wise visualization(140513)

WISE

VisualizationWISE Visualization

1WISE Visualization

1. 위세아이텍 소개

2. Visual Analytics의 필요성

3. WISE Visual 개요

4. WISE Visual 적용 사례

5. 시각화 적용 방법

6. Micro 시각화를 위핚 WISE OLAP

목차

2WISE Visualization

1990.10 ㈜위세정보기술 설립, 국내 최초로

RDB 컨설팅 사업 수행

1999.01 WISE OLAP™ 출시

2000.03 ㈜위세아이텍으로 사명 변경

2000.12 WISE Campaign™ 출시

사업영역

빅데이터 분석 데이터 관리 사업 CRM 사업

주요 연혁

· 시각화를 통핚 빅데이터 분석· DW 설계와 구축

· 메타데이터 구축· 데이터품질관리 구축

· 분석 CRM 구축· 캠페인 솔루션 구축

2004.09 WISE Meta™ 출시

2008.05 WISE OLAP™ Microsoft 솔루션 빇더 프로그램 최우수상 선정

2009.06 WISE DQ™ 출시

2012.04 빅데이터 분석 SW, WISE Visual™ 출시

2012.09 이노비즈협회, 매일경제 주최 ‘2012 취업하고 싶은 기업’ 선정

2013.05 대통령표창 수상- 2013 전국중소기업대회 '모범중소기업인

위세아이텍은 23년 역사의 빅데이터 분석, 데이터 관리, CRM 전문 기업 입니다.

개요 1. 위세아이텍 소개

3WISE Visualization

위세아이텍은 빅데이터 분석, 관리를 위핚 자체 개발 제품을 제공합니다.

빅 데이터를 위핚 WISE Product 1. 위세아이텍 소개

4WISE Visualization

개요 3. WISE Visual 개요

WISE Visual은인터렉티브핚 시각적 인터페이스 기술로 가능해짂 분석 사고로,

비즈니스 사용자를 위핚 „분석 기반 업무 수행 제품„ 입니다.

비즈니스 현업이데이터를 탐색

Explore비즈니스에서

발생핚 데이터를 이해

Understand

의사결정을 위핚통찰력 도출

Insight

업무를 개선하기 위핚수행 지원

Action

CognitiveScience

Graphic & Interaction

Design

Mathematical &

Statistical Method

InformationSystem

5WISE Visualization

시각적 탐색데이터 선정 & Load(In-Memory)

원본데이터연결 및 데이터선정In-Memory DB 로딩

Visual으로 패턴을 탐색

다양핚 패턴으로 쉽게 전환하여통찰력을 찾음

관점 젂홖

하나의 문제를분석 스토리에 따라 차트를 연결

관점 연결

여러 사람의 인사이트로더 많은 의미를 찾을 수 있도록

공유 와 협업

공유

프로세스 3. WISE Visual 개요

6WISE Visualization

구성요소 3. WISE Visual 개요

WISE BI Solution

Big Data Platform

(Hadoop or Appliance) 데이터 디자이너 In-Memory DB

Data Visual Mapper

Visualization 30종

Visual Link Visual Share

※ Data Visual Mapper : 데이터와 시각화 그래프를 쉽게 연결하여, 사업수행시 추가 개발 필요 없음

7WISE Visualization

시스템 구조 3. WISE Visual 개요

Data Warehouse

WISE OLAPComponent

Web Browser

WISE VisualTM

MicrosoftOffice

WISE BI Component

Web Server

WISE VisualTM

Web Browser

Meta Data

8WISE Visualization

시스템 요구사항 및 기술요소 3. WISE Visual 개요

9WISE Visualization

Visualization 30종

1. Bubble Chart 2. Calendar View 3. Force-Directed Graph

4. Tree map

5. Matrix 6. Obama's Budget 7. Bubble Trends 8. Circle Clustered

9. Heat map 11. Map

※ Visualization 30종은 변경될 수 있으며 무료라이센스를 전제로 하나, Map의 경우 유료일 수도 있음

3. WISE Visual 개요

…10 Partition Layout

10WISE Visualization

표 형태로 제공

※ 디지털예산회계시스템(www.digitalbrain.go.kr)의 예산 현황

예산 정보의 시각화 4. WISE Visual 적용 사례


예산 규모를 쉽게 비교하고 구성을 핚번에 파악

※ 디지털예산회계시스템(www.digitalbrain.go.kr)의 과목별 세입예산 데이터를 WISE Visual의 Partition Layout으로 구현

내국세는 부가세와 소득세, 법인세 비중이 가장 높음

소득세는 원천분이싞고분 보다 많음



어떤 분야의 예산 규모가 큰지, 어떤 분야가 증가하였는지 바로 인지

※ 디지털예산회계시스템(www.digitalbrain.go.kr)의 분야별 세출예산 데이터를 WISE Visual의 budget proposal로 구현

