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실시간 빅데이터 분석 시스템 – 투그램시스템즈
FollowData(Data Analysis System). 실시간 빅데이터 분석 시스템. 제품소개서 … Database 연동을 통해 대용량의 데이터를 직접 분석할 수 있습니다.
Source: toogram.com
Date Published: 5/4/2021
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데이터 분석이란 무엇입니까? | 팁코 소프트웨어 – TIBCO Software
핵심 비즈니스 시스템과 에지 모두에서 고용량 스트리밍 데이터를 분석하여 이상치를 찾고, 의사결정을 내리고, 필요한 시점에 조치를 취할 수 있도록 합니다.
Source: www.tibco.com
Date Published: 12/26/2021
View: 8085
빅데이터 – 프로토마
트렌드 동향분석 시스템 : Pro- TAS™. Pro-TAS™(Trend Analysis System)는 정부의 경제, 사회, 문화, 교육 등 제반 정책 과제 또는 기업의 마케팅 등 …
Source: www.frotoma.com
Date Published: 6/8/2022
View: 7669
기업을 위해 왜 데이터 분석 을 필요할까? 어떻게 분석할까?
FineReport를 예로 들면 다양한 데이터베이스 및 테이블에서 데이터 추출을 지원하고 ERP/OA/MES와 같은 비즈니스 시스템의 데이터를 하나의 플랫폼으로 …
Source: www.finereport.com
Date Published: 6/24/2021
View: 6687
공간빅데이터 분석플랫폼
시스템 점검 공지 (2022/08/11) 2022-08-11; 시스템 점검 공지 (2022/07/19) 2022-07-19; 시스템 업데이트 및 점검 공지 (2022/06/15) 2022-06-13; 공간정보 자원통합 …
Source: geobigdata.go.kr
Date Published: 11/13/2022
View: 2312
스마트 제조 빅데이터 분석 시스템 – 네이버 블로그
개요. . 가. 정의 및 필요성. . 정의 : 빅데이터(Big Data) 분석 기술은 다양한 데이터, 방대한 데이터, 비/주기적으로 발생하는 데이터를 고속 …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 6/29/2021
View: 5239
빅데이터 분석시스템 구축과 활용 – AIHUMANITIES
빅데이터분석시스템이 갖는 의미는? 데이터. 과학. 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한. 데이터로부터 지식과 인사이트를 추.
Source: aihumanities.org
Date Published: 11/12/2021
View: 7563
고용노동데이터분석시스템 > 메인
고용노동데이터분석시스템으로 연구 및 관리를 한번에~. 고용·노동데이터를 활용한 정책, 학술 연구를 위해 안전하고 편리한 분석환경 및 데이터를 제공합니다.
Source: eis.work.go.kr
Date Published: 9/19/2021
View: 5742
콘텐츠 유통 데이터 분석 시스템 구축 – #1 – 브런치
가장 최근 진행한 프로젝트는 “콘텐츠 유통 데이터 분석 시스템(Contents Distribution Data Analysis System)”이다. 줄여서 CODDAS, 코다스 라고 …
Source: brunch.co.kr
Date Published: 10/11/2021
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주제와 관련된 이미지 데이터 분석 시스템
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주제에 대한 기사 평가 데이터 분석 시스템
- Author: 커픽처스 coffictures
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- Date Published: 2019. 2. 14.
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FollowData의Special Function
FollowData 플랫폼은 IoT, ERP 등 정형 데이터를 쉽고 빠르게 분석할 수 있도록
‘알고리즘 + 빅데이터 분석 환경’을 제공하는 빅데이터 분석 플랫폼입니다.
데이터 분석이란 무엇입니까?
필수 데이터 분석 기능
비즈니스 인텔리전스 및 보고
데이터를 분석하여 비즈니스 리더 및 기타 최종 사용자에게 실행 가능한 정보를 제공함으로써 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 하는 것은 데이터 분석의 가장 큰 용도 중 하나입니다. “비즈니스 인텔리전스”라고도 알려진 데이터 분석은 모든 비즈니스에 대한 정보 포털입니다. 소비자, 개발자, 데이터 모델러, 데이터 품질 관리자, 비즈니스 임원, 운영 관리자 등은 비즈니스 진행 상황, 상태, 중단, 수익, 파트너 등을 모니터링하는 데 도움이 되는 보고서와 대시 보드를 사용합니다.
