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How To / 빅데이터 | 애널리틱스 / 애플리케이션

'원인 파악·의사 결정 도우미' 예측 애널리틱스 실용 툴 6선

2013.06.03 John Brandon  |  CIO


로렌지 그룹(The Lorenzi Group) : 실시간 정보 취득

혁신적인 이유 : 모바일 장비 차원에서 데이터를 깊이 있게 분석한다

여러 빅 데이터 시스템은 대용량 데이터 저장소를 분석해 저장상의 문제점이나 특이점, 보안상 위협 등을 고지해준다. 하지만 특정 기기용 예측 분석기술은 여전히 정의하기 어려운 문제로 남아 있다.

로렌지 그룹의 실시간 활동 분석결과(ROAR) 기술은 특정 태블릿, 스마트폰, 탁상 컴퓨터 및 여타 장비에 승인 받지 않은 접근이 감지될 경우 이를 찾아내 준다. 또한 조직의 리스크를 예상하여 주고, 이로 인해 영향 받는 직원 생산성도 분석해준다.

미디오 플랫폼 : 소비자 이탈 방지

혁신적인 이유 : 문제 예측을 위해 사이트 방문자 행동을 분석

전자상거래 웹사이트나 기업 웹사이트 방문자 분석에 사용되는 도구로서 구글 애널리틱스(Google Analytics)는 잘 알려진 도구다. 미디오 플랫폼(Medio Platform)은 고객의 문제를 예상하는데 도움을 주는 도구다. 심지어 소비자 이해증진을 위해 클러스터머(clustomer)라는 단어를 새로 만들어 내기까지 했다.

기본 아이디어는 대응책을 이끌어낼 수 있게 한다는 것이다. 왜 고객이 갑자기 사이트에 더 이상 접근하지 않는지, 왜 사이트의 다른 부분에 접속이 두드러지는지를 알게 되고, 이를 토대로 프로모션 전략 수정 등 기업 사이트에서 판매량의 증대로 이어지는 접근법을 제시한다.

SAS 텍스트 마이너 : 대량 문서 분석

혁신적인 이유 : 텍스트 아카이브에서 경향성을 찾아낸다

많은 문서를 이해하기 위해서는 오랜 시간의 분석이 필요할 수도 있다. SAS 텍스트 마이너(Text Miner)는 문서를 분석하고 용어를 분류하며 철자를 교정해주고 주의와 집중이 필요한 용어의 목록을 제시해 준다.

예를 들어 제품에 대한 불만사항을 처리하는 대규모 기업에 있어서, SAS 텍스트 마이너는 불만사항을 분석해 향후 제품 개발에 있어서 도움이 될 만한 경향을 추려낼 수 있게 해준다. 이를 통해 고객 접근방법의 변화를 유도하며 앞으로 발생 가능한 불만사항을 예측하고 어느 지원관련 문제가 일어날 가능성이 있는지에 대해 예상하게 된다. ciokr@idg.co.kr

 

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