Brightics Machine Learning
데이터 분석을 기반으로 한 디지털 트랜스포메이션 가속화 - 통합 데이터 분석 플랫폼
다양한 분석 자동화 기능을 통해 누구나 쉽고 빠르게 AI 분석 서비스를 개발하고 활용할 수 있습니다
주요 서비스
- 사용자 편의성을 고려한 자동화 기능 및 다양한 Pre-Built모델을 기반으로 빠르고 효율적인 분석 플랫폼 서비스를 제공합니다
-
자동화된 분석 가이드 제공
각 단계별 분석 과정을 설명하고 누구나 쉽게 분석할 수 있도록 친절한 가이드를 제공하여 뛰어난 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
-
최적의 분석 모델 추천
분석 환경과 데이터에 최적의 알고리즘 추천으로 현장 전문가도 원하는 분석 결과를 내기 위한 모델링을 손쉽게 할 수 있게 됩니다.
-
대용량 데이터 고속처리 및 시각화
대용량 데이터를 고속으로 처리해 Chart로 제공하여 최대 1억건 데이터(row) Rendering이 가능합니다.
-
검증된 BP 기반의 Pre-Built 활용으로 인사이트 확보
현장에 적용되어 이미 검증된 분석 모델을 바로 업무에 활용 가능하기 때문에 누구보다 빠르게 데이터 기반의 인사이트를 확보할 수 있습니다.
소개 동영상
Brightics Machine Learning을 기반으로 다양한 업종에서 활용할 수 있는 분석 모델을 통해 데이터 전문가가 아니더라도 손쉽게 데이터 분석을 할 수 있습니다.
활용예시
-
-
-
매장별 방문고객 예측매장의 방문객 수를 예측하여 효율적인 인력 계획을 수립하고 고객 방문 패턴에 맞춘 인력투입 최적화 및 고객 행동 데이터 분석을 통한 고객만족도를 향상시킬 수 있습니다.
[사업적 가치]
- 방문객 수 예측 결과 및 인건비, 구매전환율 예측을 통한 Total Sales Amount 추정,매출기회손실비용 11% 절감
- 고객 방문패턴에 맞춘 직원 업무투입 최적화를 통한 운영 효율성 향상 및 고객 행동 데이터 분석을 통한 고객만족도 향상 -
마케팅 효과 분석마케팅 활동에 따른 판매 영향도를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 분석 기반의 마케팅 의사결정 체계를 구축하여 프로모션 별 투자 규모에 따른 마케팅 계획수립이 가능합니다.
[사업적 가치]
- 모델링 기반 투자 성과 측정
- 마케팅 활동별 판매 증분 영향도 및 ROI 추정
- 제품별/거래선별 프로모션 성과 측정
- 데이터 분석 기반 마케팅 의사 결정 체계 구축
- 마케팅 활동별 프로모션 목적 별 투자 규모/믹스 -
고객 맞춤형 추천고객별 상품/광고 등에 대한 선호도를 예측하여 개인별 추천 서비스가 가능하여 고객 만족도가 향상되고 고객별 타겟 마케팅이 가능합니다.
[사업적 가치]
- Consumer의 선호도를 예측하여 高선호 Item을 제안하는 개인화 추천 엔진개발
- 개인화 추천 알고리즘을 구현하여 향후 IoT와 결합한 형태로 상품, 광고 등의 개인화 추천 비즈니스에 활용
- Prescriptive Analytics 를 통한 개인화 추천 고도화로 추천 만족도 향상 기대
특장점
-
시각화된 분석환경 제공
복잡한 코딩 없이 Drag&Drop을 통해 Workflow로 시각화하고 입출력 데이터와 적용된 알고리즘을 한눈에 확인할 수 있어 현장/업종 전문가들도 손쉽게 데이터 분석이 가능합니다.
-
최적의 알고리즘 추천
데이터에 최적의 알고리즘과 적합한 파라미터 값을 제시하는 알고리즘 추천 기능을 제공하여 현장전문가들도 쉽게 모델링을 할 수 있으며 최적의 모델 및 학습 인자를 찾기위한 시행착오를 최소화할 수 있습니다.
-
자동화된 분석 가이드 제공
각 단계에서 수행하는 분석의 과정을 상세히 설명하는 Guided Analytics 서비스 제공으로 분석의 단계를 가이드대로 하나씩 따라가면 어려운 분석도 손쉽게 해낼 수 있습니다.
-
분석 결과 배포의 신속성
분석 결과를 즉시 Report로 편집하고 배포할 수 있으며 Scheduler 등록으로 자동 업데이트를 지원하고 원하는 시점에 원하는 데이터와 Report를 신속하게 확인할 수 있습니다.
솔루션 지원사양
-
Machine Learning 분석 플랫폼
x86서버 기준, 3 Nodes 이상으로 구성
- CPU : 8코어/Node
- 메모리 : 16GB/Node
- 디스크 : 100GB/Node
- 운영체제 : Linux 64bits -
플랫폼 사용자용 PC
- 브라우저 : Chrome (50.0 버전 이상)
- 해상도 : 1280 * 900 권장 -
데이터 소스 지원
RDB, File, HDFS
-
분석스크립트 언어 지원
Scala, SQL, R, Python
-
API
REST API
-
적합한 클라우드 환경
SDS Cloud, Amazon Web Service, MS Azure, Google Cloud 등
가격정책
Brightics Machine Learning은 서비스 가동시간 기준으로 월별 과금되는 PaaS 형태와 사용한 분석 시간 기준으로 월별 과금되는 SaaS 형태의 유료플랜을 제공합니다.
|
|
|
|
|
| 제공 형태 | SaaS 형태 | PaaS 형태 | PaaS 형태 | PaaS 형태 |
| 기본제공 Storage infomation 기본제공 Storage는 데이터 분석을 위해 제공되는 기본 저장공간입니다. |
|
1 TB | 4.5 TB | 18 TB |
| CPU | 27 Cores | 89 Cores | 284 Cores | |
| Memory | 54GB | 170GB | 554GB | |
| 권장 동시 사용자 수 | 5명 | 20명 | 70명 |
- Storage 요금은 데이터 분석 영역 외 OS 영역을 포함하며, 서비스 가동시간과 관계없이 기간과 사용량에 따라 별도 요금이 부과됩니다.
- 추가 데이터분석 시 별도 요금이 부과됩니다. 추가 데이터분석 스토리지(NAS)요금 : 1GB 당 80원/월
- 기본제공 Storage는 데이터 분석을 위해 제공되는 기본 저장공간입니다.
다큐멘테이션
관련 오퍼링
Brightics DL은 자동 라벨링과 분산학습을 통해 기업의 비즈니스에 딥러닝 분석 서비스를 쉽고 빠르게 적용할 수 있도록 AI 개발 가속화 기술을 제공하는 비정형 데이터 분석 플랫폼입니다.
Brightics DP는 기업 내/외부에서 발생하는 데이터를 빠르게 분석에 활용하기 위해 데이터 준비를 효과적으로 도와주는 데이터 관리 플랫폼입니다.
Brightics DH는 엔터프라이즈 환경에서 고객의 데이터를 효과적으로 저장 관리 할 수 있도록 하는 Hadoop Eco 기반의 분산 데이터 저장 플랫폼입니다.
데이터 분석 전문가가 없어도 삼성SDS의 전문가들이 고객의 데이터로부터 잠재된 새로운 가치를 찾아드립니다. 쉽고 빠르게 경쟁력 있는 분석 서비스를 비즈니스에 적용해보세요.
삼성SDS의 AI 전문가들이 무엇이든 친절하고 신속하게 답변해드립니다.
