데이터 플랫폼

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DATA PLATFORM

상상스토리 데이터 플랫폼

데이터 플랫폼은 반복적인 데이터 수집과 추출 과정에서 데이터 분석을 위한 모델 생성을 자동화하여, 데이터를 바탕으로 학습하고 패턴을 찾아냄으로써 사람의 개입을 최소화하고 빠르고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원

상상스토리는 다년간의 경험으로 축적된 데이터 솔루션에 대한 노하우를 바탕으로, 기업/기관에 최적화된 데이터 활용방법을 제시하여 의사결정을 지원하고, 비즈니스 목표 달성에 기여할 수 있는 맞춤형 데이터 플랫폼을 구현

  • 체계적 데이터 통합관리

    • GS인증을 받은 솔루션을 활용한 데이터의 수집 처리/분석/추출 전과정의 체계적인 통합관리
    • 지속적인 데이터 품질 관리로 기업/기관의 데이터 신뢰성 확보

  • 높은 데이터 활용도

    • 다양한 시스템과의 높은 호환성 및 빠르고 정확한 데이터 분석 서비스
    • 기업/기관에 필수적인 신뢰성 높은 데이터를 제공하여 기업/기관의 빠르고 정확한 의사결정 지원

  • 업무의 효율성 향상

    • 기업/기관 업무에 최적화된 데이터 관리 프로세스 제시로 업무 효율성 향상
    • 오류 데이터의 최소화로 관리자의 데이터 관리 편의성 향상
    • 누구나 손쉽게 활용 가능한 직관적인 시스템

상상스토리 데이터 플랫폼의 프로세스

데이터 프로세스

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상상스토리 데이터 플랫폼의 솔루션

데이터 솔루션

  1. 1SS-COLLECTOR
    SS-COLLECTOR
    • 데이터 수집시스템은 언어분석 기술을 기반으로 대규모 데이터를 정확하고 빠르게 수집ㆍ분류하여 원하는 정보를 자동으로 추출함으로써 사용자에게 필요한 정보만을 선별적 제공
    • 상상스토리 데이터 수집 솔루션(SS-Collector)은 실시간으로 유입되는 빅데이터를 분류별로 처리하고 GARBAGE 데이터를 제거하여 높은 수준의 품질을 유지함으로써 사용자가 원하는 수집환경을 구축
  2. 2SS-DQ
    SS-DQ
    • 데이터 품질관리란 기관이나 조직 내외부의 정보시스템 및 DB 사용자의 기대를 만족시키기 위해 지속적으로 수행하는 데이터 관리 및 개선 활동을 의미
    • 상상스토리 데이터 품질관리 솔루션(SS-DQ)은 다양한 프로젝트 경험을 바탕으로 완벽한 품질진단을 수행하는 검증된 솔루션으로써, 행정안전부 품질진단 기준을 기본적으로 제공하며 자동으로 데이터의 이상을 탐지하여 데이터 품질을 관리
  3. 3SS-META
    SS-META
    • 데이터 표준화 지침은 전사차원의 데이터표준화에 대한 정책을 수립하여 회사의 향을 직원간에 공유하고 추진하고자 하는 지침을 뜻함
    • 상상스토리 메타데이터 관리시스템(SS-META)은 머신러닝을 활용하여 표준에 대한 정의, 데이터 표준화 범위, 데이터 표준 용도, 데이터관리조직 및 주요 표준화 프로세스 대한 전사적인 데이터 표준 관리 지침을 수립하고 배포하여 관리하는 솔루션
  4. 4SS-ML
    SS-ML
    • 머신 러닝은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야
    • 학습과 개선을 위해 명시적으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신, 컴퓨터가 데이터로 학습하고 경험을 통해 개선하도록 훈련하는 데 중점을 둠. 머신러닝은 적용을 통해 지속적으로 개선되며 이용 가능한 데이터가 증가할수록 더 정확해짐
    • 상상스토리의 머신러닝 학습관리시스템(SS-ML)은 머신러닝 모델을 통해 축적된 데이터는 공공, 제조, 금융 등의 다양한 산업에 적용이 가능할 뿐만 아니라, 타 시스템과 연계하여 데이터 플랫폼 구현

상상스토리 데이터 플랫폼의 활용분야

데이터 활용분야

풍부한 콘텐츠 제작 경험과 최신기술을 기반 및 학습효과 극대화를 위한 게임형 콘텐츠 제작 전문 업체

    • 데이터 수집시스템(SS-Collector)

    • 데이터를 수집을 통해 경쟁사의 동향파악 또는 현황분석에 활용

    • 날씨 정보와 같은 공공 데이터를 주기적으로 수집하여 사이트 내에 표시 하는 등 기업의 필요에 따라 다양한 데이터를 수집하여 적용 가능

    • 데이터 품질관리시스템(SS-DQ)

    • 기존 운영하고 있는 시스템의 데이터 품질을 진단 및 보정 하여 데이터 신뢰도 향상 실현

    • 메타데이터 관리시스템(SS-META)

    • 메타데이터 관리시스템을 도입하여 DBMS표준을 수립하고 표준화를 유지할 수 있으며, 데이터 품질을 유지ㆍ관리 하고자 하는 시스템

    • 포털시스템부터 사내 업무 시스템 내의 표준데이터를 일괄적으로 관리 가능

    • 머신러닝 학습관리시스템(SS-ML)

    • 메타데이터 관리시스템(SS-META)ㆍ데이터 품질관리시스템 (SS-DQ)과 결합하여 활용 가능

    • AI모델을 생성하고 생성된 모델을 서비스에 활용 가능 (ex.…)

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