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빅데이터 구축을 위한
End-to-End HP HAVEn 포트폴리오
Sub Hong
Technology Consulting, HP Korea.
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왜 Big 인가?
Volume
Variety
Velocity
Value
Big is because the growing data creation rate
Big is because the growing voracity of consumers for data
Big is because the growing variety of data to analyze
Big is because the growing variety of performable investigations
Big is because the growing volume of data offered for analyses
Big is because the diminishing time to take a decision (react)
Big is because the growing dissemination of analysis outcomes
Big is because the growing value of data for leading business opportunities
Big is because the growing total amount of data managed
Technology @ Work 2014
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It’s time to build a better enterprise. Together.
빅데이터가 제공하는 확장된 역량
핵심파악 능력
적시에 관련된 주요 사람(Key Person)이나 본질(Root Cause)에 접근할 수 있음
상품/서비스 개선 및 마케팅 정책을 위한 수요조사, 소비자 반응평가등의 실험 능력
필요한 형태의 실험홖경 수립과 수행이 가능함
마켓분할 및 상품/서비스에 대한 재단 능력
세밀하게 마켓을 분할하여 해당 집단의 Needs에 정확하게 맞도록 상품이나 서비스를 재단할 수 있음
정확한 의사결정능력
정확한 Business Insight를 제공함으로 리스크 최소화 및 잠재가치 발굴이 가능한 의사결정 지원
신규 비즈니스모델, 신규상품 및 신규서비스 개발 능력
신규상품/서비스의 개발이나 기존상품/서비스의 차별화 및 완전히 다른 신규 비즈니스모델 창출이 가능
Technology @ Work 2014
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빅데이터는 모든 산업분야에 가치를 제공
미국 헬스케어
• 연간 3,000억달러의 가치
• 연간 생산성 최대 0.7% 증가
미국 소매업
• 60%이상의 순이익 증가
• 연간 생산성 0.5~1.0% 증가
유럽 행정기관
• 연간 2,500억유로의 가치
• 연간 생산성 최대 0.5% 증가
제조업
• 상품개발 및 조립비용 최대 50% 절감
• 최대 7% 읶건비 절감
SOURCE: McKinsey Global Institute analysis
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글로벌 개인 위치정보
• 서비스 제공자에게 연간 1,000억달러이상의 매출
향상
• 사용자에게 연간 최대 7,000억달러의 가치 제공
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산업전반의 빅데이터 기회 및 사용 사례
Finance
Government
• Fraud detection
• Anti-money
laundering
• Risk management
• Community
engagement
• Law enforcement
• Counter terrorism
• Enhancing Social
service
• Reducing
operational Costs
•
•
•
•
•
•
•
Sentiment analysis
Social CRM / network analysis
Churn mitigation
Brand monitoring
Cross and Up sell
Loyalty & promotion analysis
Web application optimization
Telecom
• Broadcast
monitoring
• Churn prevention
• Advertising
optimization
Manufacturing
• Supply chain
optimization
• Defect tracking
• RFID Correlation
• Warranty
management
• Weather
forecasting
• Natural resource
exploration
Healthcare
• Drug development
• Scientific research
• Evidence based
medicine
• Healthcare
outcomes analysis
Horizontal Use Cases
•
•
•
•
•
•
•
Marketing campaign optimization
Brand management
Social media analytics
Pricing optimization
Internal risk assessment
Customer behavior analysis
Revenue assurance
Sources: IDC: 2012 “Worldwide Big Data Technology and Services Forecast: 2011-2015,
Gartner: 2012 “Big Data Drives Rapid Changes in Infrastructure and $232 Billion in IT Spending Through 2016
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Energy
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•
•
•
•
•
•
•
Logistics optimization
Clickstream analysis
Influencer analysis
IT infrastructure analysis
Legal discovery
Equipment monitoring
Enterprise search
Technology @ Work 2014
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빅데이터는 미래 IT의 핵심
빅데이터 관점
• 신규 비즈니스 모델 및
협업 지원
• 다양한 분석 데이터를
신속하게 제공
Cloud
Mobility
B2B, B2C, Customer
Care
X-As-a-Service,
Social 제공
• 신속하게 IT서비스를
• 신규 데이터 소스 제공
• 모바읷 비즈니스
• 조직 최전방으로부터
소스데이터 획득 및 최전방까지
분석데이터 공급
Mobile BI, MDS
IoT, Universal Access
• 대규모 비정형 데이터
• IoT를 통한 접근성 제공
Technology @ Work 2014
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기업에 대한 빅데이터(플랫폼)의 의미
사람
Interaction
서비스
서비스
Transaction
사람
빅데이터 플랫폼
기계
Connected intelligence
기계
모든 데이터 소스에 연결하여 생성되는 정보의 양과 종류에 관계없이 적시에 원하는 정보를 분석함으로
기업에 새로운 가치 창출을 위한 확장된 역량(Intelligence)을 제공
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현 시스템의 한계
왜 새로운 형태의 IT가 필요한가?
