풍뎅아 공부하자.

IT팀과 분석팀이 이야기할 때 서로 사용하는 기본 용어가 다르므로 다음을 참고하기 바란다.

분석팀이 말하는 데이터셋(Dataset)은 IT팀이 말하는 테이블(Table)이다.

분석팀이 말하는 항목(Attribute)은 IT팀이 말하는 칼럼(Column)이다.

분석팀이 말하는 인스턴스(Instance)는 IT팀이 말하는 로우(Row)다.

출처 : http://dd00oo.tistory.com/176( ‘빅 데이터’ 세계를 꿰뚫다)

출처 : http://dd00oo.tistory.com/176( ‘빅 데이터’ 세계를 꿰뚫다)

-       회색은 상용소프트웨어를, 흰색은 오픈 소스 소프트웨어를 의미함(2015년 기준)

 l  데이터 수집: 기존 국내 ETL 벤더로서 유일하게 데이터 스트림즈(Data Streams)라는 회사가 하둡 커넥터를 개발해서 서비스하고 있다. 머신 데이터를 전문적으로 수집하여 기존 RDB 등에 데이터를 보내주는 역할을 해주는 솔루션에는 Namoo Inc의 Codecore라는 제품이 있다.

l  적재 및 관리

n  클라우다인의 플라밍고: 하둡을 플랫폼화하여 그래픽 인터페이스로 워크플로우를 만들면 자동적으로 맵리듀스 코드를 만들어준다. 잡(Job)을 관리해주며, 멀티테넌시(Mutitenancy), 접근 제어(Access control)등의 역할을 하는 오픈 소스다.

n  넥스알 NDAP: KT의 자회사로서 하둡 기반의 Rhive라는 R 커넥터를 개발했다. Rhive를 기본으로 만든 하둡 플랫폼이 NDAP다.

n  그루터의 클라우몬, 쿠바, 타조: 클라우몬(Cloumon)과 쿠바(Qoobah)는 하둡 관리 플랫폼이고 타조(Tajo)는 sQL 온 하둡 계열의 아파치 톱 레벨 프로젝트다.

l  실시간 데이터 처리

n  ㈜한국오픈솔루션(Kopens)은 RealDisplay라는 실시간 데이터 처리를 위한 오픈소스를 개발 중이다.

n  알티베이스(Altibase)는 스트림 데이터를 처리하는 데이터베이스를 가지고 있다.

n  선재소프트는 SQL 베이스로 실시간 데이터를 처리하는 선DB(Sun DB)가 있고, API베이스로 실시간 데이터를 처리하는 골디락스(Goldilocks)가 있다.

l  통계 분석: 셈웨어는 공학용 통계 패키지인 매트랩(MATLAB)과 유사한 제품이다.

l  OLAP: 기존의 OLAP 벤더인 위세아이텍과 야인소프트가 빅데이터용 OLAP를 제품화했다. 위세아이텍은 시각화를 위한 WISE Visual이라는 제품을 출시했다.

l  하드웨어 어플라이언스: 모비젠과 굿모닝 아이텍이 있다. 모비젠은 아파치 하둡을, 굿모닝 아이텍은 클라우데라를 포함하고 있다.

l  크롤링 / 감성 분석: 대부분 ASP 형태로 제공하나 구축형도 제공한다.

l  클라우드 서비스: KT와 SKT는 laaS 형태로 빅데이터 클라우드 서비스를 제공한다.

출처 : http://dd00oo.tistory.com/176( ‘빅 데이터’ 세계를 꿰뚫다)

-       회색은 상용소프트웨어를, 흰색은 오픈 소스 소프트웨어를 의미함(2015년 기준)

l  데이터 수집: 전통적으로 인포매티카와 데이터스테이지가 있는데 이들도 하둡 커넥터를 출시했다. 오픈 소스로는 탈렌드(Talend)와 카프카(Kafka)가 있다.

l  데이터 적재: 아파치 하둡과 그 상용 버전으로서는 클라우데라, 호턴워크스, MapR이 있다.

l  NoSQL: 주로 오픈 소스다. 이중 관심을 가져볼 만한 DB는 몽고 DB와 카산드라 DB다.

l  보안: 유일하게 보메트릭(Vormetric)이 있다.

l  실시간 데이터 분석: 에스퍼(Esper)가 있고, SAP의 하나(Hana), 오라클 타임스텐(Oracle TimesTen), 팁코 스트림 베이스(Tibco)가 있다.

