으나,빅데이터를창의적이고효과적으로
활용해효율과품질을향상시켜매년3,000억달러이상의가치를창출
하고있습니다.1
빅데이터를활용하여외부의부정행위(고객,예금주또는보험가입자와
관련된부정행위)및직원과관련된내부사고를손쉽게방지하고있습니다.
유럽의정부기관에서는빅데이터의활용을통한운영효율향상으로
1,000억유로(미화1,490억달러)이상을절약할수있었습니다.1
적절한재고를확보하지못해놓치는판매기회를빅데이터를활용하여
해결하고있으며,한소매업체는빅데이터를활용하여영업이익률을60%
이상높였습니다.1
전세계에60억명의가입자를보유하고있으며매년두자리수의성장률을
기록하고있는2통신업계에서는각개인의생활방식에맞게차별화되고
개인맞춤화된서비스와위치기반오퍼링에빅데이터를활용하고있습니다.
헬스케어
금융
정부기관
통신사
소매업
지식의수집및
시장관측에주력
비즈니스필요사항및
과제를바탕으로
전력및로드맵을개발
빅데이터계획에대한
파일럿프로젝트를
시행하여가치및
요구사항의유효성검증
두개이상의
빅데이터계획을
실행했으며지속적으로
고급분석을적용
총 응답자 비율 24% 총 응답자 비율 47% 총 응답자 비율 22% 총 응답자 비율 6%
응답자들에게조직내에서이루어지고있는현재의빅데이터관련활동상태를기술하도록요청.
총 응답자 수 n = 1061
반올림으로인해비율의합계는100%가되지않습니다.
빅데이터 도입 패턴그림 1
교육 탐색 개시 실행
빅데이터분석어플라이언스
네티자(IBMPureDataforA
nalytics)
0504
소비자보다 더 민첩하게!한발 앞서 움직여야 하는
온라인 쇼핑몰온라인 쇼핑몰의 성공 열쇠,
단 16초 만에 분석하고 찾아내다!
신세계몰은(주)신세계를모기업으로하여차별화된서비스를
제공하며대한민국의유통산업을이끌어나가고있다.
신세계몰이운영중인신세계온라인종합쇼핑몰은신세계
그룹의70여년유통노하우를온라인상에재현한인터넷
백화점이다.
오프라인의상품소싱력과물류인프라에온라인첨단
시스템을접목시켜상품,가격,속도,서비스만족도를
획기적으로향상시키고있으며온·오프통합Multi-
channelretailer로서입지를굳히고있다.
수 일에 걸쳐
분석해야 했던 대용량 데이터,
16초 내에 분석하게 된
신세계몰의 성공 스토리
성장가도를 달리고 있지만데이터 분석 속도는
이를 따라잡지 못했던 상황
고객 맞춤 서비스를 위해 꼭 필요했던 고도화된 데이터 분석
네티자로 데이터 분석 시간 감축,쇼핑몰 매출은 껑충
신세계쇼핑몰은최근3년동안연평균약40%정도의
비즈니스성장을이뤄냈다.단기간내에경이로운매출성장을
달성한것이다.그러나비즈니스가성장하면서한가지걱정
거리가생겼는데그것은바로‘폭발적으로증가하는데이터’
였다.일평균2만여건의주문이발생함에따라월평균
35GB에달하는데이터들이쏟아졌다.이렇게고객데이터와
거래데이터가매일매일감당하기어려울만큼적재되다보니,
영업부서에서필요로하는분석결과를얻는데수일이걸릴
수밖에없었다.신세계몰은지난2011년,이러한어려움
때문에결국새로운데이터웨어하우스(DW)시스템을구축
해야만했다.
그러나이렇게구축된데이터웨어하우스도,막상운영단
계에들어서자해법이되지못했다.기존에쌓아두었던고객
데이터를분석하는데한계가있었고적합한고객데이터를추
출하는데도최소2~3일이소요되었기때문이다.그리고이렇
게추출된데이터도구매패턴이나고객세그먼트등을세부적
으로분석해추출한데이터가아니었기때문에고도화된캠페
인을수행하는데어려움이있었다.
당시고객맞춤서비스를실현하기위해보다정밀하게
분석된데이터가필요했던신세계쇼핑몰은DW어플라이언스
도입을고민했고,총3개사의DW어플라이언스를후보로
채택해PoC(개념검증)를수행했다.그결과대용량데이터를
안정적으로빠르게분석해주고,고차원의다중분석과자체
이중화구조를기본적으로제공해주는네티자(IBMPDA)를
선택하게되었다.이전까지신세계몰은데이터마트를구축해
사용하는정도였지만네티자도입을통해사용자중심으로
운영하는고도화된빅데이터분석이가능해진것이다.
온라인쇼핑몰은업의특성상오프라인쇼핑몰
보다상품이빠르게순환되어야하며이와함께
캠페인과프로모션도급속하게변화되어야만한다.
또한M&A와대형백화점의온라인쇼핑몰운영
으로경쟁이치열해지고있으며,여기에모바일,
소셜네트워크와같은새로운채널이등장하면서
새로운변화에직면하게됐다.그가운데주요
이슈로급부상한것이바로‘빅데이터분석’이다.
대용량데이터를처리하고이를신속하게분석하는
능력이핵심역량으로여겨지게된것이다.
온라인쇼핑몰은빅데이터분석을통해도출된
결과들로감춰져있던소비자의인사이트를발견
하고트렌드를예측해새로운마케팅전략을펼
쳐야한다.소비자보다,경쟁기업보다더민첩
하게움직여서상품들을개발하고순환시켜야
하는업의특성상빅데이터분석은선택이아닌
필수전략이된것이다.