교육 분야의 예산규모가 크면서 젂년

대비 증가

농촌, 도시철도 분야의 예산이 크게 감소



표 형태로 제공

※ 보건복지부의 건강보험대상자 연령별 외래 10개 다빆도 상병 현황(통계청)

건강보험 정보의 시각화 4. WISE Visual 적용 사례


연령별 지역별로 어떤 질병 짂료에 대비하여야 하는지 파악

※ 보건복지부의 건강보험대상자 연령별 외래 10개 다빆도 상병 현황 데이터를 WISE Visual의 Heatmap으로 구현

영유아는 기관지염,40대 초반은 허리통증으로 인핚 짂료

건수가 높다



표 형태와 Open API로 제공

※ 서울시 열린데이터광장의 일평균대기오염도 데이터(1년 치)

대기오염 정보의 시각화 4. WISE Visual 적용 사례


※ 서울시 열린데이터광장의 일평균대기오염도 데이터(1년 치)를 WISE Visual의 Calendar View에 표시


일별 데이터를 달력에 표시

일월

화수

목금

토

1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월

빨갂색이 짂핛수록 대기오염이 높고 초록색이 짂핛수록 대기오염이 낮음


※ 서울시 열린데이터광장의 일평균대기오염도 데이터(1년 치)를 WISE Visual의 Calendar View로 구현

내부순홖

청계천

내부순홖에비해 청계천의 대기오염

이 심각

겨울철, 주중의 대기오염이 더 심각

“차 없는거리” 효과



인구, 가구, 주택수 데이터를 각각 엑셀로 제공(다운로드)

※ 통계청의 인구, 가구, 주택수 데이터를 엑셀로 다운받아 통합

행정구역별 수록시점 총인구 가구수 주택수

부산광역시 1990 3,854,960 993,375 510,124

부산광역시 1995 3,814,325 1,079,417 659,924

부산광역시 2000 3,662,884 1,120,186 805,212

부산광역시 2005 3,523,582 1,186,378 913,487

부산광역시 2010 3,414,950 1,243,880 990,374

대구광역시 1990 2,322,838 597,150 291,594

대구광역시 1995 2,449,420 703,464 425,930

대구광역시 2000 2,480,578 759,351 530,789

대구광역시 2005 2,464,547 814,585 590,734

대구광역시 2010 2,446,418 868,327 661,936

인천광역시 1990 1,922,608 485,404 309,867

인천광역시 1995 2,308,188 658,818 508,799

인천광역시 2000 2,475,139 747,297 614,081

인천광역시 2005 2,531,280 823,023 687,552

인천광역시 2010 2,662,509 918,850 781,115

광주광역시 1990 1,139,003 287,950 161,071

광주광역시 1995 1,257,636 354,717 244,060

광주광역시 2000 1,352,797 408,527 324,337

광주광역시 2005 1,417,716 460,090 366,315

광주광역시 2010 1,475,745 515,855 426,391

대전광역시 1990 1,049,578 262,193 158,831

대전광역시 1995 1,272,121 357,814 270,487

대전광역시 2000 1,368,207 413,758 320,723

대전광역시 2005 1,442,856 478,865 363,630

대전광역시 2010 1,501,859 532,643 404,341

인구정보의 시각화 4. WISE Visual 적용 사례


인구, 가구수 증감에 따른 주택 현황의 지역별 추세를 시갂 흐름에 따라 인지

※ 통계청의 인구, 가구, 주택 데이터를 융합하여 WISE Visual의 Motion Chart로 구현

부산시만이 인구수가 감소하고 있음

가구수로 보면 대젂이 광주를, 인천이 대구를 추월

인천의 주택수가 타 광역시에 비해 증가

부산은 인구 감소 현상과 반대로 주택수 증가



오픈소스 시각화 그래픽은 젂세계적으로 확산

수백 종의 다양핚 화면

매일 새로운 화면이 추가

비정형 데이터, 3D 영역까지 확장

폭발적으로 늘어나고 발젂

대학, 연구소에서 이용하고 정보 교홖

뉴욕 타임즈와 같은 언롞사, 각국 정부

기관 등도 홗발하게 이용

젂세계적으로 홗용

다양핚 오픈소스 그래픽 5. 시각화 적용 방법


저작권, 개발지식, 데이터 연결 문제 등의 이슈를 해결하여야 함

오픈소스 화면 하나하나마다 라이선스 정책을 따

져봐야 함

소스코드를 직접 다룰수 있어야 함

데이터가 직접 들어가 있는 형태DB 연결은 별도 개발 필요

HTML5 기반으로 이를지원하는 브라우저만지원(낮은 버젂의 IE는

동작에 제핚)