데이터 랭글링/데이터 준비
우수한 데이터 분석 솔루션에는 실행 가능한 셀프 서비스 데이터 랭글링 및 데이터 준비 기능이 포함되어 있어 불완전하거나 복잡하거나 지저분할 수 있는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 쉽고 빠르게 모아서 쉽게 매시업 및 분석할 수 있도록 정리할 수 있습니다.
데이터 시각화
데이터에서 통찰력을 얻기 위해 많은 분석가와 데이터 사이언티스트는 데이터 시각화 또는 데이터의 그래픽 표현을 사용하여 사람들이 데이터의 패턴과 이상치를 시각적으로 탐색하고 식별할 수 있도록 합니다. 훌륭한 데이터 분석 솔루션에는 데이터 시각화 기능이 포함되어 이를 통해 데이터 탐색을 더 쉽고 빠르게 할 수 있습니다.
지리 공간 및 위치 분석
분석 솔루션에 지리 공간 및 위치 분석기능이 포함되지 않은 경우 대규모 데이터 세트를 분석하는 것은 종종 의미가 없습니다. 이 인텔리전스 계층을 데이터 분석에 추가하면 데이터에서 이전에 보지 못했을 통찰력을 개발하고 관계를 파악할 수 있습니다. 가장 가치있는 고객의 위치와 제품 구매 경로를 더 잘 예측할 수 있습니다.
예측 분석
오늘날 비즈니스 데이터 분석의 가장 큰 용도 중 하나는 이벤트 예측입니다. 예를 들어, 기계가 고장날 시기 또는 특정 시간에 특정 상점에서 필요한 재고량 예측을 들 수 있습니다. 예측 분석에는 과거 데이터를 가져와 향후 이벤트를 예측하는 데 도움이 되는 모델 생성이 포함됩니다. 이전에는 고급 분석이 고도로 훈련 된 데이터 사이언티스트, 통계 학자 및 데이터 엔지니어의 영역이었습니다. 그러나 소프트웨어가 발전함에 따라 이러한 역할의 측면이 시티즌 데이터 사이언티스트에 의해 점점 더 많이 수행되고 있습니다. 많은 분석 회사들은 생성된 고급 분석의 양에서 시티즌 데이터 사이언티스트가 데이터 사이언티스트를 능가할 것으로 예측합니다.
머신 러닝
머신 러닝에는 데이터로 반복 학습하고 성능을 최적화하는 알고리즘을 통한 분석 모델의 자동화가 포함됩니다. 빅 데이터에 사용할 수 있는 머신 러닝 알고리즘을 통해, 컴퓨터가 어디를 살펴보아야 할지 명확히 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 새로운 패턴과 인사이트를 찾아내도록 작동시킬 수 있습니다. 자연어 검색, 이미지 분석 및 증강 분석을 제공하는 데이터 분석 솔루션을 찾아보십시오.
스트리밍 분석
중요한 순간에 실시간 이벤트에 대한 대처는 오늘날 데이터 분석의 중요한 기능이 되고 있습니다. IoT 스트리밍 장치, 비디오 소스, 오디오 소스 및 소셜 미디어 플랫폼에서 데이터를 모두 실시간으로 가져오는 것은 오늘날 최고의 분석 솔루션의 필수 기능입니다.
데이터 분석 사용 방법: 분석 프로세스
비즈니스 문제를 이해합니다. 문제와 관련된 데이터를 수집/식별합니다. 분석하려는 데이터를 준비합니다. 데이터를 분석하여 통찰력을 산생합니다. 분석 및 모델을 배포/운영합니다. 성능을 모니터링하고 최적화합니다.