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types | fixed model | transformed
Enterprise Data
Warehouse
ETL Structured
Transaction
Data
cost | scalability | archive | deleted
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Transaction Systems
Multiple sources, multiple format Data
dashboards, reports, …
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빅데이터를 위한 새로운 형태의 시스템
Big Data Platform
Big Data Analytics Engines
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Big Data Store & Analysis
Dynamic
intelligence
RAW
data
Connected Intelligence
Distributed data workloads
Structured
data
Store, distribute and process data
Transaction Systems
Multiple sources, multiple format Data
Analytics toolkits and frameworks
Big Data Connectors
Distributed data sources and
Systems connectors
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HP 빅데이터 시스템 Functional Model
카달로그
빅데이터 서비스
빅데이터 정책/절차
Big Data Applications
빅데이터 보호
Big Data Platform
Big Data Analytics Engines
Dynamic
intelligence
법규/규제 대응
아카이브
RAW data
클라우드
Next generation Analytics
백업/복구
개읶정보보호/보안
사용자
Distributed data workloads
Big Data Store
Structured data
Store, distribute and process data
보존연한/파기
Distributed data sources and systems connectors
Big Data Connectors
운영/조작
감시/관측
운영관리
Big Data
Infrastructure
Technology @ Work 2014
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빅데이터 서비스
빅데이터 정책 및 절차
HP 서비스 자동화
서비스 카달로그
빅데이터 Apps
HP Operation
Analytics
HP HAVEn
빅데이터 플랫폼
IDOL
HP - CMU
서비스 사용
데이터
소비자
data
data
데이터
제공자
서비스 접근
서비스 사용
HP 빅데이터 솔루션 Mapping
오케스트레이션
HP Autonomy
Promote
HP Partners
SAP-HANA
Microsoft PDW
HP Data Protector
HP Converged Systems
빅데이터 인프라
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Network
HP FlexFabric
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Big Data Storage
Server
HP StoreOnce
HP ProLiant
HP StoreAll
DL/EOL/SL/ML
@ Work 2014
HP StoreEverTechnology
HP Moonshot
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HP 빅데이터 포트폴리오
Intelligent end-to-end approach
선도적 인프라 솔루션
3PAR
StoreServ
HAVEn: 업계 1위 빅데이터 플랫폼
StoreAll
HP Network FlexFabric
컨설팅 서비스
Advisory, transformation,
integration and management
services to plan, implement and
secure your Big Data solutions,
educational and management of
change services
빅데이터 협력사
HP Converged Systems
Complete solution offering,
providing value to your business and securing your company intellectual c
apital
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MSFT – PDW, SAP – HANA
SAS, Talend,
Riverbed,
Estuade, ...