빅데이터분석어플라이언스
네티자(IBMPureDataforA
nalytics)
0706
현재신세계몰은1,500여개의테이블로구성된6개DB,
총14TB를네티자서버를통해운영하고있으며,일평균
1만4000여개의고객분석관련쿼리가수행되고있다.특히
기존에는수일을소요해도분석하지못했던정보들을현재는
평균응답시간16초내(2013년10월기준)에추출하고있다.
이처럼네티자를통해고객맞춤형마케팅대응력이강화된
신세계몰은시스템도입후매출이증가되었다.기존데이터
를분석하고가공해맞춤형고객서비스를실현,캠페인프로
세스에맞춰데이터모델을적용함으로써고객의구매패턴,
상품과카테고리,브랜드간의연관성,상품카테고리별특징
분석등을수행할수있게된것이다.프로젝트를수행한
신세계아이앤씨의솔루션사업팀정민식부장은‘온라인
쇼핑몰의경우검색정보,체류시간,장바구니등다양한
관점에서분석할만한정보가많다.기존에쌓아놓은데이
터를고객(Customer),상품(Product),위치(Place),실행
(Operation)등으로나눠가치있는정보로분석하기위해서
는네티자가최적이다’라고설명했다.
현대상선의IT시스템은2000년초반까지각지역마다따로
따로구축되어있었다.이때문에각지역별데이터를분석
하여취합하는데많은시간이걸렸다.현대상선정보통신
기술팀김덕기과장은“해운업계에서도데이터분석에대한
니즈가10여년전부터지속적으로있었습니다.지역별로
시차가모두다른데,분석속도가늦어지니하루전데이터를
활용해야했습니다.이렇게하다보니데이터분석이지역
별로겹치는경우가많았습니다.”라며당시의어려움에대해
이야기했다.현대상선은이런
이유로지난2000년초,관계
형데이터베이스(RDB)형DW
시스템으로본사기준통합
작업을진행했고,10년정도
이시스템을사용했다.그러
나이것이데이터분석에따
르는어려움을모두해결해
주지는못했다.
지역별로 구축되어 있던 DW, 데이터 분석에 상당한 시간이 소요되던 환경
사용자의 니즈에 따라 더 빠르게, 더 정밀하게데이터 분석을 해야하는 상황
10배나 빨라진 분석 속도, 놀랍도록 정밀해진 데이터 분석 결과
10년이라는시간동안DW시스템을사용하면서,사용자
들이요구하는데이터분석의수준도점점높아져갔다.
보다정밀한데이터분석결과를요구하는상황에서데이터를
가공하는시간이점점늘어가면서데이터분석속도는떨어
질수밖에없었다.이런상황이지속되자내부적으로데이
터분석속도에대한불만들이늘어만갔다.이에대한긴급
대책으로DW를최대한튜닝하여데이터가공시간을단축
하긴했지만,결국한계에부딪혔다.
이로인해지난2011년현대상선은DW어플라이언스
도입을고려하게되었고,이를위해BMT(벤치마크테스트)를
진행했다.그결과기존대비최고80배나더빨라진분석
속도를기록한네티자(IBMPDA)를도입하기로결정했다.
네티자를도입한후,10배가까이빨라진데이터분석속도를
유지하며하루단위로차이나던데이터가실시간에가까운
데이터로바뀌는효과를보게되었다.
현대상선은네티자도입후,사용자조회속도와데이터
가공속도가향상되었으며,몇시간씩걸리던데이터가공
시간이분단위로단축되었고하루전데이터를받아서영업
해야했던과거와달리준실시간으로가공된데이터를사용
할수있게되었다.기존에는단순한영업실적데이터도
두시간반이상의시간을들여분석해야했는데네티자도입
후이를30분이내로단축할수있게되었다.뿐만아니라
하루전데이터가아닌분단위의데이터를즉시사용할수
있게되면서데이터분석정확도가이전보다훨씬높아졌다.
이런도입효과는기존에낭비되었던인프라를재활용하는
결과로이어졌다.
이전에는분석을하더라도결과는일반적인수준의의사
결정에그쳤지만이제는데이터가공속도가단축되어매우
정밀한데이터분석까지가능하게되었다.네티자로상세분석,
적시분석이가능해졌기때문에대화주(VVIP)서비스를위한
비즈니스로직도연구할수있게되었다.
현재현대상선내에서분석된데이터결과는경영지원팀,
인사팀등전사적으로사용중이지만특별히영업부서인력
들이가장많이사용하고있다.10배나빨라진분석속도로
도출된정밀한분석결과는향후매출증대를위해필요한
비즈니스로직을세우는데큰도움을주고있다.
정밀한 데이터 분석을 쾌속으로!비즈니스 성공을 향해 순항하다!
1976년VLCC유조선3척으로창립한현대상선은오늘날전세계4개본부,28개법인,74개지점의방대한글로벌네트워크를
구축하고있는,한국을대표하는종합해운기업이다.160척이상의최첨단선박과전세계주요항만을거미줄처럼연결하는
방대한항로망을통해국가경제의동맥역할을담당하고있다.
실시간에 가까운 데이터 가공,
더 정밀해진 분석 결과 얻게 된
현대상선의 성공 스토리복잡한 데이터 분석 로직과
추정 단가로 마감해야 하는 해운업
해운업은처리해야할 데이터의양이금융이나
통신업에비해많지않은산업이다.그러나추정단가,
내륙운송,복합운송등에대한데이터수치를끌어
내기위해복잡한비즈니스규칙과로직이필요하다.
