실시간기업을위한정보통합분석전략 : ibm insight on demand · ibm business...

IBM Business Intelligence Solution Seminar 2005

®

실 시간 기업을 위한 정보 통합 분석 전략: IBM Insight On Demand

한국IBM 소프트웨어 사업부이지은 차장 ( [email protected])


목차

비즈니스 인텔리젼스 와 정보 분석

IBM 실시간 정보 분석 전략- IBM Insight On Demand

실시간 정보 분석 을 위한 IBM 기술- Alphablox- DBMS embedded Analytics


Business Intelligence : Bridge between IT and Business

IT ( Data )

개발자

Business ( Insight )

비즈니스 분석가 경영진

아키텍쳐 / 인프라

정보 통합

ETL

데이터 웨어하우스

OLAP / Mining

비즈니스 프로세스

BI portal

Embedded Anlaytics

Business application

Executive Dashboard

Data Information Knowledge

Business Intelligence

관리자


DW

Business Intelligence: Adding Insight to Information

…고객 관계 관리…재무관리 …영업분석 …구매 분석 …상품개발

AnalysisApplications

AnalysisApplications

Portals &DashboardsPortals &

Dashboards

AnalysisTools

AnalysisTools

데이터 액세스변환 프로세스

1. Diverse Information 2. Real-time Analysis 3. Expanding User Communities

운영계

LegacySystems

재무

실시간정보

+ + +

Data Marts


Real-time Insight 실시간 & 이기종 소스

ETL for Batch & Real-time Workloads

데이터 연합, ETL

실시간 , 이기종

ETL

운영계 & 외부

Expanded Audiences = Expanded Value

Advanced AnalysisMining

Predictive Modeling+++

DB2 Modeling, Scoring…

In-line AnalysisEmbedded in Process

Process Driven by AnalysisDB2 Alphablox

Portal 과 연계Ease Deployment & Usability

WebSphere Portal ServerIBM Workplace…

Warehouse

ODS / Staging

Data MartsEDW

DW 용 DBMS Enterprise Warehouses Scalability Mixed Workload

Business Intelligence : Extending the Warehouse’s Value


목차



실시간 정보 분석 을 위한 IBM 기술- Alphablox- DBMS embedded Analytics


ParallelETL Engines

MQSeriesqueues

Replication

Web services

Embedded Analytics

- Data mining- Rules - Campaigns- Alerts- Triggers- KPIs- Analytics

DB2Warehouse

ODS

DB2 InformationIntegrator

CorporateDashboard

Consumers

IBM 실시간 정보 분석 전략 – Insight On Demand

Continuous Loading

Concurrent User Queries

Information Integration


정보 통합 : Redefining "Database"

DB2, Informix,

Oracle, Microsoft

DocumentsRich Media

XML Applications web pages & web services

RealTime

<XML>text

</XML>

Message Queues

Web Services XML SQL

Store Search Federate Cache Transform Replicate

Single Point of Access to All Data


정보 통합 – Federation

Nicknam

e

Nicknam

e

TableDB2 cost-based optimizer

WrapperClient library

WrapperClient library

Local Execution Plan + Remote SQL

Remote sources

WS Information Integrator


사용자 별 BI 요구사항을 비즈니스 프로세스와 함께 BI portal 로 구현하여 활용하도록 한다.

Insight on Demand - BI Portal

현업 사용자

부서장

개인화 (Personalization)

BI 포탈


Web 기반의 분석 어플리케이션 개발 플랫폼 – DB2 Alphablox

J2EE Framework

Access

Analyze

Present

DB2 Alphablox 는 사전에 구현된 분석 기능을 위한 컴포넌트 ( blox ) 를 제공하고 이를 통하여 신속한 어플리케이션 개발이 가능한 웹기반의 BI 어플리케이션 개발 플랫폼이다.

J2EE 를 기반으로 커스터마이징된 분석 컴포넌트를 작성하여 기존의 프로세스 또는 웹 어플리케이션에 손쉽게 embed 할 수 있다.


IBM Data Mining Extenders- Driving Data Warehouse Value to Business Users!

DB2/DWE Data Mart

예측

분류

연관성 분석

클러스터링IM Scoring

IM Modeling

IM Visualizations

AlgorithmsAlgorithms

Easy Mining!


