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
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자동화된 분석 가이드 제공
각 단계별 분석 과정을 설명하고 누구나 쉽게 분석할 수 있도록 친절한 가이드를 제공하여 뛰어난 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
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최적의 분석 모델 추천
분석 환경과 데이터에 최적의 알고리즘 추천으로 현장 전문가도 원하는 분석 결과를 내기 위한 모델링을 손쉽게 할 수 있게 됩니다.
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대용량 데이터 고속처리 및 시각화
대용량 데이터를 고속으로 처리해 Chart로 제공하여 최대 1억건 데이터(row) Rendering이 가능합니다.
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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
브라이틱스 머신러닝을 기반으로 다양한 업종에서 활용할 수 있는 분석 모델을 통해 데이터 전문가가 아니더라도 손쉽게 데이터 분석을 할 수 있습니다.
활용예시
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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
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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.
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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.
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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.
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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
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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
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분석스크립트 언어 지원
Scala, SQL, R, Python
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API
REST API
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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.
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| 제공 형태 | SaaS 형태 | PaaS 형태 | PaaS 형태 | PaaS 형태 |
| 기본제공 Storage infomation 기본제공 Storage는 데이터 분석을 위해 제공되는 기본 저장공간입니다. |
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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.
관련 오퍼링
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.