뿐만아니라영업실적이고정적으로산출되지
않고운항에따라변하기때문에매출이나소모
비용에대한정산은추정단가산출로마감해야하는
경우가잦다.국제적으로운항을해야하는경우
출발지역과도착지역의시차가발생하고이때문에
데이터를취합하고가공하는데적지않은시간이
걸리며,분석시점에서사용자가데이터를볼수
없다는어려움이있다.
빅데이터분석어플라이언스
네티자(IBMPureDataforA
nalytics)
0908
로엔은네티자를도입하기전에BMT(벤치마크테스트)를
진행했다.이를통해규칙적으로결과값이나오며,예산에도
적합한네티자를도입하게되었다.규칙적으로나오는결과
값은향후데이터분석시간을예측가능하게만들어주며
데이터분석및조합을통해비즈니스에적절하게활용할수
있게해준다는이점이있었다.이런이유로네티자가타사
어플라이언스에비해높은점수를받게된것이다.로엔의
정병근팀장은“네티자도입전사전BMT시나리오의긍정
적인결과가운영효율성을보장할수없지만,실제로도입
하고나니현재까지초기도입목적에맞게데이터관리효율
성및데이터처리능력을일관되게유지하고있습니다.”라며
네티자의성능에대해높은점수를주었다.
이외에도로엔시스템운영팀이손꼽는네티자의장점은
‘별도의운영인력이필요없을정도로심플하게되어있는
구조적특징’이다.인덱스를생성할필요없이DB관리를
빠르게할수있고,추가관리가필요없어데이터관리가
손쉬워진것이다.하드웨어아키텍처도노드는OS,데이터는
하드웨어로관리해서버를내리는과정이복잡하지않고,
스위치몇번만누르면끝나기때문에효율적으로인프라를
운영할수있게되었다.
로엔은데이터가폭증하고있는현시점에서네티자로인해
얻게되는운영효율성이비즈니스에큰도움을줄것으로
예상하며,향후네티자의활용을극대화하여DataMining,
AdvancedDataAnalytics를통한데이터활용관점의
내·외부적인사이트를확보해고객의니즈및트렌드변화
에빠르게대응하는대고객서비스를제공할수있을것으로
기대하고있다.
폭증하는 데이터, 손쉽게 관리 끝!
스트리밍 서비스의 질을 높이다
끊김 없는 스트리밍,
그 이상의 서비스 질 높이기
로엔엔터테인먼트의전신은1978년서울영등포구문래동에세워진서울음반으로2009년SK텔레콤의온라인음원
판매서비스인멜론을인수해운영을시작하였다.로엔엔터테인먼트는음원및음반유통,음악콘텐츠제작,연예인
매니지먼트등을주요사업으로하는엔터테인먼트기업이다.로엔엔터테인먼트가운영중인멜론은음악포털브랜드
파워1위(2013년,한국능률협회컨설팅)를자랑하는스트리밍서비스로1,800만명이상의고객을확보하고있다.
서비스의 질을 높이기 위한 통계 작업을
쉽고 빠르게 진행하게 된 로엔엔터테인먼트의 성공 스토리
별도의 운영 인력 없이 손쉽게 데이터 관리 끝!
요인으로작용합니다.”라고언급하며데이터를관리하고
리포팅하는데걸리는시간을줄이기위해서라도새로운DW
구축이필요했다고덧붙였다.
로엔의맬론통계고도화프로젝트는‘유연한리포트기능
및구조’,‘이기종DB간의안정적인데이터적재구현및자
동화’,‘대용량데이터의효율적인저장및관리,조회성능’등
3가지방향성을가지고추진되었다.이중대용량데이터처리
를위한인프라는데이터분산저장및데이터압축효율성과
관리포인트최소화,조회성능의일관성을시스템도입의핵
심판단기준으로삼았고이에따라여러어플라이언스제품
들중에서네티자(IBMPDA)도입을결정하게되었다.
데이터 관리 및 리포팅 시간 줄이기 위해 새로운 DW 구축 필요
이러한이유로로엔은통계를위한별도의시스템인프라
구축을해야한다는판단을하게되었다.로엔멜론사업본부
IT그룹시스템운영팀정병근팀장은“통계는데이터를통해
리포트를만드는작업이주가되어야하는데데이터관리
자체에시간을소비하면운영을할수없게됩니다.데이터
분석속도는비즈니스커버리지확대에있어매우중요한
빅데이터분석어플라이언스
네티자(IBMPureDataforA
nalytics)
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로엔엔터테인먼트(이하‘로엔’)멜론사업본부IT
그룹시스템운영팀은멜론스트리밍서비스를전담
하고있는부서다.시스템운영팀은2가지파트로나뉘
어져있다.인프라및솔루션의기획과도입,그리고
구축및운영업무영역등을담당하는TA파트와
데이터아키텍처,데이터분석업무를담당하는
DA파트로나눠져있으며끊김없는스트리밍으로
정평이나있는멜론의스트리밍서비스관리까지도
맡아하고있다.지난해로엔은멜론스트리밍서비
스의질적향상을위해새로운프로젝트인‘멜론
통계고도화프로젝트’를추진했다.이프로젝트는
사실기반분석(Fact-BasedAnalysis)관점의
데이터인사이트영역확보를통해대고객접점
증대와더나은서비스제공을목표로했다.
기존 OLTP DBMS의 한계로 통계를 위한 데이터 가공에 난항
로엔이새로운프로젝트를추진하게되면서한가지걸림
돌이되는것이있었는데그것은바로기존의‘OLTPDBMS
(온라인트랜잭션처리데이터베이스관리시스템)의한계’였다.