데이터에서 인사이트를 생성하기 위한 첫 번째 단계는 데이터가 체계적이고 정확하며 실행 가능한지를 확인하는 것입니다. 많은 기업들은 우선 가상 데이터 계층을 사용하여 서로 다른 소스의 데이터에 액세스하고 통합하는 표준 방법을 만듭니다. 다음으로 데이터 랭글링을 자동화한 후 기업은 데이터 이상치 또는 불일치에 대처하는 데 시간과 에너지를 집중할 수 있습니다. 다음으로 시각적 분석은 데이터 탐색을 위한 풍부한 대화형 대시 보드를 제공하여 회사에 직관적인 형식으로 강력한 분석 기능을 제공할 수 있습니다. 많은 조직에서 데이터 과학을 사용하여 예측 통찰력을 제공하는 모델을 만듭니다. 또한 데이터 분석 솔루션은 이제 가장 정확한 분석을 위해 지속적으로 실시간 스트리밍 데이터를 가져옵니다. 새로운 통찰력을 통해 조직은 실시간 데이터와 기록 데이터를 모두 명확하게 이해하여 긴급한 결정을 빨리 간단하게 내릴 수 있습니다.
오늘날 조직은 데이터 분석 기능을 사용하여 데이터를 검사, 정리, 변환 및 모델링 할 수 있습니다. 최고의 데이터 분석 솔루션이 여러분을 위해 이 모든 작업을 수행하므로 데이터를 최대한 활용하고 비즈니스 전략을 개선할 수 있습니다.
데이터 분석이란? 데이터를 어떻게 분석할까? 분석 예시 알아보기
최근 빅데이터는 인사이트를 찾기 위한 데이터 분석에 활용되고 있습니다. 이는 점점 더 많은 회사에서 데이터에 의미를 부여할 수 있는 기구와 데이터 전문가를 찾고 있습니다. 이것은 바로 데이터 분석의 힘입니다.
데이터 드리븐 (data-driven) 회사가 되는 것도 중요하지만 그것이 무엇을 의미하는지 알고 계십니까？ 데이터 분석을 사용하는 방법을 알고 있으십니까？
데이터 드리븐 기업은 데이터 기반의 의사 결정을 내립니다. 즉, 데이터가 뒷받침되기 때문에 자신의 행동이 성공으로 이어질 것이라고 더 확신할 수 있습니다. 본 글에서는 데이터 분석이 무엇이며 기업에서 이를 어떻게 사용할 수 있는지 살펴보도록 하겠습니다．
데이터 분석 도구를 써보면서 데이터 분석 프로세스를 이해하는데 빠릅니다.
1.데이터 분석 프로세스
*데이터 시각화에 관련 자료는 당신도 알아야 할 데이터 시각화 의 모든 것를 참고하세요.
1.1 데이터 요구사항 수집
먼저 데이터 분석을 하는 이유에 대해 신중하게 생각해야 합니다. 분석의 목적이 무엇인지, 어떤 종류의 데이터 분석을 수행해야 하는지 결정해야 합니다.
수요에 따라 데이터를 수집해야 합니다. 회사의 운영체제에는 많은 양의 데이터나 엑셀 데이터가 수집되지만, 비즈니스 분석 요구 사항이 증가함에따라 데이터 수집이 특히 번거로워집니다. 어떤 데이터가 필요하시나요？ 주요 시스템에서 원하는 데이터를 어떻게 수집할 수 있을까요?
그러므로 이러한 데이터를 수집, 관리 및 활용하는 능력이 중요합니다. 현재 점점 더 많은 기업이 전문 보고서 툴을 통해 기업 데이터를 수집하고 있습니다. FineReport를 예로 들면 다양한 데이터베이스 및 테이블에서 데이터 추출을 지원하고 ERP/OA/MES와 같은 비즈니스 시스템의 데이터를 하나의 플랫폼으로 쉽게 통합하여 조직의 정보 사일로를 차단합니다.
1.3 데이터 클리닝(Data Cleaning)
지금까지 수집된 데이터는 분석 목적과 관련이 없거나 쓸모가 없을 수 있으므로 데이터 정제가 필요합니다. 수집된 데이터에는 중복기록, 공백 또는 오류가 포함될 수 있습니다. 데이터 정제를 기반으로 하면 분석 결과가 예상 결과에 더 가까우므로 정제작업은 데이터 분석 전에 수행해야 합니다.