PWC, Deloitte
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HP 빅데이터 인프라 솔루션
Leading Infrastructure
New HP
Converged Systems
Business Unit
HP Servers
Private Cloud Systems
• HP CloudSystem
• “Core blocks”
• Converged management
Moonshot
Virtualization Systems
HP 3PAR Storage
HP “Flat SAN”
HP Networking
HP Virtual Connect
• HP VirtualSystem
• Project “Sharks”
Big Data Systems
• HP AppSystems
• HP CS for SAP HANA
• Moonshot opportunities
HP Software
Technology @ Work 2014
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HAVEn – HP 빅데이터 플랫폼 솔루션
hp.com/haven
HAVEn
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Hadoop/
Autonomy
HDFS
IDOL
대량 데이터를 분산
적재 및 처리
다양한 소스, 다양한
종류의 데이터를
읶덱싱하고 분석함
소셜 미디어
비디오
오디오
이메일
텍스트
Vertica
Enterprise
대규모 데이터에 대한
실시간 분석
Machine 데이터의
수집 및 분석
모바일기기
Security
조회/거래 데이터
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문서
nApps
HP 소프트웨어
+ 고객 애플리케이션
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Machine 로그
검색엔진
이미지
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Hadoop
HP Hadoop Appliance or Reference Architectures
대량 확장이 가능한 빅데이터 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼
Reference Architectures for Quick Start
필요한 사이즈로 시작해서 지속적 확장 가능하며, Vertica와 함께 구성 가능함
Scales to meet huge Data volumes
HP 서버, 네트워크 및 소프트웨어를 사용하여 대규모 확장 가능
Open architecture
HP Hadoop Appliance는 주요 Hadoop 공급사의 제품을 탑재한 것으로 공급 즉시 사용 가능
Part of the HAVEn ecosystem
HP Hadoop Reference Architecture 는 HAVEn reference 모델의 하나로 타 HAVEn 솔루션들 (Vertica, Autonomy)
과 함께 설치, 공급 및 작업 가능함
Hadoop을 사용하여 Big Data platform의 빠른 구축 및 대용량까지 지속적 확장 가능
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HP Autonomy IDOL
HP Autonomy IDOL platform
최고의 성능으로 Human Information 처리
400+ connectors
파일, 이메일 및 기타 모든 종류의 기업 정보 저장소에 일관성 있게 접근 가능함
Over 500 functions
감성분석, 분류 및 군집 등의 다양한 기능을 통해 인텔리전스와 통찰능력을 고양시킴
1,000+ file types
텍스트(이메일, 트위터, 문서), 오디오, 비디오 뿐만 아니라 사람얼굴이나 행동특성까지 처리/인식 가능
Distributable architecture
데이터 획득/쿼리를 분산처리할 수 있는 구조로 빅데이터를 지원할 수 있는 확장성을 갖춤
모든 종류의 데이터 타입, 모든 종류의 정보 저장소 접근 및 처리 (unmatched understanding)
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HP Vertica
HP Vertica Analytics platform
빅데이터에 맞게 설계된 고성능 데이터 분석 플랫폼
Blazing fast analytics
기존보다 50~100배 빠른 실시간 쿼리 성능으로 적시에 분석결과 도출
Massive scalability
업계 표준서버들을 사용하여 무한확장 가능함
Open architecture
오픈 소프트웨어인 Hadoop, R 뿐만 아니라 ETL, BI 툴까지 내장하여 지원
Optimized data storage
컬럼기반 데이터 압축효과로 Row기반 DB에 비해 10~30배 이상 더 많은 데이터 저장 가능
저비용의 고성능, 고확장, 개방형 분석 플랫폼
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HP ArcSight
HP ArcSight Universal log management platform
High-performance universal log management to consolidate machine data across IT
315+ connectors
다양한 벤더의 다양한 장치에서 발생되는 로그, 이벤트 및 기타 스트림 데이터 같은 Machine 데이터
등을 수집하여 표준화 및 분류함
Search over 1,000,000 events per second
다양한 소스의 Machine 데이터를 Filtering과 Parsing을 거친 후 Rich 텍스트 메타데이타 단일화된 Machine
데이터로 저장함으로 단순한 텍스트 기반 키워드 만으로 특별한 도메인 지식없이 검색이 가능하게 함
Store years’ worth of data
별도의 대용량 DB를 사용할 필요없이 현존하는 고객 스토리지에 단일화된 데이터로 고 압축저장
Analytics & intelligence
분석 알고리즘, 룰 및 Content Pack을 내장하여 IT보안, 운영, GRC(Governance, Risk, Compliance) 및
로그분석을 지원
IT전반의 다양한 Machine데이터를 수집, 저장, 분석함
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Technology @ Work 2014
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HAVEn in Action – Example
Example : 감성분석 예제
콘텐츠 생성
1
2
Twitter
추출 및 분류
Apache Flume
3
데이터 적재 및 로딩
구조화된 데이터 처리
4
5
HP Vertica Database Engine &
In-Database Sentiment Scoring
Apache Hadoop
HP 빅데이터
인프라
실시간 데이터 가상화
Tableau Desktop and Server
Tweets sentiments
table
Tweets table
Vertica
•
#HPDiscover
Vertica in-database
sentiment scoring
HP Vertica
HDFS Connector
Tweet sentiment
Understanding &
visualizing the data
HP Pulse
Twitter source record
Hadoop
감성분석을 위해 HP LAB에서
개발된 Pulse Dictionary
Pulse
Dictionary
커스터마이즈된 단어, 문장 목록
Technology @ Work 2014
Twitter
Hadoop,
Apache
Flume
SL/DL
RA notice.HP Vertica
© Copyright 2014 Hewlett-Packard
Development
Company,
L.P. The information containedHP
herein
is subjectrange
to change-without
19
Tableau
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enterprise. Together.