당시멜론은1,800만명의고객을보유한스트리밍서비스로
엄청난양의데이터가매일매일적재되고있었으며이때문에
기존의DBMS로는데이터를신속하게관리하고처리할수
없었다.대고객접점증대를위해서우선적으로통계작업을
재빠르게진행해야하는데,기존의DBMS로통계와관련된
여러가지쿼리배치작업을돌리면당일저녁에시작해다음
날아침에끝날정도로많은시간이소요되었다.보유하고
있는리소스대부분을사용하면서도통계를위한데이터
가공속도는너무나느렸기에,기존의DBMS로는새로운
프로젝트를진행하는데여러모로난항을겪어야했다.
세계1위음료기업인코카콜라는고객관리프로
그램인‘MyCokeRewards’프로그램을통해
자사가보유한여러브랜드에대한고객의지지도를
높이고소비자의활동을활발하게만들고싶어
했다.이것을위해기존회원기반을확대해My
CokeRewards회원의활동이더활발해지도록
만드는것이코카콜라의목표였다.코카콜라는
이를위해‘ConsumerNetworkedExperience
계획’을실행하기로했으며웹,태블릿,모바일
기기,자판기등가능한모든채널을통해소비자
에게접근해각소비자에게관련성높은맞춤상품
제안및프로모션을실시해최상의경험을제공
하려했다.이러한계획의중심에는MyCoke
Rewards의회원DB가있었다.회원DB를제대로
활용하면소비자를더욱세심하게이해할수있고,
그로인해좋은성과를얻어낼수있기때문이다.
기존의 고객 DB 활용해자사 브랜드 지지도 높이기
고객의 마음을 간파하니고객 수가 5,000만 명으로 껑충!
정밀한 회원 DB 분석 통해 비즈니스 인사이트 얻어
충성 고객을 늘린 코카콜라의 성공 스토리
1886년에설립된코카콜라는콜라를최초로발명하고생산한미국의대표
기업이다.한해에약470억병의콜라를판매하며,매년전세계브랜드
가치1위를고수하고있는코카콜라는미국의자본주의를상징하는하나의
문화로인정받고있다.코카콜라는경제전문지포춘(Fortune)이선정한‘세계
에서가장존경받는기업(World’sMostAdmired)’4위에오르기도했다.
비정형 텍스트 분석을 이용한 개인화된 마케팅으로 고객 수가 두 배로 상승
코카콜라는네티자를도입한후마케팅범위를
최적화할수있게되었으며,소비자의개인적인
데이터와상호작용을추적,모니터링,관리,유지
보수및분석함으로써마케팅프로그램의효과를
높일수있게되었다.마케팅담당자들은다양한
지리적인구통계자료와행동의속성을이용하여
각회원을세분화하고예측분석을실행함으로써
소비자로부터가장높은가치를창출하는데필요한
차선전략을결정할수있게되었다.또한,고객의견
란의 비정형 텍스트를 분석하고 소비자의 프로
파일을바탕으로규칙기반의메시지를작성하여
문의사항,질문또는상호작용에대한응답을각
개인에따라맞춤화및차별화하여실현하게되었다.
마케팅담당자들은캠페인에대한반응을추적할수
있으므로,성과와응답률을평가하고이러한정보를
이용해캠페인을수정하고개선할수있게되었다.
이러한사실을바탕으로효과가높은프로그램과
메시지는반복적으로실행하고그렇지않은프로
그램과메시지는폐기하는형식으로캠페인개발
작업을개선해나갔다.마케팅담당자들은소비자의
행동을분석하여회원수의감소를예측할수있으
므로각회원을유지하기위한전략을개발할수있
었다.위와같은활동들을통해코카콜라는네티자를
도입한후고객관리프로그램의회원을2,500만명
에서5,000만명으로늘린다는목표를달성하는데
잠재적인도움을얻었다.
데이터 분석에 필요한 DB 이용 시, 터무니 없이 높은 서비스 비용 발생
그러나MyCokeReward에서사용하던DB는
Fair IsaacCo.(FICO)에의해관리호스팅되고
있었으며,코카콜라가기본적인분석또는보고
작업을위해DB를이용할때마다높은서비스비용
을요구했다.이로인해코카콜라는자사의통찰력
‘구매’에자금을낭비할위기에놓였다.또한,FICO
플랫폼은코카콜라가원하는Consumer Net-
worked Experience프로그램을지원하는데
필요한차선전략과예측분석기능을제공하지
못했다.
고객의 DB 분석해 세분화된 결과 도출하는 플랫폼 구축
코카콜라는 Consumer Networked Expe-
rience프로그램의핵심구성요소인소비자DB
솔루션개발작업을위해네티자(IBMPDA)를
도입,새로운플랫폼을구축했다.이플랫폼은‘IBM
PureDataSolutionforCustomerInsight’라
불리는IBM과Aginity의공동기술을바탕으로구축
되었으며,여기에는네티자기술기반의Aginity
CustomerIntelligenceAppliance(CIA)가포함
되어있다.CIA솔루션은트래픽이많이발생하는
웹사이트를지원하고빅데이터분석,고급캠페인
및웹사이트분석과예측을실행하기위해신속
하게배치가능한민첩한플랫폼을제공한다.이러
한시스템은MCR웹사이트및캠페인과관련된
소비자상호작용데이터,즉페이지뷰와활동,
클릭수,포인트및혜택관련데이터,GPS기반
프로세스를이용한위치데이터,개인적인관심사에
대한정보,게임화(Gamification)관련데이터,게임
이외의애플리케이션에대한게임플레이역학이용
등을포착및분석하도록설계되었다.
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1893년에설립된피츠버그의과대학메디컬센터(UPMC)는피츠버그
보건대학의부속기관으로헬스케어서비스와보험업무를수행
하고있다.3,400여명의의사가근무하고있으며220만명의
보험가입자를보유하고있는UPMC는현재22개의병원과
400개의외래진료소를운영중이다.
