영등포구 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 5편

(주)위버맨시은 2015-10-23에 설립되었습니다.
주소 : 서울 영등포구 여의나루로 67 6층
주요 서비스 : 1) 설계공정 구축설계 공정을 구축하여 진행중인 프로젝트의 상태를 쉽게 파악·관리할 수 있으며 필수 데이터에 대한 설계, 검토, 승인 등의 전자 결재를 진행할 수 있다.
관리 되는 데이터의 정보를 표준화하여 부서/업무별로 혼재되어 사용되는 기존 정보를 정리할 수 있다.
2) 가공 데이터 적합성 검증설계 데이터 초기 가공 단계에서 최종 단계까지 전 공정에서 유한요소 기반의 구조검증 솔루션을 통한 데이터 적합성을 확인할 수 있다.
검증에서 발견된 부적합 데이터의 즉각적인 변경을 통해 신뢰성을 확보할 수 있다.
전 공정에 걸친 가공 데이터를 검색, 재사용 할 수 있기 때문에 효율적인 공정 진행을 할 수 있다.
3) 가공데이터 통합관리통합된 데이터 관리 시스템을 통해 공정/업무/부서별 데이터를 관리할 수 있고 가공 데이터에 다양한 사용 권한 설정을 할 수 있어 데이터 보안도 용이하다.
또한, 가공 데이터 통합 서비스 구축을 통해 데이터 상호 연계가 가능하며 이산된 데이터를 집중시켜 통합관리 할 수 있다.
4) 관리 및 기록가공 데이터 통합으로 다양한 정보 취합이 가능하므로 이를 통한 공정 진행률, 프로젝트 일정 등의 관리를 할 수 있다.
관리되고 있는 진행 상황 등은 보고서나 서비스의 대시보드를 통해 실시간 확인 및 추출이 가능하다.
보유 솔루션 : – 3DEXPERIENCE Works Solutions 3DEXPERIENCE Works는 설계·제조부터 마케팅·서비스까지 전체 조직을 클라우드라는 가상 환경에서 통합할 수 있는 솔루션입니다.
사람, 아이디어, 데이터를 연결함으로써 비즈니스 활동 및 에코시스템에 대한 총괄적인 실시간 비전을 제공합니다.
언제, 어디서나, 어떤 장치에서든 안전하게 데이터를 공유할 수 있어 부서 간 협업을 강화하고 제품 개발 전반의 오류를 줄여 혁신을 가속화 할 수 있게 도와줍니다.
– 제품의 설계부터 실제와 같은 물리현상, 클라우드에 통합된 제품 수명관리 및 제조까지의 모든 데이터를 생성하고 가공하는 솔루션 제공하고 있습니다.
품질 확보 전략 : 1.
객관성
– 가공한 데이터의 분석을 통해 객관성을 확보하고 데이터 기반의 객관적 의사결정
– 품질의 기준을 정의하고 기준에 따른 품질확보 체크리스트 작성 2, 신뢰성
– 가공 데이터의 제품에 미치는 성능, 안정성, 적합성을 검증하여 신뢰성 확보
– 데이터의 문제점을 확인 후 개선사항 도출 3.
고객지향성
– 고객 요구사항의 적극적인 반영
– 고객과 품질개선 계획서 및 진행상황 공유
– 품질개선 레포트 제출 4.
전문성
– 품질유지 및 개선 프로세스 정립
– 전담 지원 조직 배정 및 조직의 역량을 강화하여 데이터 품질의 전문성 유지
– 서비스의 품질 향상
유지보수 전략 : 구 분세 부 사 항비용 구분(√)비고
□유상
□무상정기점검· 구축시스템(상용소프트웨어)을 운영함에 있어 최적의 상태를 유지하고 기록 관리를 위하여 매분기 1회 이상 수요기업에 인력을 파견하여 본 사업에 관련된 시스템 점검을 실시하고 그 결과를 기록하여 분기별로 보고서를 제출 √ 수시점검· 구축시스템(상용소프트웨어)에 예측하지 않은 장애가 발생하였을 경우, 장애통보 및 유지보수요청 통보를 받은 후 24시간 이내에 정상 가동상태로 복구, 완료· 수요기업과 24시간 비상연락체계를 항상 유지 √ 성능점검 및 분석· 분기마다 구축시스템 운영관련 취약점 점검, 분석하여 개선방안을 제시하고, 개선방안에 대한 보고서를 제출 √ 사업수행계획서 제출· 유지보수 수행체계 및 투입인력계획, 비상연락망 등을 포함하는 사업수행계획서를 계약 후 10일 이내에 제출 √ 교육 지원· 본 사업과 관련하여 계약 전산시스템(상용소프트웨어)의 운영, 관리, 유지보수 등의 교육을 무상으로 실시 √ 기타 지원· 구축시스템과 관련된 신기술 및 사용법이 변경되었을 경우 즉시 그 사실을 통보하고, 장비를 효과적으로 사용할 수 있도록 최대한 지원 실시함· 유지보수대상 상용소프트웨어 및 응용소프트웨어의 재설치 및 설정변경 등을 지원하여야 하며, 시스템 환경의 변경, 확장 시 정상적인 운용을 위한 기술적인 지원을 실시 √
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,분석
실적 : 업체명사업명사업내용사업금액성과**산업국방용 자동차 도아 및 프레임 변환 작업국방용 자동차 도아 및 프레임 3D, 2D 모델링 변환작업5,000,000
– 데이터의 시각화
– 가공이 용이한 데이터로 변환*미PDM구축PDM 컨설팅 및 도입17,500,000
– 데이터의 통합관리
– 이산된 데이터의 집합***일렉트로닉스DI 신뢰성 검증제품의 임무 기간 동안 경험할 수 있는 모든 환경 조건 속에서 해당 제품이 정상동작하는지 신뢰성 및 안정성 검증15,000,000제품의 신뢰성 확보***럭스대유량 유량제어 밸브 해석700bar 수소 충전소용 사용압력 1000bar 급 대용량 유량제어밸브 국산화 개발8,000,000제품의 신뢰성 확보**대학교 산학협력단고압용 버터플라이 밸브 유한요소해석 용역버터플라이 밸브이 해석 시뮬레이션수행을 통한 제품성능 개선 및 검증16,280,000제품의 신뢰성 확보***너테크데이터관리 시스템 구축데이터의 실시간 공유 및 관리를 위한 시스템 구축140,000,000
– 데이터의 통합관리
– 이산된 데이터의 집합코리***리티데이터 플랫폼 시스템 구축을 통한 e
-Mobility와 플라즈마 공기살균기 개발기술 혁신 설계 데이터를 가공하여 표준화 하고 표준화된 데이터는 클라우드 환경으로 집합시켜 관리하는 개발 데이터의 통합관리 플랫폼 구축45,000,000
– 데이터의 통합관리데이터의 시각화 가공
– 이산된 데이터의 집합
기업 개요 및 핵심역량 : ㈜위버맨시는 Dassault Systems의 공인 리셀러로 2016년 창립하여 3D CAD System을 기반으로 한 제품 개발 솔루션을 국내에 보급하고 고객의 요구에 맞는 교육, 기술 지원, 컨설팅을 제공하는 3D 솔루션 전문 기업입니다.Dassualt Systems의 3D 솔루션은 항공우주·국방, 조선·해양, 생명과학, 에너지·소재, 자동차, 산업 장비 설계 등 모든 유형의 제품개발 프로세스에 필요한 기능을 제공하고 있습니다.
활용 사례 : 《슬러리 펌프 부품의 국산화 개발》
– 출처 : 2021/2 CAD&Graphics 기사 발췌 《제품 개발 프로세스를 선진화》
– 출처 : 2021년 5월 CAD&Graphics 기사 발췌 《클라우드 기반의 시뮬리아 솔루션으로 제품 개발 시간 감소 및 품질 향상》
– 출처 : 2021년 7월 CAD&Graphics 기사 발췌