HP 빅데이터 컨설팅 서비스
Advise
Big Data Advisory services
• Big Data Strategy Workshop
• Big Data Infrastructure
Transformation Experience
Workshop
• HP Enterprise Planning for HAVEn
• Big Data Protection and Compliance
Analysis
Transform
Big Data Transformation
services
• HP professional services for HAVEn
solutions implementation
• Enterprise Design Service for Hadoop
• Reference Architecture
Implementation Service for Hadoop
• Implementation Services for MSFT
PDW / SAP HANA
Big Data Protection
• Data Loss Prevention
고객사 빅데이터 접근전략
수립을 위한 컨설팅 서비스
빅데이터 기술도입을 위한
설계/구축 서비스
Manage
Big Data operation
Achieve best-in-class operational efficiency
of a client’s big data environment leveraging
the unique knowledge of HP experts and our
global infrastructure
Big Data education
Train and certify a client’s IT staff and thirdparty partners to help them architect,
integrate, and administer Big Data solutions
빅데이터 플랫폼 관리를
위한 지원 서비스
Technology @ Work 2014
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HP Big Data Advisory 컨설팅 서비스
HP Enterprise Planning
for HAVEn
(Big Data Architecture)
Initiative
Roadmap & CIO
interview
Workshops
Business Case
Functional
Workshop
HP Enterprise
Planning for HAVEn
(Big Data Technology)
Business Drivers,
Goals, and Metrics
Business Case
elements
Business Priorities
Functionalities and
Priorities
AS IS Technology
Assessment
Business
Functional
PRINCIPLES
Initiative
Roadmap
Initiative scope
and definition
Transformation
Experience Workshop
Architecture
Technical
MODELS
STANDARDS
Strategy
Workshop
Implementation
Phase 3
Phase 2
Exchange 2007
Upgrade
Unified
Messaging
23
UM
Migration
Phase 1
Identity &
Presence
Search
IM & Presence
Enablement
Phase 1
Productivity &
Collaboration
15
IM & Presence
Enablement
Phase 3
19
IM & Presence
Enablement 13
Phase 2
12
Video
Conferencing
Phase 3
20
24
Small
PABX
22
HQ PABX
Video
Conferencin
g Phase 2
21
WAN
Upgrade
16
1
Internal
Collaboration
Portal
Video
Conferencing
Phase 1
Final
State
UM Migration
Phase 2
14
21
New Tech
Options
Workshop
HP –ITSA Methodology
Phase 1
Big Data Protection and
Compliance Analysis
SA
Technical
Workshop
17
QOS
Phase 2
2
4
18
Centralized
Dial Plan
10
External
Collaboration
Portal
Single
Directory
3
11
9
QOS
Phase 1
POE Switch
Upgrade
6
Incident
Management
Upgrade
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HQ PABX
Branch
PABX
Telephony &
Mobility
8
5
10Base2
Upgrade
IT
Infrastructure
UC Business
Services
Technology
Roadmap
Project
Solution
Dependencies
Standards
Technology
@ Work 2014Workshop
Workshop
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HP EP4HAVEn (Enterprise Planning for HAVEn) 컨설팅 서비스
F
B
Week 1
Day
2
Service
Planning
High Level Solution
Design & Modeling
Functional Architecture
Analysis
Service
Startup
Day
1
T
Day
3
Week 2 - Week 3
Day
1
Day
2
Day
3
Day
4
Strategy
Functional
Workshop
(As IS)
Capability
Maturity
Assessment
Day
5
Day
6
Day
7
Document and
Review
Week 4
Day
8
Functional
Architecture
Analysis
(As IS)
Day
9
Day
10
Day 1
Day 2
Day3
Day4
Present
Outcomes
Week 5
Day 5
Technical
Architecture
Analysis and Design
(To BE)
Day 1
Day 2
Day3
Final
Documentation
(High Level
Design)
Day4
Week 6
Day5
Day 1
Day 2
Presentation
Meeting
• BD HAVEn Platform
• BD HAVEn Infrastructure
• BD Enterprise Security
Technology @ Work 2014
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Why HP?