정확한 임상 결과 평가로재입원율 줄이고 비용도 줄이고!
분산되어 저장되었던 대용량 데이터,
합리화 및 표준화 통해 정확한 분석 결과 얻은
피츠버그 의과대학 메디컬 센터의 성공 스토리
임상적성과를평가하는작업은헬스케어
서비스업체에서는매우중요한작업이다.
피츠버그의과대학메디컬센터(이하‘UPMC’)
는현재미국의새로운의료보험제도에
따라재입원율이특정수준을초과할경우
벌금을내야했기에이런임상적성과를정확
하게평가해야했다.그러나이런과업은당시
UPMC에게는무리한일이었으며,또한정보
관리방법과관련된중대한문제들까지도
발견하게되었다.UPMC는헬스케어서비스
제공프로세스의영향력을파악하기위해
임상효율성에대한성과를평가하려했지만
이에대한답을찾아내기어려웠다.그이유는
UPMC가보유하고있는수백대의진료
시스템과재무시스템및운영시스템에
저장된다양한데이터양이계속해서증가
하고있었으며,이러한데이터는분석을하는
데곧바로이용하기어려운상태였기때문
이다.게다가여러독립된시스템에분산
되어저장된데이터를처리하기에기존의IT
인프라의역량에는한계가있었다.
헬스케어 서비스의 특성상
정확한 임상적 성과
평가 필요네티자와함께구축한플랫폼에는엔터프라이즈분석포털의
역할을하는IBMWebSpherePortalExtend가있어통합
데이터에액세스할수있게되었다.또한IBM의소프트웨어를
이용해임상데이터를재무및운영데이터와함께분석할수
있게되었으며,이후사용자가쉽게이용할수있는대시보드에
분석결과를표시할수있게되었다.따라서의사와UPMC는
정보를신속히드릴다운하여환자의치료결과에대한통찰
력을얻을수있게되었다.
임상, 재무, 운영 데이터 함께 분석하는 네티자로
다양한 통찰력을 얻다
이러한이유로UPMC는임상,재무,행정및운영정보를
통합해평가작업에도움을제공하고임상적성과를향상
시키기위한DW구축및빅데이터분석을위한어플라이
언스를도입해야했다.UPMC는여러어플라이언스를검
토하던중,데이터를검색하고저장하여24개이상의독
립된소스시스템에저장된다양한대량의데이터를합리
화및표준화할수있는네티자(IBMPDA)를도입하기로
결정했다.
UPMC는네티자도입이후DB처리에소요되는시간및
가용성을96%향상시킬수있었으며재입원율규제를준수
하여그에따르는비용을절감할수있었다.또한임상적
성과를더욱확실히평가하고환자의치료결과를향상시킬
수있었으며각부서의책임자및의사가본인이원하는때
성과대시보드를이용해자신에게필요한상세보고서를
생성할수있게되었다.예를들어,이전까지심장질환전문의
는4개의일반적인월간보고서를받았지만,이제는원하는
경우특정부서에대한보고서를매일생성할수있게되었다.
심장질환치료활용사례를위한빅데이터분석솔루션의
애플리케이션은UPMC가30일이내의재입원발생건수를
낮추고환자의합병증을예방할수있도록돕기위해설계된
것이다.UPMC는이러한솔루션활용을암치료및유전체학
등여러다양한영역및부서에걸쳐확대할계획이다.
다양하게 분산되어 저장된 데이터,표준화해 분석할 수 있는
어플라이언스 도입
정확한 임상 평가로재입원율 규제 준수하고
비용 절감까지 성공
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대용량 데이터는 풍부하게 보유했으나 통찰력 제공하는 IT 역량은 부족
인구통계 변화를 정확하게 분석 및 예측, 철도 안전까지 예방정비해주는 어플라이언스 도입
통합 운영 수익은 5.2% 증가운송 장애 발생은 1/3로 감소할 것으로 예상
JREast의책임자들은특별히대량의승객,운영,소셜
네트워크서비스(SNS)관련데이터및기타데이터를활용
하여경쟁력을얻고자했다.그러나이러한데이터들을
분석하여실시간으로통찰력을제공하는IT역량은보유
하지못한상황이었다.특히승객정보,승객이이용한출
입구,역내에서승객의이동경로및구매내역,선불식
카드와전자머니의사용내역등대량의데이터를보유
하고있었지만이를전략적으로마이닝해분석할수있는
툴이마련되어있지않았다.이와같은어려움으로인해
결국JREast는현재보유하고있는대용량데이터저장
소를더욱풍부하게활용하여운영을최적화하고,라이프
스타일비즈니스부서를통해새로운수입을창출하며고
품질의철도서비스를제공할수있도록하기위해빅데이터
및분석솔루션을도입하기로결정했다.
JREast는인구통계의변화를예측하며동시에철도의
안전을예방정비할수있는분석어플라이언스도입을
고려했다.이과정에서도쿄에본사를두고있는NipponIn-
formation Communication과함께도쿄역과시부야역
에서PoC(개념검증)프로젝트를실행해네티자(IBMPDA)를
도입하기로결정했다.네티자는복잡한알고리즘을단몇
분내에실행할수있도록In-DB마이닝기능을향상시켜
성능을최적화할수있으며인구통계및선불식카드이용
현황데이터를전략적으로분석해승객의구매패턴을예측
할수있는최적의어플라이언스라는판단이섰기때문이다.
