<sw>
플랫폼 사업화에 필요한 기술적 요소 중
"가치생성수단 제공'의 중요성에 대한 강의 자료입니다.
* 교육대상 : 앱 서비스 기획/개발자, 플랫폼 서비스 수행/기획중인 회사 임직원.
기업 업무용 앱 패키지(제품) 사업 기획/수행중인 회사 임직원
< Contents >
"글로벌 SW 앱 서비스 회사들은 플랫폼의 자생적 팽장력을 위해
참여자들에게 제공하는 가치생성수단을 기술적 요소로 처음부터
내재하고 있었다." -> 나중에 하려면 힘들어 못한다!!
"앱서비스가 플랫폼 서비스가 되기 위해 반드시 필요한 "가치생성수단 제공"이
플랫폼 사업의 팽창에 얼마나 많은 영향을 주는 지에 대한
인과관계도(Page 47)에 주목" -> 플랫폼 자가팽창력/진화력의 최고 수단
"플랫폼 서비스로서의 "SaaS 가 되기 위한 요소",
그리고 국내 클라우드 App 서비스 현황(수준?) 과 문제점.
<결론>
국내 앱서비스는 대부분 "놀이동산형 ASP" 플랫폼이다. "경기장형 SaaS" 플랫폼이 되기 위한 전략과 노력이 필요.
SK Planet에서 주최한 TechPlanet 2012에서 발표했던 자료입니다. 소셜 큐레이션 서비스에 대한 간략한 소개와 관련 기술, 향후 전망 등을 담고 있습니다.
! 정정합니다. 32페이지의 pypi install ... 은 pip install 이 올바른 코드입니다.
<sw>
플랫폼 사업화에 필요한 기술적 요소 중
"가치생성수단 제공'의 중요성에 대한 강의 자료입니다.
* 교육대상 : 앱 서비스 기획/개발자, 플랫폼 서비스 수행/기획중인 회사 임직원.
기업 업무용 앱 패키지(제품) 사업 기획/수행중인 회사 임직원
< Contents >
"글로벌 SW 앱 서비스 회사들은 플랫폼의 자생적 팽장력을 위해
참여자들에게 제공하는 가치생성수단을 기술적 요소로 처음부터
내재하고 있었다." -> 나중에 하려면 힘들어 못한다!!
"앱서비스가 플랫폼 서비스가 되기 위해 반드시 필요한 "가치생성수단 제공"이
플랫폼 사업의 팽창에 얼마나 많은 영향을 주는 지에 대한
인과관계도(Page 47)에 주목" -> 플랫폼 자가팽창력/진화력의 최고 수단
"플랫폼 서비스로서의 "SaaS 가 되기 위한 요소",
그리고 국내 클라우드 App 서비스 현황(수준?) 과 문제점.
<결론>
국내 앱서비스는 대부분 "놀이동산형 ASP" 플랫폼이다. "경기장형 SaaS" 플랫폼이 되기 위한 전략과 노력이 필요.
SK Planet에서 주최한 TechPlanet 2012에서 발표했던 자료입니다. 소셜 큐레이션 서비스에 대한 간략한 소개와 관련 기술, 향후 전망 등을 담고 있습니다.
! 정정합니다. 32페이지의 pypi install ... 은 pip install 이 올바른 코드입니다.
* 행사 정보 :2016년 10월 14일 MARU180 에서 진행된 '데이터야 놀자' 1day 컨퍼런스 발표 자료
* 발표자 : Dylan Ko (고영혁) Data Scientist / Data Architect at Treasure Data
* 발표 내용
- 데이터사이언티스트 고영혁 소개
- Treasure Data (트레저데이터) 소개
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #1
>> MUJI : 전통적 리테일에서 데이터 기반 O2O
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #2
>> WISH : 개인화&자동화를 통한 쇼핑 최적화
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #3
>> Oisix : 머신러닝으로 이탈고객 예측&방지
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #4
>> 워너브로스 : 프로세스 자동화로 시간과 돈 절약
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #5
>> Dentsu 등의 애드테크(Adtech) 회사들
- 데이터로 돈을 벌고자 할 때 반드시 체크해야 하는 것
- E-commerce BigData Scale AI Journey
- BigData Scale Deep Learning Production System Use Case
- Deep Learning, Cloud PaaS, Microservices, DevOps, etc.