l  통계분석: 오픈 소스로 R이 있고, SAS와 SPSS, 테라데이타의 애스터(Aster)가 있다.

l  시각화: 오픈 소스로 d3, Visual.ly가 유명하고 기존 OLAP의 연장선으로 클릭테크(Qliktech)와 마이크로 스트레티지(Microstrategy)가 있다.

l  통계 기능 일부와 시각화 기능: 테라데이타의 에스터(Aster), 타블로(Tablean)와 팁코의 스폿파이어(Spotfire)가 유명하다.

l  하드웨어 어플라이언스: 하드웨어에 소프트웨어를 같이 합해서 판매하는 것으로, 오라클의 엑사데이터(Exadata), EMC의 그린플럼(Greenplum), 테라데이터의 애스터, IBM의 네티자(Netizza)등이 있다. 모두 하드웨어 내부에 하둡이 들어있다.

l  크롤링 감성 분석: 세일즈포스의 마케팅 클라우드(Marketing Cloud, 구 Radian6)는 ASP 버전이고 테라데이터의 애스터와 SAS의 SAM 는 자연어 처리, 감성 분석, 텍스트 마이닝을 하는 툴이다.  그러므로 크롤링(Crawling) 서비스로 데이터를 받아야 SMA를 활용해서 자연어 처리, 감성 분석, 텍스트 마이닝이 가능하다. 특히 애스터에는 Connection Analytics라는 것이 있어서 네트워크 분석도 가능하다.

l  빅데이터를 위한 클라우드 서비스: 아마존 EMR 서비스가 있고, 최근 IBM에 M&A된 소프트레이어는 laaS(lnfrastructure a Service)에 하둡을 미리 올린 서비스를 제공한다 랙스페이스도 유사한 서비스를 제공한다. 최근 IMB에 M&A된 클라우던트(Cloudant)는 DBaaS 서비스를 제공한다. 아마존은 빅쿼리 서비스를, Sumlogic은 SaaS 서비스를 제공한다.

출처 : http://dd00oo.tistory.com/176( ‘빅 데이터’ 세계를 꿰뚫다)

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투자자본수익률. 어느 회사건 투자를 한다. 

건물, 기계, 유가증권 등 투자의 대상이 아닌 것은 아무것도 없다. 

따라서 개념상 ""투자=자산""이라는 등식이 성립한다. 

그러나 투자재원은 주주들이 납입한 자기자본과 외부차입금으로 나눠진다. 

문제는 투자가 얼마나 수익성이 있는가에 달려 있다. 

자금이 효율적으로 이용되면 수익이 올라가고 비효율적으로 운영되면 수익성은 떨어진다. 

A라는 회사와 B라는 회사가 겉으로는 똑같이 7억원의 이익을 냈다고 하더라도 

투자자본이 A는 50억원이고 B는 60억원이었다면

 A가 훨씬 효율적인 경영을 했다는 얘기다.

 ROI는 그만큼 효율성에 초점을 맞춘 개념이다.

최근 국내경기가 둔화되면서 기업들도 과거처럼 몸집키우기식 경영형태에서 벗어나 

효율 및 수익성을 주시하는 경영평가기법에 관심을 갖기 시작했다. 

ROI 이외에도 회사가 보유하고 있는 자산(asset)에 대한 수익률(ROA), 

주주자본(equity)에 대한 수익률(ROE)등도 기준만 다를 뿐 수익성 위주의 경영을 강조하는 개념들이다.

문제를 여럿으로 세분화하면서 분석하는 기법이다. 

이 기법은 문제를 여러 세부 문제로 나누고, 

나누어진 문제를 다시 세분화하는 “drill down” 과정이 핵심이다. 

적용방법은 

① 의사결정하고자 하는 문제를 큰 종이의 왼쪽에 적는다. 

② 문제를 구성하고 있는 하위요소 혹은 가능한 원인들을 찾아서 바로 오른쪽에 적는다.

③ 문제의 하위요소 혹은 가능한 원인들에 관련한 사실, 대안, 조사할 항목들을 오른쪽에 적는다.

④ 이처럼 문제의 구조를 분석하면서 문제에 대한 이해를 넓혀가고, 그에 대한 새로운 정보를 찾아가면서 문제를 분석한다.