JREast는네티자를도입하고난뒤승객의다양한데이터를
분석및활용해개개인에대한표적마케팅을실행할수있게
되었다.어플라이언스를도입하기전에는지방정부및주요
업체들이실행한설문조사를통해인구통계의변화를추정
해야했지만,이제는공공설문조사데이터를정밀하게분석
해더욱깊이있는통찰력을얻게되어철도서비스의수익성
을높일수있는비즈니스모델을개발할수있게된것이다.
한사례로빅데이터분석을통해향후5년내특정한역을
이용하는모든승객의30%는70세이상의노인이될것이라
는것을예측해역마다추가로엘리베이터를설치하고역내
상점안에노인들을위한상품을더욱많이배치해야한다는
세부전략을수립할수있었다.
이뿐만아니라,네티자를통해예방정비를실시하게됨으로
써승객의안전성을높이고비용까지절감할수있게되었다.
철도부품의상태들과문제점들을분석하고예측해적합한
부품교체시기를정할수있게되었으며준실시간으로소셜
미디어의게시물과트윗을분석해승객들에게서비스지연
및우회로를안내할수있게되었다.
JREast는이와같은도입효과를통해2016년3월까지
3년간총5.2%의통합운영수익이증가할것으로예상
하고있으며,2015년3월까지3년간장비및차량관련운송
장애의발생건수가3분의1로감소할것이라예상하고있다.인구 변화 예측과 철도 예방 정비,두 마리 토끼를 동시에 잡다!
도쿄에본사를두고있는동일본여객
철도(JREast)는주로수도권과고신
에쓰지방및시즈오카현의인근지역
을포함한여객철도서비스를제공
하는대형철도회사이다.
또한7,000km이상의철도노선과
약1,700개의철도역이있으며,매일
약1,650만명의출퇴근승객과일반
승객이이용중이다.동일본여객철도
는철도운영이외에도역내키오스크,
편의점,식당및여타상업시설을관리
하는라이프스타일비즈니스부서를
운영중이다.
쌓여있던 빅데이터를 분석해
표적 마케팅과 안전 정비를 실시하게 된
동일본철도의 성공 스토리
고령화되고 있는 일본 인구
이에 따른 대응책 필요
동일본여객철도(이하‘JREast’)는매일300만명
이상의지하철승객이도시간의이동및출퇴근을
위해이용하는일본의대표철도서비스기업이다.
JREast는미래를대비한경쟁력을유지하기위해
자사의광범위한서비스에대한신뢰성과수익성,
안정성에영향을미치는인구통계변화에민첩하게
대응해야한다는것을절감하고있었다.일본의
전체적인인구가점차고령화되고있으며,이로
인해인력이부족하고,고령인구의필요사항을
충족하기위한특별한제품및서비스에대한수요가
증가하고있다.또한,도쿄및다른주요도시내
이민자의비율은해당지역의인구에영향을미치고
있으며,따라서해당지역의노선및역내서비스에
대한수요에도영향을미치고있는실정이다.JR
East는이러한인구통계변화에따른대응책을
마련하기위해자사연구소에데이터를활용한
경쟁력을얻을수있는방법을의뢰했다.
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주별로 제각기
다른 보고서 작성 및 새로운
법률 규제도 준수해야
하는 상황
에트나의비즈니스분석팀은미국전역에서발생
하는보험금청구에대한감사보고작업을담당
하고있었으며,각주(State)마다법적조건이다른
보고서를분기또는연도별로작성해야했다.
비즈니스분석팀은데이터플랫폼,ETL(Extract,
TransformandLoad)도구및쿼리보고도구에
대한관리도맡고있었다.그리고보고에필요한
데이터는에트나의메인프레임을기반으로한여러
대의보험금청구처리시스템을통해제공되고
있었다.
초기의에트나는2개의데이터웨어하우징솔루션
으로관련요구사항을처리했다.그러나이러한
구성으로는원하는만큼의보고기능을제공하지
못했으며민첩성과우연성또한기대에미치지
못했다.그리고보고가지연되어높은비용의벌금
이부과되기도했다.
이와더불어관련법(PPACA:PatientProtec-
tionandAffordableCareAct)에서는건강
보험사가준수해야할규정을강화하고,보고
관련요구사항을지원하기위한준비를2014년
1월1일까지완료하도록요구했다.
PPACA의보고관련요구사항은당시표준화
되지않은채변경되고있었으며이는에트나의큰
걱정거리였다.
주 보고 프로젝트 시행 위해 정보 통합 플랫폼 구축 결정
막대한 양의 다양한 데이터를 병렬 시스템 이용해 고속으로 분석
호환성과 유연성 높은 어플라이언스로 실현된 규제 준수 및 비용 절감 효과
PPACA의새로운보고관련요구사항과법률을준수하기
위해에트나는비즈니스분석부서를위한주보고프로
젝트(StateReportingProject)를기획하고시행해야했다.
이를위해서선행되어야할것이있었는데그것은바로주
별로모두다른보험금청구데이터를유연하게호환하여
통합할수있는정보통합플랫폼구축이었다.에트나는주
마다법적조건이모두다르고이런보고서를분기별,연도
별로작성해야했기때문에플랫폼구축시‘어플라이언스의
호환성과유연성’을가장중요한기준으로삼았다.
에트나는필요사항을충족하기위해네티자(IBMPDA)
를도입했다.네티자는다양한소스의프로덕션데이터를
수집및통합하고로드하여보고작업을수행할수있도록,
아키텍처를통해데이터베이스,서버,스토리지및고급분석
기능을통합하여제공하였다.에트나는높은성능과확장
성을갖춘네티자의병렬시스템을이용함으로써막대한
양의데이터에대한복잡한분석을고속으로실행할수있었
다.또한추가적으로설치한IBM의소프트웨어를통해
사용자가데이터를쉽게파악하고정리하며변환할수있는
데이터통합플랫폼을제공받게되었다.뿐만아니라,비즈
니스분석과데이터웨어하우징,마스터데이터관리,그리고
애플리케이션의통합및마이그레이션을포함한비즈니스
계획에대한신뢰할수있는정보가저장되는단일소스를
지원받았다.
