대구 서구 데이터바우처 사업관리 가공기업
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트라이엘 소개
- 트라이엘은 2022-03-29에 설립되었습니다.
- 주소 : 대구 서구 와룡로 307 디센터 411호
- 주요 서비스 : ㅇ 데이터 가공 서비스 상세 정보
-전처리 * 기업의 원시 데이터 전처리(결측값, 이상치 제거 등) * 요구조건에 비해 기업의 명확한 원시 데이터가 모호하거나 없다면 실무자와의 면담을 통해 원시 데이터 확보
-품질관리 및 코딩 * 데이터 값, 구조, 프로세스 관리 * 데이터 인덱싱 및 컬럼화
-데이터 시각화 * 수요기업의 요구에 맞는 시각화 구현 (예: 두 변수의 상관관계 : 산점도) * 실무자가 가장 이해하기 쉬운 시각화로 표현 · 3D 표현이 굉장하게 보일 수 있으나, 실무자에 따라 2D가 더 효과적으로 와닿을 경우도 있음
-데이터 분석 * 전처리된 데이터를 수요기업의 요구에 맞게 분석 *현재 업무 방식 또는 데이터 관리를 개선하기 위한 방안 제시 - 보유 솔루션 : – 다양한 데이터 가공/분석 프로그램 보유· Python, R, SPSS, AMOS, PLS, STATA, DEA, AHP· 프로그램을 통해 정형/비정형 데이터 모두 가공 가능· 수요 기업의 요구조건에 부합하는 시각화 가공 가능
- 품질 확보 전략 : ㅇ 데이터 가공에 대한 요구사항 정의
– 수요 기업이 원하는 데이터 가공의 종류와 범위 논의
– 수요 기업과 본 프로젝트 착수 데이터 가공 가이드라인과 오류 기준 설정, 가공 품질의 기준에 대한 합의 도출ㅇ 파일럿 프로젝트(테스트) 실시
– 데이터 가공 전에 수요 기업의 요구사항을 확정하고 고객과의 정확한 커뮤니케이션을 위해 소량 데이터로 파일럿 프로젝트 시행· 수요 기업이 제공하거나 수요 기업이 제공 예정인 유사 데이터를 활용·빠른 시간 내에 데이터 가공 및 검수 작업을 실시하고 그 결과물을 통해 품질의 기준을 수립ㅇ 실제 데이터 가공 착수
– 파일럿 프로젝트(테스트)의 결과에 대해 수요기업이 만족하였다면, 수요 기업의 실제 데이터를 바탕으로 데이터 가공 업무를 진행ㅇ 품질통제 수행
– 효과적인 데이터 가공 품질 통제를 위하여 데이터 가공 서비스의 중요 단계마다 품질 테스트 활동을 수행ㅇ 품질보증 수행
– 가공서비스를 제공하는 방법론과 절차를 충실하게 따랐는가를 검증
– 방법과 절차를 지속적으로 개선함으로써 가공서비스 품질을 보증ㅇ 전담조직 신설(신규직원 채용)
– 수요 기업의 데이터 가공 규모가 클 경우를 대비하여 석/박사 학위 소지자를 기준으로 프리랜서 채용
– 의뢰 하는 수요기업의 수가 지속적으로 증가할 경우, 정규 직원 채용 실시 - 유지보수 전략 : ㅇ 유지보수 구분
– 무상 유지보수· 무상은 하자보수 정의, 단순 오류수정을 범위로 지정· 데이터 가공에 대해 협의된 내용과 실제 가공된 내용이 상이하거나 하자가 있는 것은 무상하자보수를 원칙으로 함· 무상기간은 최종완료 시점으로부터 12개월까지 유효함· 무상 하자보수 기간 중 사용자의 고의, 과실 및 천재지변에 의한 사항에 대해서는 책임지지 않음· 무상 하자보수 기간 중 발생된 변경요구에 대한 사항은 이를 검토하고 무상 하자보수 범위 포함여부를 판단하여 상호 별도 협의
– 유상 유지보수· 유상 유지보수 대상은 무상 하자보수 범위를 넘어서는 것은 무상 하자보수 만료후의 유지보수 활동으로 함· 무상기간 완료 후 건별/일별/월별/년별 유지보수 계약 체결 가능· 유상 유지보수 시 서비스 품목에 한하여 유지보수 가능ㅇ 유지보수 세부내용
– 정기점검: 제공한 가공 서비스에 대해 최적상태를 유지하고 주기적인 기록관리 진행
-본 사업과 관련하여 정기예방점검을 실시하고 기록관리
– 수시점검: 제공한 가공 서비스에 대해 예측 못한 장애 발생 시 내용 접수 후 12시간 이내 조치 진행ㅇ 고객관리 및 후속지원
– 수요 기업들을 데이터 가공 특성을 바탕으로 그룹화하여 각 그룹의 특징을 반영한 수요기업 관리 실시
– 감성지능을 적용한 챗봇을 도입, 24시간 고객응대 서비스 환경 구축
– 수집, 가공된 데이터에 대한 품질 관련 피드백 접수 및 관리
– 수집, 가공된 데이터를 활용하고자 하는 부분에 대한 적합성 여부 판단
– 지속적 고도화 사업 추진 방안 제시 및 지원 - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,분석
- 실적 : ㅇ 논문 : 총 34편 중 3년간 12편(SSCI 1편, KCI 11편) 게재
– 현재 SSCI 1편 논문 수정 2차 심사 진행 중(교신저자)