주식회사 제이빌드테크 소개

주식회사 제이빌드테크은 2020-04-16에 설립되었습니다.
주소 : 서울 영등포구 여의나루로 77-1 203-1호(여의도동, 월드비전빌딩)
주요 서비스 : 공통) 판매 데이터·가공서비스 가격정책 및 단가표1.
판매 데이터(또는 가공서비스)의 가격정책 및 단가표☞ 작성 :언어별 분야 번역용어 제공사이트인건비가공비용 산식* 인건비 : 개발자 투입인원 X 투입개월 수 = 인원수 X 개붤 수 M/M* 제비용 : 인건비의 80%, 기술료 : 인건비+제비용의 7%업무 구분업무 내용DB설계참여인력 구분고급개발자고급개발자프로그래밍중급개발자웹퍼블리싱인건비 단가용어집사이트 프로그래밍웹사이트 화면개발용어집사이트 구축을 위한 시스템설계경비고급 개발자(경력 15년 이상) : M/M 6,108,660원중급 개발자(경력 6년 이상) : M/M 4,794,960원데이터 가공비SW 사용료방식으로 개발한 후소유권을 이관하여 가공에 따른 비용은 발생하지 않도록 계약할 예정임.해당사항 없음 (인건비에 따른 제비용금액에 포함되어 별도 사용료 발생하지않음)클라우드 컴퓨팅 사용료 클라우드기반 서비스 사용비 (월사용료):\100,000원
보유 솔루션 : 제조, 유통 ERP 솔루션MES 제조공정 시스템WMS 창고관리 시스템 CRM 고객관리 시스템그룹웨어 솔루션 &고객 맞춤 시스템 제공프로젝트 관리자가 기획자와 화면개발자, 프로그래머들과 함께 시스템분석 및 설계 구축까지 회사내의 개발인력으로 모든 요구사항을 해결하여 구현하는 역량을 가지고 있습니다.
회사에는 PM팀, 기획팀, 개발팀, 유지보수팀이 있으며 코지마ERP, CRM, 그리고 MES (월드에너지, 뷰티화장품, 금경라이팅, 고비, 에프앤씨이노베이션, 한국펌프, 일진, 수일개발)의 제조생산시스템 등을 구현한 개발인력을 보유하고 있습니다.전체 인력은 30명으로 기획팀2명, UI/UX개발팀 3명, 백엔드개발팀 4명, 유지보수팀 2명 등으로 구성되어 있습니다.
평균 업무경력이 10년 이상된 고급개발자들로 구성된 순수 개발전문회사입니다.당사의 장점이라고 한다면 기존의 개발된 모듈로 커스터마이징으로 시스템을 통합구축 하는 것이 아니라 완전히 새로운 업무내용과 요청을 의뢰자의 요구대로 분석, 설계하는 기획력을 가지고 진행하며, 관련된 기획/설계를 구현하고자 하는 기술보유 능력을 가지고 있습니다.
따라서 새로운신규내용의 구축도 기획자가 직접 기획한 후 개발PM의 요건정의와 기술문서를 정리하고 한팀이 되어 개발을 진행하기 때문에 특정 업종과 분야로만 개발을 하는 것이 아닌, 정해진 분야에 한정하여 진행하지 않고 항상새로운 분야를 도전하고 새로운 기술 및 방법을 찾아 해결하는 도전정신으로 무장된 개발회사입니다.
현재는 SM엔터테인먼트의 신규 쇼핑몰 개발과 미래에셋증권의 키오스크 개발에도 참여하면서 새로운 개발기술을 구현하고 있습니다.
품질 확보 전략 : 최고의사결정권자와의 긴밀한 협조 및 사업의 전체적 지휘 및 감독 사업방향 확인 프로젝트 책임자로서 계약사항 준수 프로젝트 총괄 관리 및 통제(예산, 인원, 일정, 산출물, 품질관리 등) 프로젝트 팀원 임무부여 및 확인 감독 의사소통 문제점, 역할 및 책임 범위해결/조정 프로젝트 진척사항 보고 및 프로젝트 산출물 인도 기능 개발 개선 방향 수립 요구분석 및 요건정의 화면, 디자인가이드수립 사업수행 시 필요한 제반사항 지원 프로젝트의 품질에 대한 점검, 검토 등을 통한 문제점 파악 품질저하 발생 시 지원방안 수립
유지보수 전략 : 업무 정의와 분석 설계 단계부터 전문인력 및 기술 전문가를 투입하여 관련 업무의시스템에 반영.사용자 중심의 시스템 구축 및 납기 준수 보유한 SI 기술 및 관련 자료의 활용 축적된 방법론 분석, 설계 시 활용 프로젝트 및 단계별 산출물 완료 기준과 정확성 기준의 설정 프로세스의 기준 설정 관리 자료의 표준화 방안에 대한 업무 관련자 Walk
-Through 실시 정기적인 프로세스 및 검토 관련 업무 및 필수 요소 기술에 대해 철저한 사전교육 교육자료 제시
카테고리 구분 : 전처리
실적 : 데이터의 가공 및 집계는 그동안 시스템을 구축하면서 통계와 집계페이지를항상 가공하여 개발한 경험을 가지고 있습니다.
특히 언어분야로 가공하고자 하는 공급기업을 신청하는 이유는 이미 2개의 번역회사 개발을 진행하고 데이터 집계와요구사항을 반영한 경험이 있기 때문에 지원을 하게 되었습니다.㈜프로랭스와 ㈜라이온코리아 라는 회사의 PPMS를 신규로 구축하였습니다.
내용은 해당 번역회사들이 가지고 있는 번역프로세스의 노하우를 시스템으로 반영하여 관리하고 각 번역 단계별 집계와 진행상황을 한눈에 알수 있는 통합시스템을 개발하였습니다.
당사는 번역회사와 함께 일하면서언어데이터를 이용하면 많은 활용성이 높은 기회가 제공된다는 것을 알게되었습니다.
그러나 해당 데이터는 업체마다 보유하고 있는 노하우이기 때문에 보안과 관리 또한 중요하여 시스템으로 구축하기가 어렵다는 것도알게 되었습니다.
당사는 여러 데이터 가공과 화면개발기술 및 데이터베이스의 튜닝을 통해 업체의 요구사항을 반영하여 성공적으로 구현한 경험을요구하는 의뢰내용대로 구현하고자 합니다.
기업 개요 및 핵심역량 : 회사명 : 제이빌드대표자 : 최영준주소 : 서울시 영등포구 여의나루로77
-1, 603호(월드비전빌딩)개업일 : 2014년 2월사이트 : https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do
활용 사례 : 본 사업에 참여한 목적은 그동안 여러 다양한 시스템 통합개발을 성공적으로 완수하면서 생긴 개발노하우를 데이터바우처 지원사업을 통해 공급기업으로 참여하여 필요로 하는 관련 업계의 수요기업에 당사가 그동안취득해온 기술 노하우를 접목하여 반영할 수 있는 기회들을 얻고자 함에있습니다.
따라서 데이터바우처 공급기업으로 참여하고자 하는 분야로는업종과 기업별 특수용어처리를 가공하여 해당 분야에 제공할 수 있도록처리한 기술경험으로 언어관련 데이터 가공 처리하는 경험을 반영해보고자 합니다.번역을 의뢰받으면서 쌓여온 분야별 특수한 업체만의 고유한 번역용어를DB화 하여 업체/업태/기업별 용어집 사이트를 구축함일반적인 번역사이트가 아닌, 특정분야에서 통용되는 언어별 한국어 매칭과 개별 업체에서만 적용하여 사용하는 전문적 언어의 한국어 번역제공판매 데이터(또는 가공서비스)의 상세정보데이터가공서비스를 위해 번역회사의 언어별, 분야별, 업체별 특정 한국어매칭 자동완성 용어집 사이트 개발할 수 있습니다.
특별히 당사가 개발한 내용에 국한되지 않고, 업체의 요구를 반영하여 응용한 기능들로 새로운 시스템을 구축하고자 합니다.