- E-Commerce AI Production System Strategy
The document discusses future devices and user interfaces. It notes that past predictions about technology have often been wrong or limited in vision. It then examines emerging technologies like augmented reality displays, gesture controls, brain interfaces, and ubiquitous sensors. The author argues that devices will become integrated into everyday objects and environments through displays, networks, processors, artificial intelligence and other components. The future will see "things everywhere" rather than distinct devices, with new approaches to user experience and interaction beyond what is possible now.
* 행사 정보 :2016년 10월 14일 MARU180 에서 진행된 '데이터야 놀자' 1day 컨퍼런스 발표 자료
* 발표자 : Dylan Ko (고영혁) Data Scientist / Data Architect at Treasure Data
* 발표 내용
- 데이터사이언티스트 고영혁 소개
- Treasure Data (트레저데이터) 소개
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #1
>> MUJI : 전통적 리테일에서 데이터 기반 O2O
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #2
>> WISH : 개인화&자동화를 통한 쇼핑 최적화
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #3
>> Oisix : 머신러닝으로 이탈고객 예측&방지
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #4
>> 워너브로스 : 프로세스 자동화로 시간과 돈 절약
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #5
>> Dentsu 등의 애드테크(Adtech) 회사들
- 데이터로 돈을 벌고자 할 때 반드시 체크해야 하는 것
- E-commerce BigData Scale AI Journey
- BigData Scale Deep Learning Production System Use Case
- Deep Learning, Cloud PaaS, Microservices, DevOps, etc.
- E-Commerce AI Production System Strategy
The document discusses future devices and user interfaces. It notes that past predictions about technology have often been wrong or limited in vision. It then examines emerging technologies like augmented reality displays, gesture controls, brain interfaces, and ubiquitous sensors. The author argues that devices will become integrated into everyday objects and environments through displays, networks, processors, artificial intelligence and other components. The future will see "things everywhere" rather than distinct devices, with new approaches to user experience and interaction beyond what is possible now.
전문가토크릴레이 2탄 Open data and linked data (김학래 박사)Saltlux zinyus
The document discusses open data and linked data. It begins by distinguishing between open data, which makes government data available in any format, and linked data, which structures data using URIs, HTTP, RDF vocabularies and standards. It then provides examples of how open data and linked data have been used by initiatives like Data.gov and Data.gov.uk to increase government transparency and enable public participation.
The document discusses predictions for trends in web and HTML5 for 2013. The top 10 trends are: 1) Increased use of HTML5-enabled devices, 2) HTML5 becoming the standard, 3) Plans to finalize HTML5.1 in 2014, 4) Specialization of web apps, 5) Increased web APIs, 6) Emergence of web operating systems, 7) Expansion of the web into new areas, 8) Responsive web design, 9) Need for policies around the web, and 10) Rethinking the web ecosystem. The document provides details on each trend and discusses related topics like HTML5 standardization.
2. 크로스 “모바일 플랫폼” ?
VS.
“크로스 모바일” 플랫폼 ?
VS.
모바일 “크로스 플랫폼” ?
2
3. Fragmentation!
"With our latest update, we worked hard to bring Angry Birds
to even more Android devices. Despite our efforts, we were
unsuccessful in delivering optimal performance. So far, we
have hesitated to create multiple versions of Angry Birds for
the Android platform. We are currently developing a lighter
solution to run Angry Birds on lower-end Android devices. This
does not mean lighter game-play or a lesser amount of levels,
but a game experience optimized for devices with less
processing power," Rovio said.
Build once and Run Everywhere?
• 짧은 답 : 불가능
• 긴 답 : 뭔가 복잡한 방법을 쓴다면 그 중에 일부는 가능할지도
3
4. 시장은 움직인다. 졸라 빠르게
선진국 기준 6:4 수준
Gartner, Actual, Nov. 2012 Nielsen, Actual, Q2 2012
4
5. 더 큰 문제는, 개발이 아니라 파편들의 유지
개선과 플랫폼 업그레이드 대응 비용이다!