Make Data Matter
Technology @ Work 2014
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Big Data Use Cases
with HP HAVEn
Sub Hong
Technology Consulting, HP Korea
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HP Vertica
Technology @ Work 2014
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HP Vertica Flex Zone
A new approach to loading, managing, and exploring semi-structured data
Features
•
•
•
•
반정형 데이터에 대한 간편하고 자동화된 데이터 Loading
JSON 방식이나 Delimited 데이터에 대한 유연한 Parsing
반정형 데이터에 대한 빠른 SQL 쿼리
최고의 성능을 보장하는 One-step schema
Benefits
•
•
•
•
•
Data Loading시 Schema 생성을 위해 소비되는 시간을 절약
ETL process를 단순화 시킴
빠른 시간 내에 데이터 최적화 가능
비즈니스 요구사항에 빠르게 대응 가능
BI툴을 사용, 반정형 데이터의 시각화 가능
.
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Hadoop.mp4
•
•
•
Vertica는 Hadoop File System을 Integration하여 External Table을 쿼리하듯 사용
Vertica SQL을 사용하여 다른 테이블(Vertica or Hadoop)과 Join 가능
Hadoop에서 Vertica로 Direct Load가 가능
Video:
Explore HDFS using SQL from Vertica
Hcatalog integration - navigate HIVE metadata
Compare HiveSQL v VerticaSQL  (SQL) HiveSQL대비 10배 빠름
Load into Vertica via direct connect
Query natively in Vertica (SQL)  Hadoop대비 최대 100배 빠름
PIG에서 7분 걸리는 쿼리가 Vertica에서 10초 (42배)
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Improved Customer Loyalty for Banks
Cardlytics
• 기존 플랫폼 대비 5% 비용 투자로
40~80배의 성능 효과를 얻음
• 운영/관리 비용의 90% 절감 효과
• 3개월 이내 ROI 효과
• 매출증대 및 더 많은 상점들의
Rewarding 프로그램 참여효과
“HP Vertica는 정밀한 개인
화 서비스를 가능하게 했습
니다. 매우 빠른 서비스가 현
재 고객에게 제공되고 있습
니다.”
- Scott Grimes, CEO, Cardlytics
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Democratic National Committee - USA
“HEY”
Hamilton County OHIO, Early Voters – Model 57.68% Actual 57.16%
Modelled the election 66,000 times every night in lead up
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Analyzing Billions of Clicks
www.HP.com
Challenge at HP.com
• 월간 110~120억건의 클릭
• YoY Clickstream의 효과적 분
석을 위해 최대 5년치의 데이
터보관 필요
• 오라클 DB로는 성능보장이
않됨 – 쿼리에 48시간 소요
• Website가 매우 복잡하게 구
성 – 많은 페이지가 동적으로
생성되는 구조로 매우 복잡한
Clickstream Trail이 만들어짐
HP Vertica Solution
• 쿼리가 수분에서 한 시간 내
로 수행됨; 48~100배 빠른 성
능
• 업계 표준 SQL을 사용하므로
기존 개발자들의 생산성에 기
여
• HP Vertica의 성능은 반복적
이고 Recursive한 쿼리를 가능
하게 하여 보다 깊은 분석을
가능하게 함
• 개인 성향에 따른 Interactive
한 웹페이지 구성을 가능하게
함
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Vertica for IDOL
Topic과 유사한 트윗이나 뉴스를
IDOL이 스스로 찾아서 분석내용에 추가
UDF
Topic map: Redsox
pulseidol.mp4
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HP Autonomy IDOL
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HP Autonomy solutions family, powered by IDOL
Information
Analytics
Unified Information
Access & Analytics
Digital
Marketing
Information Governance
Information Archiving &
eDiscovery
Enterprise
Content Mgmt
Data
Protection
Marketing
Optimization
Voice of the Customer
Compliance
Policy-Driven Info Mgmt
Server Data Protection
Digital Experience Mgmt
Media Intelligence
Litigation Readiness
Records Mgmt
Web Optimization
Video Surveillance
Storage Optimization
Legal Content Mgmt
Virtual Server Data