– SCI 1편 게재 확정(제1저자)ㅇ 공공기관 컨설팅 및 2건의 결과 보고서 작성
– 대구지역인적자원개발위원회 : 경력단절여성이 생각하는 진로 장벽과 진로 준비 행동에 관한 조사
– 로봇산업진흥원 : 서비스 로봇 품질 척도 개발 과제ㅇ 연구 과제 수행 1건
– 물류산업진흥재단 : Dynamic Network SBM 모형을 이용한 중소 물류기업 효율성 분석ㅇ 정부사업(디지털타운)에 관한 경영 컨설팅 수행 - 기업 개요 및 핵심역량 : ㅇ 기업의 전반적인 현황
– 2022년 3월에 창업한 1인 기업
– 겸임 교수 활동 중(경영학 박사[생산관리 전공])· 통계적 품질관리, 실험계획법, 통계학 강의· 강의하는 학부 전공 : 스마트제조공학과
– 공공기관 컨설팅 활동 중(로봇산업진흥원, 대구지역인적자원개발위원회)ㅇ 기업의 핵심역량
– 빅데이터 수집 및 전처리 특화· 변환, 파싱을 통해 다양한 형태의 값을 일관된 형태로 변환· 문제 해결을 위해 각 데이터의 변수 분류(독립, 매개, 조절, 종속, 통제)· 비정형 데이터(이미지, 문자)를 구조적 형태의 데이터로 변환· 노이즈 및 결측값, 이상치 처리· 분석에 영향을 미치지 않는 범위 내에서 노이즈 및 결측값 처리 능력 보유
– 실시간 최적화, 효율성, 생산성 분석· Data Envelopment analysis를 통한 효율성 생산성 데이터 가공· 최적 의사결정 제시 가능(예: A 투입 감소, B 투입 증가 권장)· 최적 주문량, 안전 재고, 프로세스 현황 분석 및 대안 제시· 업무 프로세스 또는 생산 공정 중 병목현상 부분 파악 및 해결책 제시
– 문제를 구성하는 요인 도출 및 우선순위 도출 특화· 기업 임원 및 실무자를 중심으로 해당 문제를 해결하기 위한 데이터 그룹화(EFA)·우선 관리 대상인 데이터 종류 파악 가능(AHP)
– 데이터의 영향관계 시각화 가공 특화· R, 파이썬, excel, SPSS, AMOS, PLS, STATA를 활용한 시각화 자료 제공 가능· 34편 논문 게재(SSCI, KCI) 실적 보유, 1편 게재 확정, 1편 심사 중· 11건 연구과제 참여 실적 보유 · 연구 분야는 기업을 대상으로 기업 성과(재무적, 비재무적), 품질, SCM, DEA(자료포락분석), 시각화· 기업이 겪고 있는 경영 문제, 데이터 처리에 관한 애로 사항에 대한 지식과 각 문제별 분석하는 방법을 보유함 - 활용 사례 : ㅇ R을 활용한 위치 데이터 시각화
– 예: 매장에서 판매되는 상품들 간의 상관관계 분석 A라는 제품을 판매했을 때 추천할 수 있는 제품 리스트업 상권분석을 통하여 OOO음식점 창업 시 해당 매장이 타겟팅하는 잠재고객의 정도를 지도에 표현ㅇPython을 활용한 데이터 시뮬레이션
– 재무적인 자료를 바탕으로 효율성 분석 예: 2021년도 대비 2022년도 매장 운영에서 매출원가의 투입이 증가되어 효율성이 감소되었음.
2023년에는 OOO추세를 보일 것으로 예상됨
데이터바우처 사업관리 가공기업 정보
한국데이터산업진흥원 데이터바우처 사업을 통해 지정된 공급기업 중 데이터 가공기업 정보를 제공하고 있습니다. 본 데이터는 데이터바우처 지원사업에 참여하는 기업들의 정보를 포괄적으로 다룹니다. 특히, 수요기업이 필요로 하는 다양한 형태의 데이터 가공 서비스에 대한 정보를 제공함으로써, 데이터 활용의 범위를 넓히고, 기업의 데이터 기반 의사결정을 지원하는 역할을 합니다. 이 데이터가 보유한 컬럼은 다음과 같습니다.
기업한글명(문자형) : 해당 기업의 한글 이름
설립일자(날짜형) : 기업이 설립된 날짜
기본주소(문자형) : 기업의 본사 주소
상세주소(문자형) : 기업의 주소에 대한 추가 정보
주요서비스 상세정보(문자형) : 데이터 가공기업이 제공하는 구체적인 서비스 내용
보유솔루션(문자형) : 기업이 보유한 해결책 및 시스템에 관한 상세 정보
품질확보전략(문자형) : 데이터 품질 확보를 위한 기업의 전략
유지보수전략(문자형) : 데이터 가공 서비스 후속 지원 계획
카테고리구분(문자형) : 제공하는 데이터 가공 서비스의 카테고리 분류
등록일(날짜형) : 데이터가 등록된 날짜
실적(문자형) : 기업의 성과와 실적
기업개요 및 핵심역량(문자형) : 기업의 전반적인 설명과 주요 전문성
활용사례(문자형) : 데이터 및 서비스를 활용한 실제 사례
링크(URL) : 데이터에 대한 추가 정보 및 접근 링크
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주요서비스 상세정보(요약), 보유솔루션(요약), 품질확보전략(요약), 유지보수(후속지원), 전략(요약), 실적(요약) 등의 일부 데이터 값은 데이터 미집계로 인해 공란이 있습니다.