5
6. 개발자들은 무척 바쁘고 피곤하다
Average time required to master
(Mobile Developer Economics)
Android Screen Fragmentation
(Mathieu Bruning, 2011)
6
8. 근데 ‘애비’도 애비 나름 아닌가요?
마크 주커버그 왈 “HTML5
집착은 페이스북 최대 실수”?
Client Side
VS.
Service Side
Widget Style Fast Animation Style
8
9. 그래서 어쩌라고요…
1. Native App only for Major Devices
2. Light-weight Native App + Cloud
3. Hybrid App (Native + Web control)
4. Using Cross-platform tools + Web
5. HTML5 (NOT HTML4!!)
6. Finally….. 3+5 or 4+5 ????
9
13. Smart Curation?
Search & Discover Filter & Organize Publish & Share
Feeding, Hybrid Classification, Auto-Publishing,
Crawling, Automatic Clustering Personalization
Wrapping,
Open API
HTML5,
Learning App, PDF
Machine Learning,
Recommendation
Digital Magazine
Bookmarklet, Facebook/Twitter
File upload, Mail Sharing
Clip/Re-Clip,
Camera Real-time Chatting
Love/Comment
14.
15. “한번 봅시다.
재미있고 아름다운 큐레이션 서비스 ”
It’s show time
ziny.us
16. What Happened…
Native App HTML5 App Hybrid App H-WebApp
+ Servers + Servers + Cloud + Cloud
?
• 개발비 과다 • 메모리 문제 • 크로스 플랫폼
• 호환성 문제 • 속도, 손맛 • 버티컬 앱개발
16
17. 지니어스 서비스 플랫폼 구성
사용자 관심을 매거진으로부터 동적 학습
Bookmarklet 소셜 빅데이터 분산 병렬 수집, 관리 (1일 500만 건)
SVM 기반 기계 학습과 VSM 기반 규칙 모델 통합
ziny.us Web
SFV 인덱스와 VSM에 기반한 초고속 아티클 추천
클라우드 스토리지에 데이터 저장과 실시간 인덱싱
실시간 소셜 아티클 분류를 위해 병렬, 분산처리
ziny.us iPad
쓰면 쓸수록 똑똑해지는 소셜 매거진
• 450 Cores, 1.5TB Ram, 200TB HDD
소셜 아티클 • 원시 소셜 데이터 : 총 5억 건, 2.5TB
• 수집 속도 : 500만 건 / 일
아티클7 아티클20
아티클1 • 수집 방식 : Hybrid Model
아티클51
(크롤링 + Open API + Agent)
• 저장 구조 : 클라우드(NoSQL+DFS),
데이터 3중화
Web Enabler 학습기반 분류
(SVM)
실시간 1일 수집, 인덱싱 로그 자동추천(ziny추천) 데이터 구성
사용자 생성 매거진 학습 아티클 수집 사용자 피드백(Clip,Love)
병렬, 규칙기반 분류
분산처리 (VSM+RULE) 미투
ziny.us 플랫폼 뉴스 데이
피드백 1% 18%
학습 트위
약 5억 건
터
블로
57%
그
24%
…
<O2> 인프라
Fast Similarity Calculation Social Feature-
A 분류체계 SP B 분류체계
매거진 별 C 분류체계 Space Model
on Vector
Feature vector 생성 Vector Index
17
18. 18
Bookmarklet
ziny.us 플랫폼
Web Enabler
새로운 지니어스 서비스 플랫폼
ziny.us Web
<O2> 인프라
Vertical Apps
Platform
Cross-
Tools
ziny.us
Smart Phone
ziny.us iPad
Mobile Agents
Z-Cloud
Desktop Agents Platform
Web Enabler
Bookmarklet
ziny.us 플랫폼
<O2> 인프라
ziny.us Web
ziny.us iPad
19. Cross Platform Tools…
유 형 사용 가능 도구
JavaScript
Libraries
Web App
Wrappers
Native Code
Transformer
Applications
Framework
19