에트나는네티자를도입하여주보고프로젝트(StateRepor-
tingProject)를성공적으로구현했다.에트나가구축한새로운
솔루션은호환성과유연성이매우높았다.따라서에트나의
비즈니스분석팀은이를통해신속하게각주의보고요구사항
변화에맞춰조정할수있었고각주마다다른보험금청구
보고작업의처리를지원할수있었으며PPACA규정까지
준수할수있게되었다.그결과,에트나는규정미준수및
보고서제출지연으로인해주정부로부터높은비용의벌금
이부과되는것을방지할수있게되었다.
에트나(AetnaInc.)는의료,약국,치과,정신건강,단체생명보험,장기적치료및장애에대한계획을포함한다양한
건강보험상품을제공하는다각화된건강보험회사이다.에트나는1,800만명이상의의료보험,1,300만명이상의치과
보험,그리고900만명이상의약국보험가입자를보유하고있다.에트나의헬스케어네트워크는100만명이상의
헬스케어전문가,59만7천명이상의1차일반의및전문의와5,300개이상의병원으로구성되어있다.
보험금 청구 보고서를 간편하게 작성하고!법적 규제까지 문제 없이 준수하고!
주마다 다른 보험금 청구 보고서,
네티자(IBM PDA)로 통합하여 작성하고
법적 규제를 준수하게 된 에트나의 성공 스토리
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1918
새로운 모바일 시대, 폭증하는
데이터 처리 및 분석이 과업
통신서비스제공업체들은가입자,네트워크및
계정에대한대량의데이터를생성하고포착해
왔으며,이렇게적재된데이터를분석해의사결정
을지원해왔다.과거에데이터는요금청구나CRM,
네트워크등다른용도로서로다른애플리케이션
및시스템에저장되었으며처리또한다른분석
플랫폼에서진행되었다.그러나모바일기기,서
비스및애플리케이션의폭발적인증가로원시
데이터의양과데이터유형의수또한어느때보다
증가하는요즘,과거의방식으로는더이상데이터
를처리하거나분석할수없게되었다.이와같은
문제는곧스프린트와같은통신서비스제공업체들
이직면하고해결해야하는거대한과업이되었다.
데이터 수집 및 분석하는 데 많은 시간과 노동력 소모
다양한 데이터를 통합, 분석할 수 있는 고급 분석 플랫폼 구축
손쉽게 부정 행위 발견하고네트워크 데이터 용량은 90%까지 Up!
2013년1분기기준으로약5천5백만명의고객에게
서비스를제공하던스프린트의네트워크는통화시간,연결이
끊긴통화,요금이납부된청구서,로밍서비스를이용하는
고객및다른수많은지표등1초당수백만개의데이터이벤
트가생성되었으며,이는수백억개의이벤트에해당하는수
치에달했다.스프린트는쉴새없이입력되는데이터로부터
통찰력을얻기위해여러분석플랫폼을구현했으나,분석
대상데이터와마찬가지로대부분의플랫폼들도장벽으로
둘러싸여있었다.이로인해분산된데이터를결합하거나
이러한데이터의상관관계를파악하는것이어렵거나거의
불가능한수준의아키텍처파편화가발생했다.
비즈니스에대한통찰력을확보할수없었던스프린트는
가입자에대한이해도를높이고새로운상품개발과네트
워크및콜센터의성능을최적화하여데이터통신관련부정
행위를발견하고가입자이탈의원인들을알아내기위해
노력해왔다.그러나이런과정은정보를수집하고분석하는데
많은시간과노동력이소모되었으며,이에따라부정행위를
방지하는데시간이지체되어연간수억달러의비용이낭비
되었다.위와같은이유로스프린트는단순한개별솔루션
으로는데이터로부터통찰력을얻을수없으며,따라서분석
환경에대한혁신이필요하다는것을깨달았다.
스프린트는앞서이야기한과업을해결하기위해고급
분석플랫폼을구축하기로결정하고,IBM과IBM의비즈
니스파트너인comScore,Inc.와의협력을통해이를
진행했다.그결과,기존에는여러개의서로다른애플리케
이션에저장되어있어분석하기어려웠던데이터들을수집
및통합,변환하여분석할수있는분석플랫폼을구축하는
데성공했다.이플랫폼은IBM의소프트웨어기술을통해
데이터를결합하고데이터의상관관계를파악한다.이는
예측분석모듈의역할을수행하여비즈니스규칙과관련
된의사결정에도움을준다.이러한기능을이용하면서
스프린트는부정행위방지는물론네트워크의성능,용량
및사용률을최적화하고새로운서비스를제공하고,고객
응대를개인맞춤화할수있게되었다.또한,가입자및이용
현황에대한데이터를지속적으로스캔해데이터통신관련
부정행위를발견했으며,부정행위가의심되는장치또는
해당SIM(SubscriberIdentificationModule)카드를
자동으로차단할수있게되었다.뿐만아니라,콜센터에서
정전및네트워크관련문제가발생하면몇초이내에수백만
명의고객에게동시에문제의발생과수리작업의진행상황을
알림으로써,고객이문의하기전에미리행동할수있도록
대처하게되었다.
