빅테이터 분석/AI

Analytics 구조

“Analystic Infra(Data + 분석 Engine)”와 “Analytics”는 기업 혁신을 주도하는 효율적 도구입니다.

“Analystics”가 선도하는 혁신 선순환 구조

1.분석 2. PI 3. Data 품질향상
  • 혁신을 위한 변화 Needs 파악 및 가능성분석
    분석 결과를 통해 ICT 분야의 투자 타당성을 검증
    새로운 기술 개발/적용 시 새로운 현상에 대한 이해도 향상

  • 프로세스 혁신을 통한 공정 가시성향상
    데이터 수집 자동화및 정합성 확보

  • 양질의 데이터제공을 통한 분석의 정확성 증대
    데이터 확보량 증대를 통한 분석 범위 확대

제조 빅데이타 분석 추진 체계

1. 목표 빅데이타 분석 기반 설비/ 품질관리 프로세스 구축, 설비/품질 예츨 분석 시스템 개발 2. 구현대상 3. 인프라/Tool 고급 통계 분석가, 통계 분석 툴, 예측모델 개발 방법론

제조 빅데이타 분석 방법론(SAS)

제조데이타 분석 방법론 표

4차산업 기반 제조 빅데이타 분석 아키텍쳐

4차 산업 기반 제조 빅데이타 분석 아키텍쳐 이미지

제조 빅데이타 분석 시스템 구성

제조 빅데이타 분석시스템 구성도

데이터를 보는 방식의 차별성 – 다변량 분석

다변량 분석표

Analystic Team의 중요성

Data Team은 고급 분석기술 뿐 아니라, 비즈니스 지식, 소통능력과 데이터 통합, Visualization, 시스템 개발까지 여러분야에 능력을 가지고 있는 인력들의 집합이어야 하며, 주로 IT 영역 Skil이 많이 필요합니다.
영역 스킬 중요 분포도