Protection
Big Data Analytics
Database Archiving
Business Process Mgmt
Marketing Analytics
Enterprise Search
Document Mgmt
Knowledge Mgmt
Supervision & Policy
Management
Remote & Branch
Office Data Protection
Content Access
& Extraction
eDiscovery
Supervision
Workflow Automation
Legal Hold
Software
Cloud
Endpoint Device
Data Protection
Records Mgmt
Search Engine Marketing
Contact Center Mgmt
Rich Media Mgmt
Augmented Reality
Legacy Clean Up
IDOL the OS
for human
information
Hybrid
OEM
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HP Autonomy Information Analytics solutions
Analytics solutions designed to meet the information challenge
1
2
3
4
5
Voice of the
Customer:
Media
Intelligence:
Surveillance:
Big Data
Analytics:
Healthcare
Analytics:
고객의 소리에
대한 경청
방송/비디오의
내용에 있는
다양한 언어에
대한 자동감식
기타 다양한
비정형 데이터
분석으로
통찰력 확보
누적된 비정형
의료기록을
통합된 정형
데이터로 변환
VoC, VoW
비디오/동영상
에서 벌어지는
행동이나
패턴에 대한
감지/분석
Technology @ Work 2014
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HP IDOL Use Cases
Redefining Security and Surveillance
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비즈니스 속도에 따른 소셜 미디어 분석
NASCAR’s digital command center powered
by HP Explore
• 소셜미디어 상에서 오가는 고객 Feedback에
대한 실시간 모니터링
• 실시간 방송 콘텐츠 분석으로 비즈니스 기회를
포찰
• 돌발상황 발생시 순간 포착하여 보여줌으로
풍성한 볼거리 제공 (예, 자동차가 관중석을
들이받는 사고 발생 순간, 해당 상황을 실시간
방송)
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비디오가
보안(Security)을
재정의
하고
있음videos on the web,
Boston bombings
investigation relied on video
feeds and
smartphone
as well as proprietary data
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기존 비디오 감시(Surveillance)의 한계
• 돌발상황에 대한 분석시간 지연
• 수작업 의존으로 비디오 모니터링/분석의 저효율성
• 서로 다른 데이터 소스에 대한 불완전한 인티그레이션
• 감시범위 변경 시 민첩한 대처가 불가능
• 모니터링 되지 않는 카메라에 대한 문제
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HP Video Surveillance Solution
• 전사적 비디오 관리 플랫폼
모듈화된 콤포넌트, 무한한 확장성
• 24x7 감시(surveillance)체계를 가능하게 하는 World leading 비디오 분석 시스템
1. 얼굴인식 및 분석: 누구인가?
2. 번호판 인식: 동시에 움직이는 여러 대의 자동차번호판 감식
3. 자동차 인식: 자동차의 제조사와 모델 인식
4. 장면/상황 인식: 비디오로 보여지는 상황에 대한 인식
5. 소리/음성 인식: 오디오로 들려지는 각종 소리(예, 총성) 및 음성에 대한 인식
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Analyze – Scene Analysis
비디오에서 보여지는 장면/상황에 대한 인식
• 수상한 물체나 사건에 대한 감지
– - 동작(Motion) 감지
– - 정지상황(Non-motion) 감지
– - 특정 물체에 대한 추적
– - 행동양태에 따른 사물인식
• Key advantages
– 자동화로 인한 작업효율성 증대
– 사람의 집중력에 의존할 필요성이 없음
– 인력증가 없이 24 x 7 모니터링 가능
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Analyze – Scene Analysis (Prisons)
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Analyze – License Plate Recognition
기존과 차별화되는 월등한 기술
160Km/H로 달리는 자동차의 번호판 인식 가능
영어는 물론 아랍어, 힌디어, 아시아 문자까지 인식
번호판 컬러 인식
번호판 위의 로고 인식
각국의 번호판 양식 지원
인식된 번호에 대한 실시간 DB 검색 지원
다양한 구현방안 지원
고속도로나 제한구역의 고정 카메라
차량 블랙박스(스마트폰) 카메라
주차장 카메라
적외선 카메라
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ANPR (Number Plate Recognition)
자동차 제조사와 모델 인식
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Multi-Faceted Analytics
동시에 다중분석이 가능
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Analyze – Face Recognition
누구인가?