1.4 데이터 분석
데이터의 수집, 정제처리 후 분석작업을 진행하면 됩니다． 데이터를 처리할 때 분석에 필요한 정확한 정보를 얻거나 관련된 더 많은데이터를 수집해야 할 수 있습니다. 이 단계에서 데이터 분석 툴과 소프트웨어를 사용하여 요구 사항을 이해하고 해석하고 결론을 도출할 수도 있습니다.
1.5 데이터 해석
텍스트, 표 또는 그래프를 사용하는 데이터 분석 방법을 선택할 수 있습니다. 다음으로, 데이터 분석 프로세스의 결과를 사용하여 최상의 실행방안을 결정합니다.
1.6 데이터 시각화
데이터 시각화는 일상생활에서 매우 일반적입니다. 데이터 시각화는 일반적으로 차트와 그래프의 형태로 제공됩니다. 즉, 데이터가 그래픽으로 표시되어 인간의 두뇌가 더 쉽게 이해하고 처리할 수 있습니다. 데이터 시각화는 종종 미발견된 사실과 추세를 발견하는데사용됩니다. 관계를 살펴보고 데이터 세트를 비교함으로써 의미 있는 정보를 찾는 방법을 찾을 수 있습니다.
출처: BI 대시보드 솔루션 FineReport
다양한 방식으로 데이터를 시각화하고 싶다면 보다 전문화된 데이터 분석 툴이 있습니다. 툴 선택 방법을 알고 싶은 사용자를 위해 다음 자원을 참조할 수 있습니다: 2022년 오프소스 데이터 시각화 툴 BEST10
데이터 분석의 목적은 비즈니스를 더 스마트하게 진행하는 것이며, 아래 통계 대시보드에서 볼 수 있듯이 올바른 플랫폼이나 통계 대시보드를 사용하면 생각보다 간단합니다.
통계 대시보드 출처: 파인리포트
2. 데이터 분석에 어떤 툴을 사용하시나요?
데이터 분석을 위한 도구는 매우 다양합니다. 데이터 분석 툴에는 애널리스트가 작업을 완료하고 이해하기 쉬운 보고서를 생성하는 데사용할 수 있는 많은 오픈 소스 솔루션이 포함되어 있습니다. SPSS, Python, R과 같은 BA 툴이 있으며, 우리가 일반적으로 사용하는 Excel도 데이터 분석을 위한 선택 중 하나입니다.
예를 들어, FineReport를 사용하여 표를 만들고 막대차트, 라인 차트를 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 더 쉽게 구성할 수 있습니다. 일반적으로 업무에 데이터 분석 기술이 필요한 경우 데이터 분석에 Excel을 사용하는 것이 좋습니다. FineReport는 빅 데이터수집/통합, 손쉬운 보고서 작성, 풍부한 데이터 시각화 및 데이터 프레젠테이션을 포함하는 데이터 관리 솔루션입니다. 실시간 통제센터 구축이 가능한 대시보드와 통합 대시보드 구축에 최적화된 대시보드 기능을 제공합니다. 공식 홈페이지를 통해 무료로 체험해보실수 있습니다.
파인리포트는 빅데이터 수집/통합, 쉬운 리포트 작성, 다얀한 데이터 시각화 & 데이터 표시까지 포함한 데이터 관리 솔루션입니다. 실시간 관제센터를 구축할 수 있는 대시보드 ,통합 대시보드 구축에 최적화된 빅 스크린 기능을 제공합니다.
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3.기업 비즈니스에서 데이터 분석을 어떻게 사용할까요?
데이터 분석은 기업에서 더 나은 비즈니스 결정을 내리도록 돕기 위해 사용됩니다. 시장 조사, 제품 조사, 포지셔닝, 고객 리뷰, 감정 분석 또는 데이터가 존재하는 다른 문제든, 데이터 분석은 기업이 올바른 선택을 하기 위해 필요한 통찰력을 제공할 것입니다.