목차



실시간 정보 분석 을 위한 IBM 기술- Alphablox- DBMS Embedded Analytics


DB2 Alphablox 개요

다차원분석(MDA)

- Drill up/down

- Pivot

- Slice/Dice

- Sort/Ranking/Selection

- Drill Across

OLAP

- Blox(Blocks) 구조

- 프리젠테이션, 데이터 액세스, 컨트롤 등 100% 컴

포넌트 구조

- Native Drill Through

- MDB, RDB 동시 접속

- 유연한 화면 분할

- Personalization

- write-back

- 100% Web 기반

α (Alpha)

Web-basedWeb-based CustomCustom Analytic ApplicationAnalytic

Application

PlatformPlatform


Financial Management

- 재무 리포팅 및 분석

- 주요 경영 성과 지표(KPI)

- 경영 대시보드

- 리스크 분석

- 예산, 계획 및 모델링

- TCO 분석

Supply Chain and Operations

- 구매 분석

- 재고 분석

- 수요 예측 및 달성도 분석

- 유통망 관리 분석

- 물류 분석

- 품질 분석

Sales and Marketing

- 영업 분석 및 예측

- 고객/제품 수익성 분석

- 채널/고객 분석

- 현장 서비스 분석

- 콜센터 분석

e-Business

- 구매 측면 분석

- 판매 측면 분석

- 시장 효율성 분석

- 벤더 스코어카드

DB2 Alphablox로 구현 가능한 분석 어플리케이션 예


DB2 Alphablox Architecture - Platform

Web Servers

RDBMS

MDB

프리젠테이션어플리케이션 서비스데이터 소스

Web Browser

Web Application Server

DB2 AlphabloxDrill thru

DB2 AlphabloxRelational Cubing EngineRDBMS Dashboard, Scorecards,

KPI reports

Embedded Analytics

Analytical Applications

Websphere Portal


운영 시스템 예: ERP, SFA, HR, Financial

Enterprise Data Warehouse

Mart

Cube ViewsDB2

OLAP,Essbase

MDX

SQL

Webspere

II

SQL

CubingEngine

Drill Thru

PresentBlox RelationalReportBlox

Any ABXSupportedRDB

SQLAny ABX

SupportedRDB

MDX

MSAS

ReportScript

Drill Thru

DB2 Alphablox Architecture – 데이터 접근


DataLayoutBlox

PageBloxToolbarBlox

GridBlox ChartBlox

DB2 Alphablox Architecture – 제공하는 기본 화면 예


DB2 Alphablox Architecture – 커스터마이징한 분석화면 예


Alphablox 어플리케이션의 특징1. 역동적인 사용자 인터페이스

- 사용자는 그리드와 차트를 통해 강력한 데이터 분석 기능 활용 가능

- HTML, Interactive HTML, DHTML, Java 등 다양한 인터페이스 제공


Alphablox 어플리케이션의 특징

2. 실시간 데이터 접근 및 분석

- DB2 Alphablox로 개발된 어플리케이션은 MDB, RDB 모두 접속 가능 , 한 화면에서 분할

- 사용자는 데이터의 랭킹, 계산, 순위, 필터링, 퍼센트, 분산, 표준편차, 상관관계, 트렌드 등 다양한

통계 기능을 사용 가능

경영 대시보드

Butterfly Report


Alphablox 어플리케이션의 특징3. 커스터마이징과 개인화

- 사용자의 서로 다른 데이터와 비즈니스 요구사항을 개인화

- 로그인 후 최초 화면, 직무에 따른 데이터 요구 사항, 리포트 등

영업부서장 로그인 재무부서 로그인


Alphablox 어플리케이션의 특징4. 공유와 협업

- 코멘트, 북마크, 이메일 등 다양한 도구를 활용한 협업 기능 제공

- 워크플로우, 메시징 등 기존의 시스템과 통합 가능

클릭

클릭

사용자들은 게시판 형태로 분석 결과에 대한 정보 공

유를 할 수 있는 comments 기능을 이용하거나, e-

mail, 북마크 등을 통해 서로 공유할 수 있습니다.

알파블럭스는 셀단위에서도 사용자간에 정보

에 대한 커뮤니케이션이 가능합니다.


SpreadsheetBlox

Write-back 가능 셀

Wrtie-back 기능을 사용해 실시간 시뮬레이션 분석이 가능합니다.

5. 쓰기 기능을 통한 실시간 계획- DB 쓰기 기능을 통해 과거 데이터를 미래 예측 및 자원 배분에 활용 가능- 시뮬레이션 분석, “What-if” 분석 등을 통한 세일즈 예측, 예산, 수요 예측 등 가능

Alphablox 어플리케이션의 특징


1차 정리대상 선정

2차 정리대상 선정 후 PLC(제품 라이플 사이클) 확인

Alphablox 어플리케이션의 특징 – 시나리오 분석


to P o rta ls ...