(주) 케이티아이에스 소개

(주) 케이티아이에스은 2001-06-27에 설립되었습니다.
주소 : 서울 영등포구 여의대로 14 10층
주요 서비스 : 1.
수요기업이 원하는 사업자 정보 수집 및 가공2.
수요기업이 보유하고 있는 데이터 품질 향상 ㅇ 데이터 현행화 ㅇ 빈컬럼 채우기
보유 솔루션 : 솔루션명Spec내용kt is 데이터통합 관리 시스템ㅇ DB : PostgreSQL 11.8ㅇ 사업자 관리 서비스 프로그램 : Spring Boot ver 2.3.1.RELEASEㅇ 일변동 처리 프로그램 : Spring boot batch ver 2.1.3 RELEASEㅇ 전처리 자동화 프로그램ㅇ 일변동 데이터 처리/편집 프로그램ㅇ 위치좌표 매핑 및 자동변환ㅇ 자체 개발 솔루션 사용NDMS 시스템ㅇ DB : Oracle Database 18c Standard Edition 2 Release 18.0.0.0.0
– Productionㅇ 일변동 데이터 편집 프로그램
– 화면UI : VUE.js
– 서버 : SpringBoot.
API serverㅇ 일변동 배치 프로그램 : Spring Boot Batch ver 2.4.1ㅇ 일변동 데이터 처리/편집 시스템ㅇ 자체 개발 솔루션 사용
품질 확보 전략 : 데이터의 품질 확보를 위해 매일 114DB와 공공개방데이터를 활용하여 현행화하고 있습니다.
그 과정에서 오류/누락 데이터등에 대해서 검수작업을 거치고 자동 전처리 작업을 통해 최종 데이터를 가공하여 수요기업에 고품질의 데이터를 제공합니다.ㅇ 품질확보를 위한 이행 사항 및 전략구분주요내용데이터 가치 평가시행ㅇ 한국인공지능협회 주관 데이터 유료 컨설팅 시행 완료
– 현재 데이터 운용현황, 시장 경쟁사 분석, 해외사례 벤치마킹
– 사업자DB 경쟁력 강화(안), 시스템운영 햔황 및 개선사항 도출시스템 구축ㅇ kt is 데이터 통합 관리 시스템 구축
– 자동 전처리 기능 도입, 수집 정보 병합 및 빈컬럼채우기 등
유지보수 전략 : 수요기업 대상의 유지보수는 사업종료 후 6개월 간 책임지고 제공합니다.구분주요내용수요처 관리방안ㅇ 데이터바우처 지원사업 기간 점담 인력/조직 운영
– 스탭 전담인력 상주하여 수요처 요구사항 적시 대응품질전담인력채용계획ㅇ 수요기업 증가 시 개발/CS 인력 확대하여 적시 대응 예정
– 급격한 수요 발생 시 사내 타 시스템 인력 파견 및 인력 즉시 활용
카테고리 구분 : 품질
실적 :
기업 개요 및 핵심역량 : kt is는 2001년 6월 27일에 (주)케이티의 114번호안내사업이 분사하여 설립되었으며, 114번호안내사업, KT고객센터, 지역광고사업, 컨택센터사업, 유통사업 및 데이터제공사업을 주요사업으로 영위하고 있습니다.약 90년 간 114안내DB를 가공/관리했던 경험을 토대로 상주하는 DB품질관리팀 직원들의 검수 및 가공작업을 통해 매일 새롭게 업데이트가 되는 업계 최고 수준의 사업자DB를 제공하며,수요기업의 니즈에 맞춰 사업자DB를 구축/가공하는 서비스도 함께 제공하고 있습니다.
활용 사례 :