데이터-드라이브는 올바른 업무 의사결정에 확보를 가질 수 있는 유일한 방법이기 때문에 오늘날 기업에는 데이터 분석이 더욱 중요해집니다. 어떤 성공적인 기업들은 직감으로 만들어질 수도 있지만, 거의 모든 성공적인 기업 선택은 데이터에 기반을 두고 있습니다.
4.빅데이터 환경에서 데이터 분석은?
빅데이터는 오늘날의 비즈니스에 매우 중요하며, 다양한 데이터 분석 방법을 사용하여 통찰력을 긍정적인 행동으로 바꿀 수 있는 방식으로 데이터를 볼 수 있습니다.
여기 여러분이 알아야 할 몇 가지 통찰력, 즉 여러분의 빅 데이터 분석 기술을 구체화하는 데 도움이 될 사실들이 있습니다.
데이터 접근성이 10% 향상되면 Fortune 1000대 기업의 순이익이 6,500만 달러 이상 증가할 것이다.
전 세계 빅데이터의 90%가 지난 5년간 만들어졌다.
액센츄어(Accenture)에 따르면 주목할 만한 기업 매니저의 79%가 빅데이터를 수용하지 못하는 기업이 경쟁적 지위를 잃게 된다고 한다. 또한, 83%의 기업 매니저가 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅데이터 프로젝트를 구현했다.
데이터 분석 개념은 다양한 형태로 제공될 수 있지만, 근본적으로 어떤 견고한 방법론도 비즈니스의 효율화, 응집력, 통찰력 및 성공을 이전보다 향상시키는 데 도움이 될 것이다.
5.데이터 분석 가 & 데이터 애널리스트 분약의 전망은 어떤가요?
21세기 가장 섹시한 직업으로 뽑힌 ‘데이터 사이언티스트’! 그만큼 데이터 사이언스 분약에 대한 관심도가 매우 높을 뿐만 아니라, 직업 적으로도 각광받고 있습니다. 앞으로 데이터의 양은 더욱 더 늘어갈 것이기에, 이를 효율적으로 운영/관리하고 분석하며 인사이트를 뽑아낼 수 있는 인재를 기업이 선호할 수 밖에 없겠죠?
데이터 분석가와 과학자들은 기업에 통찰력을 활용하는 방법을 결정하기 위해 데이터를 수집, 구성 및 분석할 것으로 예상됩니다. 여기에는 어떤 데이터가 유용한지 결정하고 실행 가능한 권고사항을 전달하기 위해 수학적 모델과 기타 도구를 사용하는 것이 포함됩니다. 대부분의 경우, 시각표, 차트 및 보고서가 완성된 전체 보고서를 고위 경영진에게 제시하여 의사결정 과정을 알려야 합니다.
데이터 분석을 성공적으로 이끌어내려면 무엇이 필요한가요? 데이터 분석가가 놓쳐서는 안될 꿀팁! 자료에서 데이터분석가 되기 위해서 무엇을 배워야 하는지, 어떤 능력을 필요하는지 알아볼 수 있습니다. 참고하세요!
6. 빅데이터 분석이란?
데이터 분석은 비즈니스 의사결정에 유용한 정보를 찾기 위한 데이터 정리, 변환, 모델링(modeling) 과정으로 정의됩니다. 데이터 분석의 목적은 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 데이터 분석에 기초하여 결정을 내리고 인사이트를 도출하는 것입니다.