B u s in e s s A c tiv ity W o rk p la c eT h u rs d a y, S e p te m b e r 2 8 ,2 0 0 0T h u rs d a y, S e p te m b e r 2 8 ,2 0 0 0

M y M a rk e tM y M a rk e t M y M y C o m p a n yC o m p a n y

M y P ro d u c tsM y P ro d u c ts M y M y C u s to m e rsC u s to m e rs

P e rs o n a lizeP e rs o n a lizeS e a rc h :S e arc h : G o

H e lpH e lp ??11

IB M K n o w le d g e P o rta l - N e ts c a p eIB M K n o w le d g e P o r ta l - N e ts c a p e

F ile E d it V ie w H e lpG o C o m m u n ic a to r

C u s to m e r W a tc hC u s to m e r W a tc h

S h ip S c h e d u leS h ip S c h e d u le

T 6 0 0 X Q ty :4 0 0 9 /1 5 /0 0

T 6 0 0 E Q ty :2 5 7 9 /2 9 /0 0

M T W T h F

W e b s ite H itsW e b s ite H itsC u s to m e r A c t iv ityC u s to m e r A c t iv ity

0 8/0 9 /00 O p po rtunity: C om p e tito rs po o rla p top p erfo rm ance

D e niceB ro s lin

O pe n

0 8/11 /00 C om p la int: B ro ke n ha rd drive o n a rriva l

H ansD ie te rb ro d t O pe n

0 8/11 /00 O pp ortunity: F rontie r m erge r c re ate s ne w sa le s tea m H iro Na ri ta O pe n

0 8/12 /00 O pp ortunity: N ew sa le s d em o hardw a re ne ed ed - C D R O M s

D e niceB ros lin

D one

0 8/15 /00 O pp ortunity: R eq ue s t fo r in fo rm atio n from H R

D e niceB ro s lin

C a nce le d

D a teD a te A c tiv ity

A c tiv ity Te a mTe a m

S ta tu sS ta tu s

C u rre n t F o re c a s tC u rre n t F o re c a s t

Q3 Q40

10

20

P a rtn e r R e q u e s tsP a r tn e r R e q u e s tsD ixo n N e w C la s s e s o n P C M C IA 8 /0 1 /0 0

M a rtin C o rp . N e e d S u p p ly o f

e th e rn e t c a rd s b y S e p t. 2 8 8 /0 3 /0 0

Jo h n s o n In c . A lte rn a te s u p p lie r o f d o ck in g s ta tio n s

8 /04 /0 0

Fin g e rh u t 1 5 0 0 Th in k p a d s o rd e re d fo r

In su ran c e s to c k s a re rid in g th e c h o p p y w ak e o f F lo yd .F ro n tie r e ye s Q 2 g a in sF ro n tie r G ro u p C F O to ld s ec u r ities an a lys ts th e 2 n d q u a rte r w o u ld e xc ee d earn in g s es tim a te s .

In su ran c e S to c k s a fte r F lo yd

BPM The Business Activity Workplace with Alphablox

최근 트렌드 vs. 지난해 , 지난달, 지난 주모든 주요 지표를 한곳에서

Drill down, 탐색, 협업

특정 부분 에 대하여 주요 어플리케이션이 비즈니스를어떻게 지원하는지, 이슈가 있는지

프로세스 확인프로세스 자동화, 최적화, 효과 측정 기준 전달

Business Activity Workplace 화면


AlphaBlox in BPM

EventInfrastructure

Definitions

AlphaBlox Engine

관련된 이벤트 분석

및

추이 분석

Event Sources

• KPIs

• IT Events

• 초 고속 분석

• 데이터마이닝

• 실시간 상관관계


Data Mining Goes Real Time

BI Reports /Portal KPIs

Call Center /Web Site application

ProductionDatabase

Transaction events, triggers, alerts

DB2 Data Warehouse

“batch” PMML modeling

Online PMML scoring

ODS


IM Modeling - Data Mining algorithms as DB2 services

분류분류-우수 고객 / 이탈 고객

클러스터링클러스터링-고객 세분화

예측예측-캠페인에 반응을 보일 고객 군

DB2 Datamart

연관성연관성 분석분석-장바구니 분석


Data Mining Analyst

Data Mining WorkbenchTraditional Mining

Improved:Improved:1. 분석 생산성 향상

2. 성능

3. 모델 이식

Benefit:Benefit:1) 실시간 스코어링

2) 신속한 활용

3) 사용의 용이성

IM Scoring - Model application (고성능 병렬 처리 )

BusinessAnalyst

Reporting ToolEmbedded Mining

SQLPMML Model

PMML Model

IM Scoring

DB2

Scored Data


IM Visualizations - DB2 provides “visual” mining results

DB2 Datamart

DB2


분석 데이터

TransactionFile

Summarization

Extraction

Segmentation

Market Basket Analysis

SummaryTable

DB2 Data MartInformationIntegrator

DB2


Embedded Analysis 예: Market Basket Analysis

효율적인 상품 프로모션제품간의 관계 발견

교차 판매 / 적절한 제품 공급

분석상의 어려운 점대용량 트랜잭션 데이터 분석 필요

대용량 데이터 ETL 필요

발견 위주의 분석 방법Support, Confidence & Lift rules

Support: % of total transactions that contain this ruleConfidence: % of time the “implied” item occurs when the “driver” item occurs.

Lift: Ratio of confidence to expected confidence.


DB2 Mining with Alphablox