(주)나이스컨설팅 소개

(주)나이스컨설팅은 2014-09-24에 설립되었습니다.
주소 : 서울 영등포구 영등포로 150 (생각공장 당산) B동 1101호
주요 서비스 : 가.
영상정보 가공 서비스당사는 인공지능 학습용 데이터 구축 등 여러 사업에서 영상정보 가공 업무를 수행, 특히 영상/음성 정보 데이터에 대한 많은 가공 노하우를 보유, 기업 간 업무 진척 관리, 가공 업무 간소화 및 효율화를 위해 클라우드 기반 가공 플랫폼을 개발하여 가공 서비스에 도입하여 서비스 제공나.
특허 및 논문정보 가공분석 서비스기업의 요구에 따른 특허 정보 및 선행 논문분석 서비스를 제공하고 기술의 고도화, 정교화, 정밀화, 융합화 등의 추세에 따라 선행 특허 및 논문 데이터 가공 분석다.
시장정보 가공분석 서비스기업의 정보 가공분석 서비스를 개발하여 운영하고 있으며, 기업 요구에 따른 특정 제품별, 경쟁 관계별, 동향에 따른 시장정보를 제공라.
공정정보 가공분석 서비스스마트공장 전환 기업을 대상으로 공정 최적화를 위한 데이터 가공분석 서비스를 제공
보유 솔루션 :
품질 확보 전략 : 품질 전문가로 이루어진 품질관리팀 구성 및 운영팀구성은 기술 전문가가 다수의 기업을 담당하여 운영하는 체계에서, 단일 기업을 대상으로 다수의 다른 기술 전문가가 가공데이터에 대한 분석에 참여하게 함으로써 다양한 시각에서의 분석 결과 도출 및 품질 확보.데이터 가공 및 분석을 위한 팀 구성 후 수요기업을 포함한 온·오프라인 전체 회의를 데이터 가공 과업기간 동안 2주 1회 이상 가짐으로써 현장 중심의 밀도 높은 지원이 될 수 있도록 하며, 발생할 수 있는 이슈를 사전에 조율하여 품질 관련 이슈 발생을 사전에 차단.
유지보수 전략 : 수요기업당 1명의 PM 배정과 총괄 지원팀 별도 운영가공 서비스 진행 정도에 대한 관리 및 지원을 통한 진도관리를 수행하며, 상시 PM 워크숍을 개최하여 가공 서비스 제공 과정 중 발생하는 문제점 파악 및 개선방안에 대한 논의를 통해 서비스를 지속적으로 고도화.
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
실적 :
기업 개요 및 핵심역량 : 과학기술정보통신부의 연구개발 서비스기업으로서, 학술연구용역업 및 리서치, 빅데이터, 신기술 및 사업화 컨설팅, SW공학 컨설팅, 비즈니스 컨설팅 자문당사는 시장조사분석, 기술조사분석 및 경쟁사 분석 등이 종합된 성장전략을 수립, 각 기업 맞춤형 자료수집 및 가공을 통한 시각화로 중장기 전략 방향을 설정할 수 있도록 지원.당사는 연구개발 서비스 전문기업으로서 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부의 기업 지원사업 및 제품서비스 기술기획 등 다수의 경험을 보유하고 있으며, 당사의 전문인력 뿐 아니라 수행과정에서 확보한 각 분야 전문가 지원.
활용 사례 :

