BEANs란? Big data Analysis Network System 합리적인 가격의 쉽고 편리한 빅데이터 패키지 Easy Big Data 기존 시스템으로 분석이 불가능했던 정형/반정형/비정형의 빅데이터를 수집/저장/분석/시각화하는 전 과정을 지원함으로써, 고객이 보유한 데이터에 대한 insight와 solution을 얻을 수 있도록 최적화되어, 패키징된 서비스 맞춤형 하이브리드 DW를 지원하는 대용량 데이터 분석 시스템입니다.

1. 빅데이터통합솔루션소개서
Big data Analysis Network System
빅데이터수집/저장/분석/시각화

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BEANs 솔루션은기존시스템으로분석이불가능했던정형, 비정형의Big Data를
수집/저장/분석/시각화하는전과정을지원함으로써,고객이보유한데이터에대한Insight와Solution을얻을수있도록지원하는통합관리시스템
데이터분석/예측의최적화
Data
Report
uBEANs
솔루션개요
CRM주1)에서지원하는통계제공
개별고객단위의패턴분석
성향그룹화및패턴분석
매출증대/비용절감방안도출
BI주2)분석및예측지원
데이터활용의시의성보장
데이터수집/분석시일괄배치처리
대용량데이터의준실시간배치수집/처리
시의성데이터에대한실시간수집/처리
경제적가치창출
빅데이터를활용한다면적판단기능
반복적시뮬레이션을통한예측데이터산출
저렴한비용으로데이터경영실현
※ 주1) CRM(Customer Relationship Management) : 고객과관련된내외부자료를분석/통합해고객중심자원을극대화하고, 이를고객특성에맞게마케팅활동을계획/지원/평가하는과정
※ 주2) BI(Business Intelligence) : 신속하고정확한비즈니스의사결정을위해사용하는데이터처리기술(통계분석, 예측, 데이터마이닝등)

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솔루션형상
BEANs 솔루션은통합된이용환경하에서하둡(Hadoop)주1)및오픈소스기반으로최적화되어패키징된서비스맞춤형하이브리드DW주2)를지원하는대용량데이터분석시스템
※ 주1) Hadoop(High-Availability Distributed Object-Oriented Platform): 대량의자료를처리할수있는큰컴퓨터클러스터에서동작하는분산응용프로그램을지원하는프리웨어자바소프트웨어프레임워크.
※ 주2) 하이브리드DW(Data Warehouse) : 투자비용절감을위해기존DW와하둡기술기반의빅데이터플랫폼을연계한빅데이터수용방안
Open& Collaboration Legacy Business Infra Interface
고객기업Legacy System
정부/공공기관Open Data
과거와현재의현상파악
다양한패턴발견
장래고객/수요/소비예측
고객/가격/정책최적화
Public
value
Individual
data
정형데이터
비정형데이터
SNS데이터
센싱데이터
외부VIP 고객
기업임원/ 최상위관리자
마케팅담당자
시스템모니터고객VOC담당
데이터수집/저장
데이터시각화
데이터예측
데이터분석
통합관리시스템

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80여종의데이터소스연동지원, 신규연동인프라확장용이
EIPs(주1)기반실시간/준실시간
/배치분석기능제공
대용량분산처리및고성능
병렬배치분석제공
다양한시각화그래프및고급분석을통한예측분석제공
관리/배포/사용의편의성, 안정성을지원하는웹기반통합ONM 제공
핵심가치
BEANs 솔루션은통합된이용환경하에서시스템품질에대한기본적인요건과
빅데이터처리를위한단계별기능들을제공하여, 기술을모르는일반사용자와
데이터전문가모두손쉽게사용할수있도록지원하는통합형솔루션
수집
Aggregator
저장
Storage
분석
Analysis
시각화
Visualization
활용성
Application
※ 주1) EIPs(Enterprise Integration Patten) : 복잡한기업환경에서시스템, 메시지, 데이터와같은기업시스템을통합관리하는패턴
커스터마이징(SI) 기간의획기적감소효과(2주교육)
POSTECH산업경영공학과의산학협동을통한컨설팅제공

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시스템품질
트래픽증가에따른대용량Disk 증설을위한분산코디네이터서비스기능을이용한대용량트래픽분산처리지원
트래픽증가에따른각서버의수평적Scale Out 기능제공
서버간독립적구조로확장증설편의성제공
장애발생시무중단실시간자동Fail Over 기능
장애발생시고가용성보장
처리성능보장을위한실시간병렬처리구조지원
대용량데이터트래픽부하분산을위한로드밸런싱지원
분산형데이터처리
Scale Out기능
자동Fail Over
Load
Balancing
빅데이터시스템품질기본요건
대용량트래픽분산처리지원, 서버의수평적Scale Out주1)기능제공, 장애발생시무중단자동Fail Over 기능등을지원하여저비용, 효율성을보장
※ 주1) Scale Out : 용량과성능요구조건에맞추기위해Node 단위(스토리지)로증가되고하나의시스템처럼운영되는방식

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기능적특징
데이터처리4단계상의기능적특징
BEANs 통합개발환경을이용하여4단계의간단한설정으로빅데이터수집/분석/시각화적용이가능하며, 이용자관리, 데이터수집/분석, Dashboard 생성/관리기능제공
수집
Aggregator
저장
Storage
분석
Analysis
시각화
Visualization
통합UI 및관리도구제공
대량데이터의실시간/ 일괄배치수집
정형/ 비정형데이터수집
80여종의다양한데이터수집형식지원
대용량데이터의안정적저장
대용량데이터의준실시간, 배치처리
HybridData Warehouse 구조지원
기본통계/확장통계등통계분석도구
DataClustering, Classification, 패턴추출등다양한데이터마이닝기술
고급분석R 제공
다양한Chart형, Grid형보고서및Data Export 기능
관리도구내사용자정의Dashboard생성, 관리
Open API를통해외부웹사이트에서활용