• 얼굴 인식
– 한 사람 (One to one) 검증
– 다수인물 (One to many) 인식
– 자동 등록에 의한 동일인물 감지
• 얼굴 분석
– 성별, 민족, 표정 등
• Applications
– 국경 접근통제
– 국적관리체계
– 녹화된 비디오에서 특정인물 추적
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Search video as easily as text
Rich media를 정보자산으로 변형
Automate
Understand
Act
자동으로 Metadata, keyframe 및
청취록 생성
비디오 영상이나 오디오 스트림을
실시간으로 분석
군집이나 분류 등의 분석을 동반하여
사용하며, 다른 형태의 파일과 연결
가능
실시간 방송이나 저장된
비디오 영상의 분석
스크린 상의 문자 인식
음성인식을 통한 실시간
자동 청취록 생성
녹취 시간 기록
Speaker(방송인) 인식
얼굴 인식
자동 keyframe 생성
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Healthcare Industry Cases
점차 늘어나는 병원 의료정보 데이터로 인한 대용량 데이터 처리 및 분석이 요구되며, 신속한 검색 및
분석 가능한 시스템이 필요한 시점
(비정형) 의료 데이터 분야의 문제점
비정형 데이터 분석 솔루션 도입으로 자동화
병
원
• VIP, 외국인 등을 포함한
핵심 고객에 대한 관리 및 활용 저조
병
원
• 고객 만족도를 향상을 위해 고객 관리에 유용하고
효과적인 시스템을 구축
의
료
진
• 건진 데이터의 수작업에 따른 많은 시간 소요
의
료
진
• 수작업을 줄이기 위한 특정 데이터 패턴 추출의 자동화
환
자
• 문진 시 병력 및 가족력에 대한 계속적인 설명 필요
환
자
• 타 산업과는 달리 지속적으로 쌓여온 병원
• 프로젝트 단위 별 검사 결과, 처방 정보 조회의 어려움
• 연구에 필요한 데이터를 손쉽게 활용할 수 없는 한계
• 환자 특성에 따른 차별화된 정보 제공이 취약
• 의료진 개개인의 self-analytics 도구필요
데이터로부터의 패턴 분석을 통한 고객 서비스 지향
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의료 빅데이터 분석 전문 솔루션 : IDOL for Healthcare
의료 비정형 데이터의 특정 패턴 추출 및 정형 데이터 연계를 통한 직관적 UI 제공함
비정형 데이터 처리
환자
정보
비정형 데이터(XML)의 특정 패턴 추출 자동화!
검사
정보
수납
정보
진단
Text
HP IDOL
처방
정보
문진
표
ETC..
직관적 UI
BigData
Engine
The scope was inserted upto cecum.
Digital rectal examination was normal.
Bowel preparation was ( poor ).
There were Is polyps.
Ax2) HF, 0.4cm (removed)
Bx1) SC(AV30cm), 0.8cm (bx only)
Mucosal black pigmentation was noticed on
the whole colon.
Type: Is polyp
Location: SC, HF
Size: 0.8cm
기대효과
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©
연구 및 논문작성/연구작업시 다양한
기존 방법으로는 활용이 어려웠던
의료 데이타의
의료 데이터 (EMR등)와의 CRM 연계 =>
수작업 분석 시간 대폭 감축 =>
병원 재방문 횟수 증대 및
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논문 품질 향상 및 비용 절감
환자 만족도 향상 효과
직관적 UI를 통해
개별
의료
연구진이
손쉽고
Technology
@직접
Work
2014
신속하게 다양한 의료 데이터의
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검색 및 분석 가능
Why HP?
Make Data Matter
Only HP can get you there before
your competitors can
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Thank you
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