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대부분의 의사결정에 필요한 것은 데이터가 아니라 정보입니다.

데이터가 아무리 많아도 데이터가 가지고 있는 의미나 가치가 부족하거나, 중요 정보를 끌어낼 만한 지식과 기술이 없다면 무용지물일 뿐입니다.

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기업에서 혁신적인 경영 모델을 고민하는 이유는 단순히 데이터 또는 신기술을 활용한 업무 적용이 아닌, 이를 통하여 Big Profit을 창출하기 위해서입니다.

따라서 새롭게 도입한 방법론 활용이 ROI를 상승시키지 못한다면 순전히 비용으로 그칠 수도 있습니다.
방법론 도입을 결정하는 순간부터 관리를 위한 유지보수 비용이 발생하기 때문입니다.
이제 IoT는 하나의 거대한 기반 산업으로 자리 잡고 있으며, 또 다른 축으로는 다양한 비정형 데이터의 활용이 있습니다. 이를 통해 생성되는 데이터의 양은 기하급수적으로 늘어날 것입니다.
최근 공유·개방·유통되는 데이터가 특정한 임계점 이상으로 늘어나면서, 이를 활용해 혁신적인 비즈니스 모델을 구축하는 사례가 빠르게 확대되고, 다양한 데이터를 융·복합해 대규모 프로젝트를 수립하는 사례가 늘어나고 있습니다.
풍부한 학습데이터와 지속적으로 발전하는 컴퓨팅 능력에 의하여 다양한 딥러닝 방법론을 포함한 AI 활용도 가능해졌습니다.

이러한 거대한 인프라를 기반하여 옴니채널을 통한 O2O(Online To Offline) 마케팅, 빅데이터 분석, 핀테크 활용 연계를 이용해 가치 있는 Business Model을 찾을 수 있는가가 향후 경영 성패를 결정할 것이며, 새로운 유형의 기업 가치가 될 것입니다.

DBdiscover만의

데이터 시제 기반의
빅데이터 분석 방법론

  • 01.빅데이터 분석의 목적 정의

    뚜렷한 방향(가설) 설정을 통해 분석의 목적을 명확히 합니다.

    비즈니스 가치를 고려합니다.

    차별화된 빅데이터 분석 방법론을 사용합니다.

  • 02.필요한 데이터 확보

    방향(가설) 검증에 필요한 데이터를 먼저 정의합니다.

    데이터의 연계를 고려하여 각 소스별 데이터의 활용 환경을 구축합니다.

    응용 및 확대 적용이 가능하도록 유연한 기반을 마련합니다.

  • 03.분석을 통한 구현

    EDA를 통한 분석 변수의 특성을 파악합니다.

    데이터의 품질을 반복 검증합니다.

    데이터 분석 목적에 따라 적합한 방법론으로 분석을 수행합니다.
    (Statistical 방법론과
    Machine Learning 방법론 모두 가능)

  • 04.가설 및 비즈니스 모델 검증

    처음 설정한 방향이 올바른지 검증합니다.

    유의한 요인(Factor)을 찾고 영향력을 추정합니다.

    비즈니스 가치를 분석하고 새로운 비즈니스 모델을 개발합니다.

    지속 가능한 운영이 가능하도록 운용 프로세스를 정립합니다.

DB discover 사업 목표
DB discover 사업 목표

DBdiscover 사업 목표

빅데이터 분석을 기반으로 하여
새로운 비즈니스 모델 제시와 함께
기업의 Big Profit을 창출

Professional

SERVICES

비즈니스 컨설팅

데이터 분석 역량을 바탕으로 IoT 환경과 Fintech를 연결하는 비즈니스 전략을 수립 하고 그에 따른 최적의 비즈니스 솔루션을 구현하는 등 고객의 핵심 가치(Value)를 창출하는 서비스를 제공

빅데이터 분석/예측

고전적 통계 분석방법론과 빅데이터 분석방법론(SMD 분석 등)의 융합, 빅데이터 기법을 통한 정형데이터와 비정형데이터의 융합

AI 솔루션 공급

산업별 / 비즈니스 모델별 DBdiscover의 경험이 담긴 솔루션을 공급

데이터 분석가 양성 교육

기업체 및 교육기관을 대상으로 빅데이터 기반 비즈니스 및 분석에 대한 맞춤형 커리큘럼으로 교육

한화투자증권

빅데이터 플랫폼 및 분석 체계 구축(분석 부문)..

2019.02

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대우조선해양

Ship IoT (Smart Ship 분석 부문)..

2018.12

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교원크리에이티브

인공지능 수학 신상품 개발..

2018.05

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삼성전자

수요예측 분석..

2018.02

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SK 이노베이션

Intelligence Platform 2018(분석 부문) ..

2018.01

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남동발전

센서데이터 분석..

2018.01

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한국산업단지공단

산업단지 빅데이터 활용 시범서비스 구축 사업..

2017.12

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교원크리에이티브

인공지능 수학 신상품 컨설팅..

2017.07

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SK Innovation

Intelligence Platform 2017(분석 부문)..

2017.07

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SK C&C

스마트 팩토리 불량 Loss 관리 사업..

2017.05

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현대해상

인공지능 컨설팅..

2017.05

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미래창조과학부

딥려닝 기반의 SNS 역기능 개선을 위한 서비스 및..

2017.04

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신한은행

AI기반 금융지수 예측 모델 구축..

2017.03

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KB금융그룹, 연세대학교 정보대학원

KB금융그룹 데이터 분석 아카데미..

2017.02

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SK인천석유화학

제조설비 빅데이터 분석 ..

2016.12

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건강보험심사 평가원

딥러닝 기반 진료 데이터 분석을 통한 감염병 확..

2016.08

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SK에너지

빅데이터 분석을 통한 제조 COE 프로젝트..

2016.05

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키움증권

빅데이터 ISP 컨설팅..

2016.04

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건강보험심사평가원

지식기반 심사 고도화 사업 빅데이터 분석 부문..

2016.01

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코웨이

gCRM 활용 공간 빅데이터..

2015.11

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코스콤

빅데이터 분석 및 활용..

2015.04

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KEB하나은행

하나은행 웹로그 분석..

2015.04

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온더보더

Beacon 앱서비스 및 분석추천시스템..

2015.03

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수원대학교

빅데이터를 활용한 데이터 분석 실습 교육..

2015.02

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건강보험심사 평가원

빅데이터를 이용한 옴니채널 마케팅 실습 교육..

2015.01

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한국바이엘약품

베로카 빅데이터 분석 프로젝트 ..

2014.11

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대우증권

채널로그분석 컨설팅 및 PILOT 추진..

2014.06

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한국보건사회연구원

빅데이터를 활용한 보건복지요구와 과학기술 매칭..

2014.05

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SK브로드밴드

빅데이터 기반 마케팅 DW 구축..

2014.03

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코스콤

H증권 빅데이터 활용 시범 서비스..

2013.11

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코스콤

빅데이터 고도화 프로젝트..

2013.07

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코스콤

빅데이터 분석 시스템 구축..

2013.01

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현대증권, 신영증권, 우리투자증권

CRM 컨설팅..

2012

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한솔

데이터베이스 마케팅..

2012

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삼성생명

마케팅 시스템 체계 구축, 채널 통합 시스템 구축..

2011

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