오픈소스 시각화의 핚계 5. 시각화 적용 방법


라이선스 문제없는 다양핚 그래픽을 코딩 없이 시각화 구현

※ WISE Visual의 기능을 이용하여 시각화 하고 포털에 구현

1. Drag&Drop으로 데이터 항목을 매핑

2. 매핑된 데이터 항목은 시각화모듈에 맞게 쿼리 실행되어 시각

화 화면이 즉시 구현

3. 시각화 화면은 웹포털에 임베디드

시각화 도구 이용 5. 시각화 적용 방법


시각화 만으로 분석된 정보를 젂달하기도 하지만, 분석 자체도 가능

시각화 표현 = 분석 정보(의미) 인지

연관성 분석 다차원 분석 탐색 분석

분석과 시각화 5. 시각화 적용 방법


연관성 분석 5. 시각화 적용 방법

지원 사업갂의 연관성 분석

※ 중소기업청(www.smba.go.kr)의 지원정책에 대해 임의로 데이터를 구성하여 WISE Visual의 Co-occurrence로 구현

중소기업들은 어떤 사업들을 같이지원 받고 있는가


양질의 일자리가 얼마나 있는지 다양핚 차원으로 분석

※ 고용노동통계(http://laborstat.moel.go.kr/)의 데이터를 WISE Visual의 Parallel set으로 구현

계약직보다는 정규직 일자리가많음

정규직 일자리에서경력 무관 조건인경우가 많지만 월

백만원 이하가 다수

다차원 분석 5. 시각화 적용 방법


다차원 분석 5. 시각화 적용 방법


탐색 분석 5. 시각화 적용 방법

어떤 시갂대, 어떤 날에 지연 경향이 있는지 탐색

※ 가상의 교통 데이터를 WISE Visual의 Cross-filter로 구현

도착 지연 시갂이 10~50분인 철도운행 데이터만 탐색해서 분포를 살펴봄


탐색 분석 5. 시각화 적용 방법


데이터마이닝 5. 시각화 적용 방법

R을 이용핚 Association을 수행하기 위해 R 스크립트 작성, 여러 차례 실행 후 분석결과

를 정리하고 해석하여야 함

※ 레스토랑 주문 데이터를 R로 분석


데이터마이닝 5. 시각화 적용 방법

복잡핚 분석 과정 없이 핚번에 분석결과를 시각화로 표현

※ 레스토랑 주문 데이터를 WISE Visual의 Circle Packing 으로 구현

메뉴 연관성 뿐만 아니라 주문규모와 동시 주문 비중도 함께 파악

된장찌개와 떡갈비된장찌개와 나물비빔밥

된장찌개 주문량(파란 원)과 함께주문된 떡갈비 주문량(파란 원 앆의회색 원) 파악 – 원의 크기로된장찌개 3번 주문 중 떡갈비 1번정도로 함께 주문됨을 인지

랍스타와 스파이트랍스타와 오렌지에이드

연관성은 높지만 젂체주문량에서의 비중은 낮음

피자와 파스타피자와 레몬에이드

피자 주문량(파란 원)의 젃반 이상비중으로 함께 주문된 파스타주문량(파란 원 앆의 회색 원) 확인

피자와 레몬에이드 역시 연관성은높지만 레몬에이드의 비중은 낮음


빅 데이터의 의미를 직관적으로 인지하고 탐색하기 위해 Macro 시각화와 Micro 시각화

를 모두 추구합니다.

WISE 시각화 사상 6. Micro 시각화를 위핚 WISE OLAP


WISE OLAP은 빅 데이터의 세부적인 부분을 다차원 탐색 분석하는 Micro 시각화 도구

입니다.

• 1999년 출시

• 핚국정보통싞기술협회(TTA) GS(Good Software) 인증

• 핚국마이크로소프트 솔루션 빇더 프로그램 최우수상 수상

• 칭화대 등 국내외 10개 이상의 대학에 기증

WISE OLAP 개요 6. Micro 시각화를 위핚 WISE OLAP


WISE OLAP은 빅 데이터의 세부적인 부분을 여러 관점에서 탐색 분석합니다.

연 탐색 시각화다차원 탐색 시각화 연계 탐색 시각화

드릴다운 탐색 시각화

빅 데이터 탐색 분석 6. Micro 시각화를 위핚 WISE OLAP


Micro 시각화를 위핚 이기종 데이터 연결 및 Tracking 분석을 지원합니다.

공통 필터 및 이기종 데이터 연결

Tracking 분석

빅 데이터 연계 탐색 6. Micro 시각화를 위핚 WISE OLAP


WISE OLAP은 Micro 시각화 외에 전통적인 OLAP 분석과 엑셀 리포트를 제공합니다.

OLAP Excel Report

WISE Visual과 동일핚 방식으로 Drag & Drop 으로 자유롭게 다차원 분석Drill Up/Down, Pivoting, Filtering 등 다양핚기능 제공

싞규 또는 기존 Excel 리포트를 불러와서 재사용조회용 Excel Report는 권핚에 따라 양식 수정이 제핚되며, 데이터만 최싞으로 갱싞됨

OLAP Report 6. Micro 시각화를 위핚 WISE OLAP

경기도 성남시 분당구 삼평동 621 판교이노밸리 C동 5층

대표전화 (02) 6246-1400 / 대표팩스 (02) 6246-1415

Email: [email protected] / http://www.wise.co.kr

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