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주요기능1
다양한데이터를손쉽게수집하고저장
데이터수집을위한이벤트주기를기본1분및분단위, 직접입력으로설정할수있으며, 수집타입과저장타입을설정하여원하는형태의데이터수집/저장이가능
데이터수집설정/관리
수집데이터간편등록
저장데이터설정/관리
저장데이터간편등록

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주요기능2
데이터가공및분석
가공된데이터에대하여분석리포트(차트형-40여가지, 테이블형)를Click 만으로등록하거나, SQL 형태의사용자쿼리문을통해복잡한형태의분석리포트를작성하는단계
분석리포트미리보기
분석내용등록

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주요기능3
시각화
Template 형태로제공되는분석차트와테이블을Dashboard형웹페이지로제공하고, Open API를통해서별도의웹사이트에서간편하게호출하여시각화하는단계
관리자사이트에서설정하여등록한리포트
외부웹사이트에서호출하면동일하게출력

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주요기능4
고급분석
통계계산과그래픽을위한고급분석환경인‘R’을통해다양한통계기법과수치해석기법을지원함. 별도의‘R’ 패키지실행없이BEANs 통합환경에서곧바로이용가능
R 시뮬레이터
R 예측분석그래프

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주요기능5
다양한형태의시각화그래프제공
비즈니스의변화를폭넓게분석하고, 직관적으로분석결과를인지할수있도록각지표를시각화하여보여주는종합적인비주얼포트폴리오제공
Geo Mapping

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적용예시1
마케팅분야활용예시
가입자/VOC/만족도/마케팅/매출항목등에대해관련성높은데이터를선별하고,
연관성분석을통해현황파악및예측시뮬레이션을제공
구분
서비스
설명
통계고도화
고객현황
총가입자/신규가입/결합상품/지역/해지고객등의월별/일별고객현황파악
가입자현황
신규가입자/결합상품/지역등의신규가입자의월별/일별현황파악
VOC 현황
VOC 유형별구분/지역/처리비용등의VOC의월별/일별현황파악
마케팅현황
마케팅유형별구분/비용에대한월별/일별현황파악
매출현황
총매출/항목별지출비용/항목별순이익등의월별/일별현황파악
연관분석강화
이용량분석
외부요인(날씨, 주가, 환율등)에의한제품이용량변화요인파악및증대전략도출
가입자분석
신규가입자/광고선전비용/외적요인등의월별/일별연관성분석을통한가입자수하락원인파악및가입자수증대전략도출
VOC 분석
VOC 유형별구분/처리비용/강수량/외적요인등의연관성분석을통한VOC 증가원인파악및VOC 감소전략제시
부정사용발견
기존범죄분석결과로알려진부정사용유형을이용하여실시간으로부정사용패턴을발견하여사전예방함
해지고객분석
해지고객/VOC 유형별구분/이탈방지마케팅비용/외적요인등의연관성분석을통한해지고객증가원인파악및고객유출방지전략제시
매출분석
총매출/항목별순이익/지역별가입자수/VOC 건수/가입비/설치비/가입상품유형구분/마케팅비용등의연관성분석을통한매출감소원인파악및매출증대전략제시
만족도분석
VOC/홈페이지웹로그/소셜키워드등의연관성분석을통한만족도상승전략제시
예측시뮬레이션
가입자예측
광고선전비와같은마케팅비용입력으로가입자/VOC/해지고객/외적요인등의연관성분석을통한가입자예측으로가입자수하락방지대책수립
해지고객예측
이탈방지마케팅과같은마케팅비용입력으로해지고객/VOC/외적요인등의연관성분석을통한해지고객예측으로해지고객감소방지대책수립

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적용예시2
데이터현황분석,연관분석및예측
가입자/해지자/VOC데이터에대한현황/추이분석과연관성이높은외부데이터(강수량, SNS 등)와의상관관계를분석하여해지고객을예측하여대응전략수립가능

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적용예시3
세그멘테이션에따른마케팅현황, 이상징후분석
고객의세그멘테이션에따른만족도와이용현황분석을통해고객의Needs를파악하고개인별컨텐츠추천서비스를제공, 예측알고리즘을통한서비스이상알림제공

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제품구성
패키지구성
수집(Collector), 응용(Core), 저장(Master/Data/Mart) 등3개의주요기능을가진서버로구성되며, 수집할데이터의용량과요구성능에따라5가지의패키지모델로구성
BEANs All-in-One
Tiny
Lite
Standard
Enterprise
Enterprise+
Collector / Core
Collector / Core
Collector
Master Node
Data Node
Data Node
Data Mart
Master Node
Data Mart
Data Node
Core Application
Collector
Core Application
Data Node
Monitoring
:
Collector
Master Node
Data Node
Data Node
Data Mart
Master Node
Data Mart
Data Node
Core Application
Collector
Core Application
Data Node
Monitoring
:
Package
Server
Core
Memory
Storage
Tiny
1
8
32 GB
4 TB
Lite
5
8
32 GB
38 TB
Standard
9
10
32 GB
44 TB
Enterprise
13~
10
32 GB
70 TB~
Enterprise+
13~
20
64 GB
70 TB~
Master Node
Data Node
Data Node
Data Mart
Master Node
Data Mart
Data Node
Collector / Core
Data Node
Data Node
Data Mart
Master Node

16. 빅데이터의경제적가치에주목하라! 세계빅데이터시장규모는매년40~60% 성장하여2015년에는169~321억달러규모로증가하고, 2017년에는534억달러에달할것으로전망www.u-beans.combeans@theunus.com