당신의 아이디어를 저렴하지만, 신뢰할 수 있는 IT 플랫폼으로 구현해 드립니다. 오픈소스를 사용하여 비용이 저렴하고 특정 제품에 의존하지 않아도 됩니다. 당사의 자체 마이크로서비스 구조를 통해 확장 유연성과 안정적인 시스템 운영을 가능합니다.

1) 인프라 계층
∙ 고객 상황에 맞는 최적의 인프라를 구축할 수 있는 서비스 제공 (On-premise, Private Cloud, Public Cloud)
∙ 요구 기능과 성능을 분석하여 최적의 하드웨어 사양을 추천하는 서비스 제공

2) 클러스터 계층
∙ 주어진 인프라 자원을 최적으로 활용하기 위해 Kubernetes 기반의 클러스터 구축 서비스 제공
∙ 데이터의 안정적인 관리를 위해 분산 파일 시스템 (HDFS, GlusreFS, Ceph, MinIO등), DBMS 적용 가능

3) 프레임워크 계층
∙ 사용 목적에 적합한 오픈소스들을 적용 및 고객이 요구하는 서비스를 효과적으로 지원하는 기반 제공
∙ 보안, 인증, 권한, 워크플로우, 모니터링, 검색 등 다양한 서비스를 선택적으로 활용할 수 있도록 지원

4) 서비스 계층
∙ 자사가 보유한 마이크로 서비스를 활용하여 고객이 원하는 데이터 기반 서비스를 신속하게 구축할 수 있는 서비스
제공 (데이터 수집, 메타데이터와 데이터 관리, 데이터 분석 및 AI 모델 수행 등)
∙ 고객 편의성을 높이기 위한 통합 관리 웹 GUI 제공

고객 수요에 맞는 데이터 분석 및 데이터 과학 기술 서비스를 제공합니다. 간단한 통계 분석과 시각화 보고서 작성부터 인공지능 모델 개발을 통한 감시 및 예측 진단 엔진 개발 서비스까지 데이터를 이용하는 토탈서비스를 제공합니다.

1) 고객 요구 이해
∙ 고객과의 상담을 통해 데이터를 활용하여 고객이 해결하고자 하는 문제 및 결과를 도출할 수 있는 서비스 제공

2) 수집
∙ 데이터 포맷, 저장 형태에 맞게 다양한 데이터를 수집하는 서비스 제공
∙ 데이터 플랫폼과 연계하여 데이터를 효과적으로 저장할 수 있는 방안 제시

3) 전처리
∙ 수집된 원시 데이터 전처리 서비스 제공 (결측치 보정, 오류 수정, 중복 데이터 제거, 타입 수정, 값 범위 수정 등)
∙ 전처리된 데이터 기반으로 데이터 결합 및 계산을 통해 새로운 추가 데이터 생성 서비스 제공

4) 분석
∙ 과학적 통계 기법을 활용하여 데이터 요약, 문제 상황 파악, 패턴 진단 서비스 제공
∙ 시각화를 통해 고객 이해를 높일 수 있는 서비스 제공

5) 모델링
∙ 머신 러닝을 위한 학습 데이터 구축 서비스 제공
∙ 다양한 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 모델 학습 서비스 제공
∙ 데이터 플랫폼과 연계하여 학습된 모델을 수행할 수 있는 서비스 제공