나이스평가정보(주) 소개

나이스평가정보(주)은 1985-04-01에 설립되었습니다.
주소 : 서울 영등포구 은행로 17 7F 기업공공사업실
주요 서비스 : ■계획수립 가.
수요기업의 니즈를 접수하여 활용 데이터 및 가공 방법을 정의 나.
수요기업이 희망하는 사업자, 법인으로 한정할 수 있으며, 요건에 따라 당사 DB를 필터링하여 가공할 수도 있음■가공업무 예시거래처 식별화· 기 거래처에 대한 업체명, 주소, 대표자명 등의 정보를 통해 NICE평가정보 내 기업정보와 Mapping “사업자번호” Mapping을 통한 거래처 식별화재무 분석· 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표, 자본변동표를 통한 재무비율 분석 재무정보를 활용한 활동성, 수익성, 안정성, 성장성, 생산성 비율 분석값 제공산업 분석·기 거래처가 포함된 산업 Mapping 및 해당 산업정보 가공 산업 합산 재무재표, 재무비율, 순위, 부도율, 연체율 등의 정보 제공개별 수요기업 용INDEX 개발·고객사에서 요청한 특정 사건과 관련된 Index 개발 및 제공 일반기업의 거래처 신용위험, 채용사의 채용매력도 지수 등 분석 및 산출 (급여, 평균근속기간, 재직자후기, etc., 지수 산출) * 이 외에도 협의하여 가공서비스 진행 가능■가공데이터 검수 가.
가공데이터를 자체적으로 검수하여 제공하며, 수요기업에서도 데이터 검수 후 보완사항이 있는 경우 재요청 가능■데이터 가공 대응 절차 및 진행 가.
가공을 위한 기본 정의
1) 고객과의 상세한 업무협의를 통하여 데이터 가공 방법론 결정
2) 가공개발을 위한 데이터 기본 항목 정의 나.
후보항목 정의 및 DATA처리
1) 고객의 운영데이터 분석(정합성, 예측력 등) 및 기존 시스템 분석(고객 상호 업무 분담)
2) 분석대상 항목 검토 → 기존사용항목, 기타 사용자정의 항목, 항목속성에 따른 분류 정의 다.
유의항목 선정 및 기준값ㆍ배점 설정
1) 1, 2차 유의항목 선정
2) 변수그룹화 및 상관부석 진행 3) 그룹 주변수 및 보조변수 선정 4) 기준값에 따른 발생비율 및 배점산출 라
보유 솔루션 : ■기업정보 데이터 입출력이 가능한 RDBMS 사용 (SAP HANA, 오라클, 싸이베이스 등)■SAS를 기반으로 한 통계 분석 및 모형 데이터 검증■고객 니즈에 맞는 비정형 외부데이터 매쉬업 및 내부연산 가능
품질 확보 전략 : NICE평가정보(주)는 신용정보 이용 및 보호에 관한 법률에 의거 개인과 기업을 신용조회, 신용조사, 신용평가를 할 수 있는 유일한 기관이며, 신용조회/조사/평가(신용평가 및 기술평가 TCB)를 기반으로 기업의 다양한 정보를 취합, 보유하고 있습니다.
당사의 주요 품질 확보 전략은 다음과 같습니다.
□ 정보의정확성방대한 데이터의 정확한 관리를 위해 자체 콜센터를 운영하며 120여명의 데이터베이스 전문 인력을 보유하고 있습니다.
특히 재무정보의 정확성을 기하기 위해 공인회계사 및 회계분야 경력자에 의한 3단계 검증과정 및 에러 검증 시스템을 운영하고 있습니다.
□ 정보의신속성국내 정보제공기관 및 금융감독원과의 실시간 연결 체제를 유지하고 신속한 정보를 제공하고 있으며, 특히 상장/코스닥 기업의 경우 사업보고서 공시 이후 신속 입력 Process를 보유하고 있으며 금융권 고객의 요청 등에 따라 빠르게 재무제표가 입력될 수 있는 업데이트 체제를 유지하고 있습니다.
□ 의사결정을 지원하는의미 있는분석 정보각종 재무비율, 재무분석, 재무비교 등 기업체 분석에 필요한 의미 있는 정보를 제공합니다.
KIS산업분석보고서 등 다양한 리포트는 애널리스트 뿐만 아니라 기업체 경영구성원들에게 전문적이고 유용한 분석정보 및 통계정보를 제공합니다.
□ 적시성 있는 모니터링 지표 관리다년간 축적된 신용리스크 모형 노하우를 기반으로 정확하고 신뢰성 있는 다양한 기업 정보를 가공하여 각종 콘텐츠와 신용위험관리 솔루션으로각종 경영 의사결정을 협업 지원합니다.
유지보수 전략 : 구분내용유지보수 대상공급한 목적물의 모든 구성 요소를 대상으로 지원한다.무상하자보수 기간유지보수기간동안 무상하자보수를 지원한다.유지보수내용 하자보수· 유지보수기간 내 발생하는 데이터 및 터미널 결함에 대한 유지보수· 기본점검 및 설치 전 환경점검, 장애발생시 온라인 지원/현장 지원품질개선· 에러 수정, 기능 자체의 문제점으로 인한 수정/보완, 목적물의 수정· 운용중 장애가 발생하여 수요기업이 유지보수를 요구 시 업무차질 없도록 최적화 하여 실행환경적응· 신규운영체제 및 응용프로그램 개선/확장에 따른 변동사항· 서비스 업그레이드시 개선에 따른 변동사항 안내유지보수범위예방점검· 예방정비 활동 중 정기점검 실시· 예방정비 활동 중 수시점검은 시스템 장애가 예상되는 상황에서 반드시 실시무상하자보수공급한 목적물에 하자가 있는 경우는 무상 하자보수를 원칙으로 함무상유지보수· 거래처관리 및 기업분석데이터: 무상 유지보수 기간 동안 일어나는 유지보수 활동· 기업정보데이터: 최초 1회제공, 오류 데이터 발견시 해당 데이터 재 제공유상유지보수· 고객의 실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임을 지지 아니한다.· 수행계획서에 기재된 내용 외에 고객의 요구시 유상유지보수· 유지보수 인력 이외의 인력이 수행한 시스템 개조, 첨가, 조정 및 수리로 시스템에 중대한 영향을 끼친 경우에는 유상 처리한다.· 고객의 추가사항 정의에 따라 서비스 금액을 유상으로 측정한다.(고객과의 충분한 사전협의를 거친다.)
카테고리 구분 : 전처리,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
실적 : ■참여 사업 개요순번사업명사업내용발주처계약기간사업금액(사업실적)1혁신성장을 위한 중소·중견기업빅데이터 유통플랫폼융합 빅데이터 유통 및 서비스 제공, 빅데이터 축적·유통 활성화한국지능정보사회진흥원2019.07.16.~2019.12.31.(1차년도)78,000,000원(78,000,000원)22020.01.01.~2020.12.31.(2차년도)47,224,000원(47,224,000원)■참여 사업 실적수행 역할수행 성과상세 내용데이터센터데이터 공급 및 거버넌스 참여를 통한빅데이터 유통 플랫폼 구축 및 활성화(1차년도, 2차년도 동일)· 외감기업 정보 유통(개요, 주요재무, 인증정보)· 플랫폼 에이전트를 통한 최신 기업정보 연동체계 구축· 데이터 표준화 완료· 데이터 품질진단 수행 (감리수행)* 해당 사업의 유통 데이터는 본 데이터바우처 지원사업의 판매상품과 동일하지 않음※ 이외에도,최근 3개년 빅데이터 및 기업정보 관련 유사 수행 실적 보유 · 우리은행 : 빅데이터 기반 부도진단 시스템 구축(‘16.12~’18.04) · KDB한국산업은행 : 부실징후 사전인지시스템 구축 시범사업(‘17.12~’18.04) · NH농협은행 : 빅데이터 연계한 기업심사시스템 재개발(‘17.04~’18.0
2)※ 기타 실적 요약순번사 업 명계약금액(만원)수 행 기 간조사업체 수발 주 처비고1산업단지 일자리 창출과 정책지원방안 마련을 위한 실태조사1,89018.04.10~18.05.09700한국산업단지공단22018년 클린사업 참여 사업장 신용평가용역4,90018.04.16~18.12.143,000한국산업안전보건공단32018년 창업기업 실태조사33,55018.04.18~19.02.288,000창업진흥원승인통계42018년 경기 테크노파크 모니터링기업군 조사분석 용역1,90018.08.23~18.10.22500(재)경기테크노파크52018년 중소기업 전략기술로드맵 수립을 위한 연구89,95018.09.16~18.12.201,100중소기업기술정보진흥원6생활소비재산업 글로벌 경쟁력 및 지원정책 수요
기업 개요 및 핵심역량 : NICE평가정보는 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률(이하 ‘신용정보법’)에 따른 신용조회업 영위 사업자로서, 1985년 설립 이래 개인 및 기업 신용정보, 신용관리, 기술신용 정보 등 금융 인프라의 핵심 영역에서 중추적인 역할을 수행하며 성장해 왔습니다.
그 과정에서 축적한 노하우와 우수한 전문인력, 해외 네트워크를 바탕으로 국내 최대의 신용정보 데이터베이스를 보유하고 있으며, 디지털 전환이라는 패러다임의 변화속에서 금융의 효율성과 경쟁력을 높일 수 있는 최적의 서비스를 제공하고 있습니다.NICE평가정보는 국내 최대 900만 기업정보 DB와 NICE DB(Credit Bureau)를 통해 집중된 개인의 신용 데이터를 바탕으로 은행, 카드, 캐피탈, 보험, 상호저축은행 등의 금융권과 유통, 통신등의 비 금융권을 아우르는 국내 최대 회원사를 확보하고 있으며 신규 거래처 발굴은 물론 기존 거래처를 안전하게 관리할 수 있도록 하는 거래처관리 협업 API 서비스를 제공하고 있습니다.당사는 1985년 설립, 1995년 국내 최초 신용정보법에 의한 신용정보업자 지정, 2000년 KOSDAQ 상장, 2014년 NICE 통합전산센터(IDC) 구축, 2015년 지니데이터 설립(Big Data 사업 영위), 2016년 경찰청 및 네이버(주)와 업무협약, 2017년 국내 CB사 최초 DR센터 완공 등, 의미있는 행보를 이어가고 있습니다.
활용 사례 : ■벌크 가공데이터 예시
– 요구사항에 맞춰 전처리 과정을 거친 데이터를 일반사용자에게 친숙한 형태(엑셀 파일/필터 적용)로 제공, 고객이 요청한 데이터를 이용해서 경영 및 의사결정에 필요한 상세 정보를 확보할 수 있음■API 서비스 활용 예제
– 고객이 사용할 수 있는 프로그래밍 언어를 사용해서 필요한 API데이터를 호출한 후, 데이터를 정리 및 추출하거나 고객사 프로그램에서 직접 활용하는 등, 자유롭고 능동적인 활용이 가능함

