* 부제: 데이터 사이언스 및 기계학습 위한 빅데이터 분석 파이프라인 구축

 

데이터에 기반한 디지털 트랜스포메이션이 가속화됨에 따라 빅데이터를 활용하려는 기업들이 증가하고 있다. 그러나 데이터 통합은 여전히 간단하게 해결할 수 있는 분야가 아니다. 오히려 의미검색과 지식공유/거래, 그리고 기계학습에 의한 추론의 신뢰성이 높아짐에 따라 쉽고 고도화된 분석 작업에 대한 요구도 증가하고 있다.

 

모비젠의 빅데이터 분석 솔루션 ‘아이리스(IRIS)’는 기업의 빅데이터 사용 환경에서 빅데이터의 수집부터 분석, 시각화까지의 프로세스를 일원화하고, 분석 파이프라인 프레임워크에 의한 시스템 엔지니어와 데이터 분석가 사이의 사일로를 제거해 분석과 실험에 집중할 수 있는 분석환경을 구축함으로써 조직의 데이터 활용성을 높여준다.

 

‘아이리스’는 정형, 비정형의 모든 데이터를 실시간으로 통합해, 비전문가를 위한 UI기반의 그래프 분석 시각화부터 데이터 과학자의 알고리즘 기반 분석 및 AI 개발 활동까지 지원이 가능하다.

 

데이터 수집부터 시각화까지의 전체 라이프사이클 관리는 플랫폼 수준의 인프라가 도입돼야 가능하다. 오픈소스 만으로 구축할 경우에는 복잡도가 높아지고 수많은 기술 스택이 필요하게 되며, 이로 인한 학습 등 러닝커브가 높아지게 되고 운영의 안정화를 기대하기 어렵다.

 

모비젠의 ‘아이리스’는 하루에 20TB(테라바이트) 이상의 데이터가 발생하고 PB(페타바이트) 수준의 데이터를 관리해야 하는 이동통신사의 빅데이터 통합 분석 플랫폼 구축 경험을 기반으로 하둡(Hadoop) 기반의 빅데이터 플랫폼 대비 기술 복잡성을 낮춰 안정성과 운영 효율성을 확보했다.

 

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