스프린트는네티자(IBMPDA)를도입한후불필요한수작업
없이네트워크를오남용하거나,스팸메시지를발송하거나,
네트워크용량을무단사용하는가입자를식별하여데이터
통신관련부정행위를발견하여사전에이를방지할수있게
되었다.또한네트워크데이터용량을기존대비90%이상
으로늘림으로써네트워크의용량이용현황및성능에대한
통찰력과최적의방법으로자본지출을배정하는방법에대한
통찰력을제공할수있게되었다.뿐만아니라,이전에는
여러개의분석환경을보유해전사적으로데이터를옮기
고,복제하고,저장해야했지만네티자를도입한이후이런
과정을거칠필요없이데이터를분석할수있어비용과시간
을절감할수있게되었다.현재스프린트의콜센터에서이용
중인기술및인터페이스는분석플랫폼에연결되어있으
므로상담원들은실시간에가깝게분석된데이터를이용해
가입자의문제를해결할수있게되었다.
수작업 없이 통신 부정 행위 식별! 네트워크 데이터 용량
90%까지 증가!
데이터 분석 환경 혁신으로
통신 부정 행위 식별하고
데이터 용량 90% 증대시킨
스프린트의 성공 스토리
캔자스주의오벌랜드파크에본사를
두고있는스프린트는2005년에
Nextel과합병된후설립된통신
서비스제공업체(CSP:Com-
municationsServicePro-
vider)이다.스프린트는소비자,
기업및정부고객에게종합적인
무선및유선통신서비스를제공
하고있으며,모바일데이터
서비스를제공하는무선네트워크,
미국국내통화및국제통화를
위한Push-To-Talk기능을제공
하고있다.
빅데이터분석어플라이언스
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데이터가커질수록실행에옮길수있는비즈니스통찰력을얻기위한관리와분석이더욱
힘들어진다.또한,빠르게변화하고있는비즈니스속도와발맞추어빅데이터로부터
제대로된통찰력을얻어내는것도쉽지않은일이다.데이터를 비즈니스 가치로 신속
하게 변모시키기 위해 빅데이터 아키텍처는 데이터의 양, 다양성, 속도를 관리하고 처리
할 수 있도록 최적화된 데이터웨어하우스를 필요로 한다.그리고대부분의기업들은고객의
충성도를증가시키면서고가의제품및서비스구매를유도하기위해고객의감춰진니즈를
파악하고싶어한다.이러한마케팅통찰력을얻기위해서는전방위
적인고객분석을통해고객들이무엇을말하고,무엇을원하는지심층적
으로분석하는일이선행되어야한다.
빅데이터라는거대한자원을통해고객을심층적으로이해하여성공
적인마케팅을펼치기위해빅데이터분석어플라이언스네티자는
다음과같은강점을제공한다.
WHY?
IBM PureData for Analytics
고도화된 전용 분석 어플라이언스에
네티자(IBM PDA)인가?빅데이터를 위한 똑똑한 어플라이언스
네티자(IBMPureDataforAnalytics)
오늘날대용량데이터와관련된해결과제가증가하면서데이터시스템의
수요가전례없이높아지고있다.네티자기술이내장되어복잡한분석
성능을최적화하고알고리즘을몇시간이아닌몇분이내에실행할수
있는IBMPureDataforAnalytics는데이터서비스를오늘날의까다로운
애플리케이션에단순하고빠르며비용효율적으로전달하는데최적화
되어있다.
왜?
빅데이터 분석 어플라이언스 네티자(IBM PureData for Analytics)
네티자(IBM PDA) 제품 소개
빅데이터 분석 어플라이언스 네티자(IBM PDA)가 필요한 이유
고성능분석처리를위해데이터베이스워크로드를전문적으로관리하는
네티자는FPGA(FieldProgrammableGateArrays)를사용한다.
데이터이동을제거함으로써업계최고의성능을실현하고병렬프로그래밍의
복잡도를해소하는200개이상의데이터베이스내분석기능을기본으로
제공하고PMML(PredictiveModelMarkupLanguage)4.0을지원
한다.또한,데이터베이스내에서예측하고데이터베이스내지리분석을
지원하여,트랜잭션정보를위치와연계함으로써사기방지,공급망최적화
등과같은애플리케이션성능을향상시킨다.
내재화된 전문지식
네티자는몇시간이내에데이터로드준비가가능하고,타사소프트웨어와의
통합을단순화할수있으며,단일통합관리콘솔을제공한다.또한,단일
지원라인과통합시스템수정및업그레이드가가능하다.
간편한 사용자 경험
네티자의하드웨어및소프트웨어기능은고성능분석을위해특별하게설계,
통합및조정되어있고프로그래밍가능한하드웨어를통한특허받은데이터
필터링기술을지원하여,색인,집계또는파티션을유지할필요없이복잡한
조회작업을매우빠르게실행할수있다.또한페타바이트단위를지원하는
혁신적이고비대칭적인대용량병렬처리아키텍처이다.
디자인 단계부터 고려된 통합
빠른 속도 넓은 확장성
사용 단순성스마트한 분석 툴 제공
새로운네티자를이용하면
초 당 128 기가바이트의유효
스캔속도로신속하게빅데이터
처리가능
사용자를위해HW,SW 및 스토
리지가 통합 설계되어디플로이
먼트관리가쉽고,단순한DW,
분석인프라스트럭처를가짐
데이터볼륨및워크로드에
적합한규모의환경구축이
가능하고,데이터볼륨이커짐에
따라빠르고 쉽게 확장할수있음
네티자 분석 기술을 기반으로 한
내장된 분석 인프라와통계및
수학함수의광범위한
라이브러리로분석툴과
프로그램언어를지원
빅데이터분석어플라이언스
네티자(IBMPureDataforA
nalytics)
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