나이스지니데이타(주) 소개

나이스지니데이타(주)은 2015-09-04에 설립되었습니다.
주소 : 서울 영등포구 은행로 30 중소기업회관 신관 7층
주요 서비스 : 데이터 가공 업무 소개ㅇ가공업무 도식ㅇ가공업무 설명<;데이터 표준화>
– 주소정제 GIS정제솔루션을 활용하여 다양하게 입력된 주소를 표준화된 형태로 정제하고, 블록 및 좌 표로 변환
– 업종/메뉴 등 텍스트 표준화 비식별화 또는 데이터 표준화가 필요한 텍스트 정보 표준화(비정형데이터의 경우 AI기법 활 용)<;데이터 모델링/모형개발>
– 빅데이터 결합 및 통계화 대용량 데이터처리시스템(하둡)과 데이터분석툴(SAS, Python, R 등)을 활용, 단수의 데이터로 는 찾기 어려운 인사이트를 빅데이터 결합 및 통계화를 통해 도출 ex) 소비고객 대비 자영업 밀집도 등
– 평가 모델링 내·외부에서 확보한 수치기반의 데이터를 기반으로 Logistic방법론* 등의 통계기법 을 활용, 종합적인 평가를 위한 지수, 등급 등을 생성 ex)신용평가, 소호사업자 위험지수 등* Logistic방법론: 여러 속성을 가진 독립변수를 결합·분석하여 특정구간에 분류될 예측결 과값을 확률적으로 계산하는 통계분석방법
– 머신러닝, 딥러닝 기법을 활용한 비정형 텍스트데이터 정제 작업 비정형화된 텍스트 데이터를 음절단위로 나누어 분석하고 대표할 수 있는 표준화된 형태로 가공할 수 있는 모형을 개발ex) 민원, 메뉴 데이터 등 표준화
– 머신러닝, 딥러닝 기법을 활용한 예측모형 구축 다양한 내/외부 데이터를 학습하여 신규 케이스 발생 시 유형별로 예측되는 결과값을 도출 할 있는 모형을 개발 ex) 신규출점 후보지 예상매출 예측<;시각화>
– GIS 기반 지도시각화 지역기반 데이터의 경우 지도 상에 결과값을 매칭하여 시각화(필요시, ASP 등 웹개발 형태 로 공급)
– 그래프 등 수치 시각화
보유 솔루션 : 데이터 가공 솔루션/SW 소개 ㅇ당사가 보유한 데이터 가공 솔루션 ZD
-furnace은 오픈소스를 활용하여 직접 개발하였으 며, 데이터표준화, 빅데이터 결합 및 통계화, AI기반 모형개발, 시각화 등의 가공작업 수행 가능
품질 확보 전략 : 판매 데이터의 품질확보 전략1.
금융사, IT회사 등 다양한 데이터공급처와의 적극적인 제휴
– 당사는 이미 다수의 카드사로부터 금융,소비 관련 데이터를 제공받고 있으며, 이외에도 편의점, 유통 등 다양한 산업에 속한 회사들에게서 데이터를 제공받고 있음.
또한 단순히 데이터를 제공받는 것을 넘어 사업 협력 및 새로운 데이터 서비스 생성까지 업무협력범위를 확장시켜 나가고 있음2.
다양한 데이터 원천 활용
– 당사는 ‘지역통계, ’가맹점통계‘, ’소비통계, ‘지역특성’, ‘기타통계’ 총 다섯가지로 분류된 다 양한 원천 데이터를 보유하고 있음.
또한 이러한 데이터 품질을 높이기 위해 용어 표준 & 모델 거버넌스를 구축함.
또한 이런 거버넌스를 지속적이고 효과적으로 운영하기 위하여 내 부 조직 내 전사 차원의 데이터관리 팀을 별도로 세팅하여 데이터 품질 관리에 주력하고 있 음
유지보수 전략 : 판매/가공 상담 및 업무절차
–
1) 판매/가공업무 전용 응대 채널을 신설하여 고객이 원하는 계약조건을 세부적으로 반영 할 수 있게 하며, 또한 일정부분에서도 고객의 니즈에 맞춰 진행될 수 있게 하고자 함
–
2) 이후 수요기업과 공급기업(자사) 간 업무협력이 가능한 TF를 구성하여 서비스 요건을 확정하고 필요한 데이터와 서비스를 제공받을 수 있게 함
– 3) 가공업무 수행
– 4) 최종적으로 고객의 검수를 받고 고객의 의견을 반영하면서, 이 과정 중 부족한 것이 있다면 고객과의 논의를 통해 수정사항을 받고 이를 통해 개선된 서비스를 제공하고자 함
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링
실적 :
기업 개요 및 핵심역량 : ㅇ 기업개요국내 최고의 신용평가 기관인 NICE평가정보㈜에서 100% 출자하여 만든 빅데이터 서비스 & 컨설팅 전문기업 입니다.
주요사업으로는 Marketing Data 판매, 컨설팅 및 솔루션 구축 사 업, 출점후보지 및 타깃고객 선정, 마케팅 효과분석, 경영 및 정책전략수립지원 등으로 공 공, 금융, 민간기업을 대상으로 시장 및 고객을 분석하여 경영/마케팅에 필요한 정보를 공급 하고 있습니다ㅇ 데이터 공급 역량
1) 다양한 원천정보 보유 자사는 국내 최대의 상거래 정보를 보유하고 있습니다.
신용카드 실적 데이터, 정량적 공공 정보 및 정성적 조사정보, 금융&부동산 통계와 같은 금융 지표 정보, 유통 및 유동인구와 같은 상거래 정보까지 보유하고 있습니다.
이처럼 경제활동에서 발생되는 다양한 상거래 정 보 등 8천종의 원천정보를 활용하여 시장 동향을 분석하고 예측합니다.
2) 검증된 정보분석능력 및 기술 높은 신뢰도와 전문성을 바탕으로 당사는 기업, 개인 신용평가 업무 경험을 다수 보유하고 있습니다.
또한 내부에는 데이터 마이닝, 데이터 모델링 및 AI전문 기술인력이 핵심 업무를 수행하며 성과를 내고 있습니다.
활용 사례 : 1.
데이터바우처 사업 진행 이력
– 2019년: 빅데이터 기반 지역상권 맞춤형 화물차 광고채널 형성 / 수요기업명 : 다봐트럭: 스마트한 부동산중개컨설팅을 위한 상권정보 및 고객소비 통계데이터 활용 / 수요기업명 : 아임개발: 만랩커피 프랜차이즈 확장 위한 빅데이터 활용 / 수요기업명 : ㈜만랩: 스마트 프랜차이즈를 위한 데이터 서비스 / 수요기업명 : 힘난다: 스마트 유아용품 중고거래 가격예측을 위한 데이터 가공 및 시각화 / 수요기업명 : ㈜팜코 브
– 2020년: 빅데이터를 활용한 비대면 영업 및 신사업 계획 수립 및 실행 / 수요기업명 : ㈜한빛에프엘: 반려동물 공유주거 최적 입점지역 분석서비스 / 수요기업명 : ㈜아름다운펫홈: 도매고기 소비자 맞춤형 플랫폼 / 수요기업명 : 미트밴드: SNS정보+상거래데이터 결합 음식·숙박 업소 AI추천 데이터 개발 / 수요기업명 : 투토
– 2021년: 탄소절감을 위한 AI기반 스마트팜 농산물 수요예측 알고리즘 개발 / 수요기업명 : 그린: 시장 데이터를 기반으로 한 순환착향법 맥주 제조 프로세스 구축 / 수요기업명 : 더쎄를라잇브루잉: 레스토닉 침대 온+오프라인 마케팅 전략 서비스 / 수요기업명 : 레스토닉: 의료서비스 개발을 위한 데이터 제공 / 수요기업명 : OPN