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스마트 제조 빅데이터 분석 시스템
* 출처 : Marketsandmarkets, Artificial Intelligence (Chipsets) Market, 2017 상의 세계와 국내 전체 인공지능 시장 규모 차이를 감안하여 세계 제조분야 인공지능 시장규모로 국내 제조분야 인공지능 시장규모를 추정하고 국내 전체 인공지능 시장의 성장률을 적용하여 산출
4.기술분석
가. 기술개발 이슈
(1) 해외업체동향
구글, 월마트, 코카콜라 등 기업들이 전방산업 전반에 빅데이터 기술을 각자의 도메인에 적용하여 생산성 증대 및 서비스 품질 향상을 이뤄내고 있음
Major 기업들은 빅데이터 플랫폼 제공을 위하여 제품개발 및 인수합병을 추진 중
(2) 국내동향
국내 주요 대기업들은 그룹 내 IT 계열사(LG CNS, 삼성SDS, SK C&C)를 통해서 애플리케이션 영역을 구축하고 근래에는 클라우드나 빅데이터 플랫폼 영역으로 확장
삼성·현대·포스코·SK 등 대기업을 중심으로 빅데이터 기반 의사결정 지원 시스템 도입이 추진되고 있으나, 중소 제조기업의 빅데이터 활용은 미진함
5.핵심요소기술 선정
확정된 요소기술을 대상으로 산·학·연 전문가로 구성된 핵심요소기술 선정위원회를 통하여 중소기업에 적합한 핵심요소기술 선정
[ 스마트 제조 빅데이터 분석 시스템 분야 핵심요소기술 ]
콘텐츠 유통 데이터 분석 시스템 구축 – #1
좋은 IT 엔지니어에 대해서 질문을 받을 때마다 ‘자신의 경험을 잘 정리하는 사람’이라고 대답한다.
경험은 지식이 되고, 이를 정리한 노력은 꼼꼼함과 책임감을 나타내기 때문에.
무엇보다, 내가 그러지 못하고 있어서… -_ –
2003년부터 실무 프로젝트(학습 수준이 아닌, 실 서비스 개발)를 경험했지만 그간 이력은 경력 기술서라는 이름으로 간단하게 적어놨을 뿐, 상세히 작성하지 못한 게 사실이다.
시작할 때는 아직 구체적인 그림이 없어서 못하고,
진행 중일 때는 바빠서 못하고,
끝나고 나면 좀 쉬어야지 하고 안 하게 되더라.
그리고 좀 쉬고 나서 적을라 치면, 그땐 다른 프로젝트를 시작하거나 기억이 아물 가물… -_-
내가 개발한 프로젝트를 유지 보수하는 SM은 그나마 괜찮은데, SI일 경우 서비스 화면 캡처조차 이미 방화벽에 걸리거나 내 접근 권한은 사라져 버린 지 오래다. 결론은, 프로젝트 진행 중에 틈틈이 정리하는 게 베스트.(너무 바쁘면 프로젝트 마무리하고 1순위로 정리해야 한다.)
해서, 가장 최근 진행한 프로젝트 내용을 정리해 볼까 한다.
가장 최근 진행한 프로젝트는 “콘텐츠 유통 데이터 분석 시스템(Contents Distribution Data Analysis System)”이다. 줄여서 CODDAS, 코다스 라고 부른다.
한마디로 콘텐츠를 유통하면서 생성된 모든 데이터(수익, 시청률, 조회수, 시청자 반응 등)를 수집하여 분석 정보를 제공해 주는 서비스다.
사실 이 프로젝트는 2019년에 기획했었는데, 당시 온라인 뉴스 개선 프로젝트를 맡게 되면서 초기에 필자가 기획했던 내용과는 다른 모습으로 진행됐다.
초기 기획은 다양한 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 사용자의 요구사항을 손쉽게 시각화해서 보여주는 서비스였다. 그런데 진행된 내용을 보니 Splunk를 기반으로 수집을 하고 화면은 Vue를 활용하여 웹으로 개발하고 있었다.
여기에는 몇 가지 문제가 있었는데,
Splunk의 라이선스가 생각보다 부담됐고 수집 모듈이 확장에 유연하지 못하고 시각화는 개발비용이 커서 사용자 요구사항의 반영에 취약했다. 게다가 다양한 플랫폼을 지원하는 게 아닌 PC 브라우저만 지원하면서 사용자 확대에 어려움이 이었다.
때마침 소속 부서가 변경되면서 데이터 분석에 대한 프로젝트를 맡게 됐고, 기존의 경험을 바탕으로 데이터 분석을 위한 서비스를 아래와 같이 기획했다.
