Challenge
1. 상품 안정화까지 신상품 데이터 부재 상황
2. 최소 2만 사용자에게 안정적인 서비스 제공 필요
3. 학습 단계별 최적의 인공 지능 서비스 모델 필요
4. 인공지능 서비스 모델의 개선 및 발전을 위해 향후 누적될 데이터를 활용할 수 있는 안정적인 분석 환경 필요
How to
1. 기존 고객사의 데이터를 신상품에 적합한 데이터로 구조화하여 분석 모델 개발
2. 대규모 분산형 서비스를 위한 웹 프레임워크 기반의 안정적인 분석 애플리케이션 서버 아키텍처 구축
3. 교육 목적 및 커리큘럼에 최적화된 분석모델을 선정하여 서비스 및 지속적인 개선 가능한 모듈 형태 개발
4. 새로 생성되는 학습 데이터 기반 분석 정보 업데이트 및 모델 개선을 위한 배치 작업 설계/개발
5. 지속적인 분석을 위한 하둡 분석 플랫폼 구축
Outcome
1. 약 3천만 건의 데이터 전환 작업 2. 각 학습 서비스의 제공 목적에 맞는 6개의 분석 모델 개발 3. 2019년 2월 오픈 이후 6월까지 약 300억원 이상의 매출액 달성