에이젠글로벌 소개

에이젠글로벌은 2016-02-15에 설립되었습니다.
주소 : 서울 영등포구 은행로 30 8층 801호
주요 서비스 : ○AI모델링을 통한 학습데이터 검증 서비스 제공
– 당사가 보유한 ABACUS(아바커스) 솔루션은 데이터 전처리부터 모델 비교까지의 모든 과정을 마우스 클릭으로 가능하도록 구현하였으며, 직관적인 인터페이스로 AI 전문지식 없이도 쉽고 안정적으로 예측모델 구축 및 실제 업무 적용 가능함.
따라서, 가공서비스 수요 증가에 따라 수 천개의 모델을 동시에 생성, 관리 및 업데이트 할 수 있으며, 복잡한 모델링 프로세스의 자동화로 효율적으로 시간 단축하고 대응 가능○ 데이터 수집/전처리/분석
– 엑셀, csv, txt, sas 등의 다양한 파일을 로컬에서 업로드하거나 DB로부터 데이터를 추출할 수 있음.
또한 숫자, 카테고리형, 날짜, 텍스트 타입 등 다양한 타입의 데이터 관리가 가능함
– 수집된 데이터에 대해서는 싱글값여부, 결측값 비유, Value별 분포도, 시각화와 같은 기본 분석이 자동적으로 제공되며, 변수간 관계를 파악하고 추가 변수 생성을 할 수 있음.
또한 Outlier 분석 및 제거 모듈, 필터, 정렬 기능 등 여러 가지 모듈을 통해 효율적인 전처리가 가능함
– 직관적인 시각화 기능 제공을 통해 데이터의 특성을 쉽게 파악하고, 모델링 전 데이터에 대해 인사이트를 얻을 수 있음○ 모델링 및 성능평가
– 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 직관적 UI/UX로 학습 데이터와 테스트 데이터 분리 기능과 회귀, 분류, 군집, 추천 알고리즘 및 앙상블 등 다양한 알고리즘을 제공해 줌.
또한 챔피언 알고리즘 선정 및 알고리즘별 상세 파라미터 튜닝이 가능함
– 모델 개발 후에는 MSE, RMSE, AUC, Confusion Matrix 내 Threshold 조정 등 다양한 기능들을 통해 모델의 성능평가를 할 수 있음.
여러 가지 모델을 생성한 후 비교분석 가능 ○ 실행 모듈을 통한 실시간(Real
-time) 결과 예측
– 실제 업무에 적용시킬 모델의 One Click 배포를 위한 실행 모듈 제공 (자바 또는 파이썬).
주기적으로 업데이트 되는 새로운 데이터셋을 대량으로 해당 실행
보유 솔루션 : ○ 머신러닝 자동화 플랫폼 ABACUS(아바커스)를 통한 AI솔루션 및 모델링 서비스 제공
– 복잡한 머신러닝 모델링 프로세스를 자동화하며, 현업사용자가 AI 기술에 대한 전문지식 없이도 쉽고 안정적으로 예측모델 구축 및 실제 업무에 적용 가능
– 다수의 예측 모형을 동시에 병렬 처리하여 모델 생성, 관리 및 업데이트를 수행할 수 있는 솔루션으로 인공지능 관련 지식이 없는 업무 담당자도 몇 번의 클릭만으로 쉽게 예측 모형을 구축할 수 있도록 구현함○ AI기반 금융 서비스 플랫폼(CreditConnect)
– 동남아 시장을 타켓으로 금융서비스를 제공하고자 하는 데이터 기반 ICT기업(금융, 이커머스, 통신사 등)에 Banking Infra를 서비스로 제공하여 데이터 플랫폼 기업에 Credit을 제공하고 금융기관을 연결(Connect)하는 금융 서비스 모델 제공
– CreditConnect 서비스를 통해 현지 Data Economy 기업의 고객은 여신서비스를 이용할 수 있으며, 동남아시아에 진출한 한국의 금융기관들은 더 많은 현지 고객을 쉽게 확보할 수 있는 서비스 제공
품질 확보 전략 : ○ 품질확보 전략
– 외부 전문가의 알고리즘 개발과 모형 정확도 검증 지원을 모형 품질을 향상 시키고, 별도 품질 보증체제 운영으로 프로젝트 진행 단계별로 일관된 품질보증 활동을 수행합니다.
또한 프로젝트 산출물인 예측 모형의 성능 및 최고 품질을 보증하기 위하여 사전에 품질계획 수립, 상시 품질통제 및 단계말 품질보증 활동을 체계적으로 수행합니다.
– 품질관리 계획 수립·프로젝트가 요구하는 품질의 수준을 정의·품질 관리를 위한 각종 절차 및 조직 정의·품질관리계획 작성 및 수행팀교육·품질측정 대상 및 활동단계별 Checklist및 가이드 제시
– 품질 보증·개발팀 내부의 활동 모니터링·수행활동 종료에 따른 검토활동 수행·고객 요구에 따른 이벤트 성 품질 검토·주요 구축 단계 종료에 따른 산출물 검수
– 품질 통제·기능 요건과 관련 산출물들과의정합성에 대한 지속적 확인·품질 지표(Metric) 기반의 주기적인 품질수준 측정 및 심사·주요 발견사항에 대한 이해관계자 보고
유지보수 전략 : 1.
위험 관리
– 잠재적 위험 방안을 분석하고 대처하여 외부 변화로 인해 발생하는 위험 요인의 부정적 영향 방지할 예정임.○ 주요절차 수행
– 위험 식별 및 분석· 프로젝트에 영향을 미칠 수 있는 위험을 이슈 발전 이전에 신속히 식별· 식별된 위험에 대해 관련자들 및 의사 결정자들과 정보를 공유· 식별된 위험에 의한 프로젝트 영향, 중요도 및 긴급성분석
– 대응계획 수립· 위험의 프로젝트 영향, 중요도, 긴급성을 분석 평가하여 위험에 대한 대응계획을 수립함
– 위험 관리· 수립된 대응계획에 의해 PM 주도하에 위험을 관리하고 모니터링 함○ 수행 기대효과· 발생 가능한 위험요인에 대한 선제적 식별 및 관리 가능· 프로젝트에 미치는 영향 최소화를 통해 전체 프로젝트 수행 효율성 제고2.
이슈관리
– 이슈 도충 및 등록· 프로젝트에 영향을 미칠 수 있는 각종 주요 이슈를 신속히 발견· 인식된 이슈에 대해 관련자들 및 의사 결정자들과 정보를 공유
– 이슈 분석· 이슈 관련자 참석 하에 이슈를 분석함· 이슈 발생 원인, 해결 방안, 추진 일정을 파악, 정리함· 필요할 경우 이슈분석 결과를 별도의 보고자료로 정리, 공유함
– 이슈 해결 및 모니터링· 이슈 해결 담당자를 선정함· 이슈 해결의 과정은 모니터링되어 해결이 지연되는 것을 방지함· 같은 이슈의 재발방지를 위해 이슈 해결 사후에도 모니터링 됨3.
범위관리
– 프로젝트 범위 검토 및 확정· 범위 검토 및 확정· 범위 확정사항 보고· 범위 변경 요구사항 관리 방안 수립
– 범위 변경 통제· 범위 관련 변경 요청 접수· 범위 변경 요청의 영향을 분석 평가하고 변경 여부의 결정 심의
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
실적 : ○ 데이터바우처를 통한 과제수행
– 아마존 판매데이터 기반 AI분석을 통한 판매운영비용 효율화 모델링 구축
기업 개요 및 핵심역량 : ○ 기업개요
– 에이젠글로벌은 전문기업으로 금융솔루션을 금융기관과 정부기관에 공급함으로써 AI금융을 통한 디지털 전환 프로젝트를 수행하였으며, 데이터 경제 플랫폼에 Credit을 제공하는 Banking
-as
-a
-Service 모델을 통해 동남아시아로 확장하고 있음○ 인적역량
– 산업 분야별 컨설팅 및 인공지능 전문가로 구성된 팀으로써 산업볍 도입 노하우를 활용하여 전문적인 서비스를 제공하고 있음○ 주요 유사사업 참여 실적
– 금융, 통신, 의료 등 다양한 산업 분야에서 성공적인 AI솔루션 도입성과를 보유중이며, 업계최초 은행 내부시스템에 AI디지털 전략을 수행하였고, 우리카드 및 현대카드 FDS 사업수행, 의료 응급환자 RRS 모델 구축 등 다양한 산업에서 실제 성공적인 솔루션 도입 레퍼런스를 보유하고 있음.
활용 사례 : ○ 활용사례
– 은행 AI 연체 플랫폼, 은행고객 충성도 예측, 은행 AI 소상공인 심사평가, 은행 상품추천, 카드 딥러닝 FDS, 보험청약 심사, 보험사기 예측, 보험 보상 심사, 이종간 데이터결합 등

