Data warehouse (데이터 저장소)

기업 내에 다수의 조직과 다양한 비즈니스 서비스들로 분산 운영되는 여러 DBMS들을 공통의 형식으로 변환하여 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다.

여러 개의 개별적인 운영시스템으로부터 주제 지향적(subjectoriented), 통합적(integrated), 시계열적(timevarient), 비휘발적(nonvolatile)인 네 가지 특성으로 분류 및 재 구조화하여 DW에 데이터를 통합하므로써 효율적인 의사 결정 지원을 위한 기초를 제공합니다.

다음과 같은 세 가지 유형의 Data Modelling을 통해 최적의 데이터로 가공하여 보관합니다.

• 개념적 데이터 모델

  비즈니스 개념과 규칙을 구성하고, 범위 지정 및 시스템에 포함된 내용을 정의합니다.

• 논리적 데이터 모델

  규칙 및 데이터 구조의 기술 맵을 개발하기위해 DBMS에 관계없이 시스템을 구현하는 방법을 정의합니다.

• 물리적 데이터 모델

  데이터베이스를 실제로 구현하기위해 특정 DBMS 시스템을 사용하여 시스템을 구현하는 방법을 설명합니다.

Big data analytics (대량 데이터 분석)

대량의 (비)정형 데이터 집합으로부터 결과를 분석하고 비즈니스에 활용할 수 있도록 여러 가지 분석 기술을 이용하여 보다 가치있는 정보를 추출하는 일련의 기술 및 프로그래밍 모델을 제시합니다.

• Data mining (데이터 추출)

  대량의 데이터를 조사하여 데이터의 숨겨진 패턴이나 상관관계 등을 찾아내기위해 사용하며, 복잡한 비즈니스 질문에 답하는 데 도움이되는 추가 분석에도 사용될 수 있습니다.

  데이터의 혼란스럽고 반복적인 노이즈 선별 → 관련성있는 항목 도출 → 해당 정보를 사용하여 가능한 결과 평가 → 평가 정보에 근거한 의사 결정 속도 제고

• Machine Learning (기계 학습)

  기계 학습을 사용하면 복잡하고 많은 양의 데이터를 분석하여 더 빠르고 정확한 결과를 제공 할 수있는 모델을 대규모로 자동화하여 빠르게 생성 할 수 있습니다.

  또한 정확한 모델을 구축함으로써 기업은 수익성있는 기회를 찾아내거나 알려지지 않은 위험을 피할 수있는 더 나은 기회를 얻을 수 있습니다.

• Predictive analytics (예측 분석)

  데이터, 통계 알고리즘 및 기계 학습 기술을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래 결과의 가능성을 도출합니다.

  미래에 일어날 일에 대한 최상의 평가를 제공하므로써 기업은 최선의 비즈니스 결정을 내리고 있다는 확신을 가질 수 있습니다.

Digital Image processing (디지털 영상 처리)

디지털화된 사진 등의 2차원 정지영상 데이터를 여러 비즈니스에 다양한 방법으로 활용할 수 있도록 알고리즘을 통해 분석, 보정(개선), 변형, 추출, 판독(인식), 압축 등 사람의 이해를 돕거나 2차적인 응용을 위해 영상을 가공하는 핵심 기반 기술입니다.

• Image Filtering

  여러 가지 계산 방법과 알고리즘 등을 사용하여 영상을 구성하는 픽셀을 변형하므로써 영상에 다양한 효과를 주거나 품질을 개선할 수 있습니다.

  흔히 볼 수 있는 뿌옇게 가공된 이미지는 일반적으로 "Blur"기법의 필터링 방법을 적용하여 구현합니다.

• Image Correction

  디지털 사진의 적목 현상을 보정하거나 왜곡된 사진은 영상 핉를 사용하여 올바르게 보정할 수 있습니다.

  특히 Computer vision을 통해 대상을 인지하거나 객체 또는 문자 등을 인식할 때 정확한 인식을 위해 필수적으로 보정 기술을 사용해야 합니다.

• Object Extraction & Remove

  영상에 포함된 특정 사물이나 사람 등의 객체 영역을 추출하고 그 외 배경 등의 영상을 제거하는데 사용하는 기술입니다.

  이러한 작업은 기계 학습과 융합하여 해당 목적에 적합한 학습모델 개발을 통해 더욱 더 정교한 결과를 얻을 수 있습니다.

Word processing (문자 처리)

문자 처리는 컴퓨터를 사용하여 전자 문서를 작성, 편집, 저장 및 인쇄하는 행위를 하기 위해 필수적으로 필요한 기술이며, 보고서, 편지, 메모 등 문서 콘텐츠 기반의 고객 및 기업간 소통에 있어서 배제할 수 없는 핵심 기술입니다.

• "Edit" on WEB Environment

  과거에는 사용자가 응용프로그램 기반에서 이러한 작업을 처리하였으나 현재는 대부분의 서비스가 WEB 환경으로 전환되면서 표준의 WEB Browser와 On-line이라는 전혀 다른 환경의 기술적 처리 방법을 필요로 하게 되었으며, 이같은 변화에 맞춰 사용 환경에 제약이 없는 크로스 플랫폼 구동 기술을 개발하였습니다.

  일반적인 워드프로세서에서 제공하는 복합서식처리를 비롯하여 장평, 자간 및 좌/우 문단정렬, 금칙처리, 문자효과 등 수 많은 관련 기술들이 포함되어 있으며, 이 것들은 WEB 환경에서 제공되는 WEB2Print 서비스의 근간이 됩니다.

• What You See Is What You Get (WYSIWYG)

  WYSIWYG은 보여지는 그대로 결과를 얻을 수 있는 기술로 일반적으로는 DTP(Desktop publishing)분야와 Printing 산업에 주로 사용하며, CMS(Color Management System)개념도 포함하고 있어 디스플레이나 인쇄장비 등의 출력 장치(Device)에 대해 독립적이기 때문에 동일한 색상과 품질의 인쇄 결과를 얻을 수 있습니다.

Personalization

개인화(個人化) 기술은 CRM(Customer Relationship Management) Marketing을 통해 고객 중심의 비즈니스를 펼치기 위해 사용되는 중요한 기반기술입니다.
고객정보를 분석하여 개별 고객의 특성을 프로파일링하고 고객의 행동 패턴과 소비 성향에 맞춰 데이터를 가공하여 최종적인 정보로 개인화할 수 있습니다.

• "Widget (위젯)

  사용자가 상호 작용하는 인터페이스 요소들을 사용자의 필요나 작업 형태 등에 맞춰 개인화 하므로써 오퍼레이션이나 작업의 효율을 극대화할 수 있습니다.

• Variable data processing (가변 데이터 처리)

  VDP는 일반적으로 인쇄에 필요한 기술이지만 디지털 디스플레이 또는 인쇄용 미디어 등 정보를 표현하는 대상 미디어나 디바이스에 상관 없이 문나자 영상(이미지) 등의 데이터를 개별 고객에게 필요한 정보로 실시간 가공하여 처리하는 기술입니다.

  이렇게 하므로써 기업은 개별 고객이 필요로하는 정보를 적시에 제공하여 고객의 충성도를 제고하고 지속적인 관계를 유지할 수 있는 다양한 마케팅 활동을 펼칠 수 있습니다.