목표
콘텐츠 유통 데이터를 수집하고 시각화해서 보여줄 수 있는 서비스 개발
기능
사용자의 요구사항을 빠르게 반영할 수 있는 아키텍처
다양한 데이터를 유연하게 수집할 수 있는 확장성
사용자가 직접 데이터를 시각화할 수 있는 기능 제공
사용자에게 데이터를 API로 제공
다양한 플랫폼 지원
이슈
예산 없음(라이선스 비용, 개발 비용)
시간과 비용을 고려하여 오픈소스를 활용하기로 했고, 리서치 결과 Elastic Stack을 선택했다.
다양한 수집 모듈을 제공하고 빠른 시각화 도구를 지원하며 막강한 데이터 저장 및 검색 엔진을 포함했기 때문이었다.(말하고 나니 Elastic 영업 담당자 같군 -_ -)
무튼, Elastic Stack(ElasticSearch + Logstash + Kibana)을 기반으로 사용자에게 PC, 모바일로 제공하는 서비스를 지향했다.
자… 이제 대략적인 틀이 잡혔으니 개발만 하면 끝이다.
프로젝트를 위한 인력은, 같은 팀 선배와 필자 둘.
일정은 6개월.
예산 따위는 없기 때문에 서버는 사내 시스템 서버에 기생;
아… 뭐, 하면 되는 거다. 개발 인프라가 없는 것도 아닌데 ㅎㅎㅎㅎ
CODDAS는 총 6개의 프로젝트로 구성했다.
coddas elasticstack
Elastic Stack을 사용하여 데이터를 수집하고 시각화
coddas crawler
원본(Raw) 데이터를 수집
coddas web
Elastic Stack의 Kibana를 사용한 시각화 웹 서비스
coddas android
시각화 안드로이드 서비스
coddas ios
시각화 iOS 서비스
coddas messaging
앱 메시지 발송 서비스
필자의 역할은 서버 구축, 데이터 수집 모듈 개발, 웹 개발, 앱(android/iOS) 개발, Push 모듈 개발.(두 명이 역할 구분하는 게 웃긴 상황이라, 그냥 다 하는 거다 ㅎㅎ 그런 거다)
시스템 아키텍처
Elastic Stack을 사용하여 다양한 레거시 데이터를 유연하게 수집하고 빠르게 저장 및 검색 그리고 시각화를 제공했다.
데이터 수집 레이어에서는 콘텐츠 유통 데이터가 워낙 다양하고 표준화되어있지 않기 때문에 이를 수집하는 수집 서버(coddas_crawler)로 1차 수집을 진행하고, 이를 Elastic Stack의 Logstash를 통해 2차로 수집 및 가공하여 Elastic Search로 인덱싱 했다.
시각화 레이어에서는 인덱싱 데이터를 Kibana로 시각화했다. 해당 대시보드를 사용자가 보다 쉽게 접근할 수 있도록 이를 감싸는 웹 서비스 그리고 이를 보여주는 앱(iOS/Android)을 개발했다.
그밖에 앱에서 일/주/월별 분석 결과 알림을 받을 수 있도록 메시지 발송 서버를 구축했다.
정리하고 나니 이것저것 많긴 한데 크게 복잡해 보이지는 않는다.(이.. 이러면 낭팬데 @_@)
그런데 말입니다. 위에서 언급했듯이 콘텐츠 유통 데이터가 워낙 다양하고 크다 보니 다양한 예외상황들이 많았다.(특히 유튜브. 넌 정말… 아어…….)
개발 내용(조금 더 기술적인)과 필자를 고생시켰던 시행착오들은 6개의 프로젝트 별로 나눠서 정리해볼까 한다. (글이 길어지면 필자도 독자도 힘들다…)
다음 글에서는 그 첫 번째로 Elastic Stack 내용을 정리한다.
(세상에는 큰따옴표, 작은따옴표를 작성하는 생각보다 다양한 방법이 존재하더라 -_ -;;;)
키워드에 대한 정보 데이터 분석 시스템
다음은 Bing에서 데이터 분석 시스템 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
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