하나증권(주) 소개

하나증권(주)은 1977-02-14에 설립되었습니다.
주소 : 서울 영등포구 의사당대로 82 하나증권
주요 서비스 : 데이터 전처리,품질 관리, 코딩 및 AI 개발, 데이터 분석 및 시각화, 데이터 추출 조합, 태깅 또는 라벨링
보유 솔루션 : [데이터 구축 시스템]계정계 및 정보계 데이터와 연계 분석을 통한 분석계 DB 구축을 통해 내부 거래 데이터를 분석 가능
품질 확보 전략 : [공급기업 활동을 위한 인적/조직적 자원]하나증권은 인적 및 조직을 서비스 운영, 서비스 관리, 서비스 지원 관점에서 구성하였습니다.서비스 운영 단계에서 빅데이터사업팀이 데이터 가공 상품을 기획하고 등록하는 역할을 담당하겠습니다.또한 가공 데이터에 대한 사후 관리도 중요합니다.
법무팀은 데이터 거래 관련 법무 검토를 책임지고하나금융TI는 데이터 거래를 위한 인프라를 지원합니다.[공급기업 활동을 위한 물적 자원]하나증권은 하나금융 정보보안 표준 플랫폼인 ‘HanaOne Security’로인프라와 데이터를 통합 관리하며 보안체계를 획기적으로 향상하고, AI 기반의FDS 고도화 및 자체 이상 징후 시스템 구축을 통하여 데이터 모니터링 체계를 확고하게 구축했습니다.
유지보수 전략 : [데이터 유지보수 제공계획]하나증권은 수요기업의 맞춤형 가공 상품을 제공합니다.
수요기업의 니즈를 신속하게 파악하고하나증권 데이터 분석 전문가의 맞춤 Data Curation 및 AI 모델링 개발 서비스를 지원합니다.[데이터 관리계획]하나증권은 수요기업의 가공 서비스 요청에 맞추어 데이터 혹은 AI 모델을 지원하며해당 데이터 가공 상품을 활용함에 있어 수요기업의 사업적 니즈를 가장 우선시합니다.수요기업 입장에서 가공 상품의 활용 적정성을 지속 관리하며 사후 서비스를 제공합니다.[데이터 유통 수요 증가에 대한 오픈 API 플랫폼 구축]데이터 유통에 대한 수요가 증가되면 안정적으로 데이터를 공급할 수 있는 인프라가 필수적입니다.하나증권은 데이터 수신 및 송신을 위한 오픈 API 플랫폼 구축 사업을 진행할 계획입니다.오픈 API플랫폼에 데이터 수요 기업이 자유롭게 연결해서 하나증권이 유통하는 데이터를 받을 수 있을것입니다.
또한 오픈 API 플랫폼과 하나증권의 빅데이터 분석 플랫폼을 연결하여 데이터 상품 정제,구축, 판매 프로세스를 유기적으로 관리 할 수 있는 데이터 유통 플랫폼을 구축하겠습니다.
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
실적 : [하나증권 데이터를 활용한 데이터 상품]하나증권은 21년 데이터 유통 사업을 시작하여, 금융 데이터 거래소(FinDX)에 데이터 세트를 기등록 및 추가 등록 예정입니다.등록된 데이터 세트는
1) 고객 맞춤형 종목 추천 서비스 ‘빅데이터픽’을 활용한 고수의 투자종목 데이터, 등록 예정 데이터 세트는
2) 펀드 매수 고객 프로파일링 정보, 3) 종목에 대한 종합 분석 정보를 제공하는 ‘360도 종목 분석 정보’ 데이터 세트로 구성할 계획입니다.[고수의 투자종목 데이터 상품]하나증권의 고객 투자 패턴을 분석하여 고객 세그먼트를 세분화하고, 세그먼트별 고수를 선정합니다.
선정된 고수가 보유하거나관심 종목을 추출하여 고수가 선택한 종목의 투자 및 수익 정보 그리고 종목에 대한 정보를 제공합니다.
기업 개요 및 핵심역량 : 하나증권은 자본시장 육성을 위해 한국투자공사(1968)를 전신으로,대한투자신탁(1977)을 거쳐 하나금융그룹의 일원인 현재의 모습으로 발전하였습니다.지난 40년 간 하나증권은 국내 최초의 펀드 설정, 투신업계 브랜드파워 6년 연속 1위, 신개념 IB Culture 조성 등,국내 자본 시장을 이끌어 온 Leading Company입니다.[종합자산관리 서비스]하나증권은 인재교육 프로그램을 통해 육성된 금융 전문가들이 국내외 금융상품뿐만 아니라, 부동산, 세무 등폭넓은 금융전문 지식을 갖추고 40여 년의 자산관리 경험과 노하우를 바탕으로 최적의 종합자산관리 서비스를 선보이고 있습니다.
전국 80여개의 영업점에서 엄선된 전문인력이 고객을 위한 맞춤 포트폴리오 및 자산 리밸런싱, 철저한 리스크관리를 통해 고객의 안정적인 수익을 도모합니다.[Global Investment Bank]기업고객을 위한 금융자문 인수합병지원, 자금조달, 리스크관리 등 최적의 금융서비스를 통해 장기적인 동반자적 협력관계를 형성하여 신개념 투자은행 Culture를 조성하고 있습니다.[리서치 센터]하나증권 리서치센터는 현재의 시장상황을 분석하여 단기적인 시장분석과 거시적 시장 상황을 예측하여 국내및 글로벌 자산의 방향성을 제시해 주고 있습니다.
리서치센터에서 제시되는 철저한 시장분석과 예측 데이터들은 하나증권의 투자 바로미터가 되어 고객 한 분 한 분의 자산을 키워나가는데 밑거름이 됩니다.[Total 증권서비스]하나증권은 개인투자자를 위한 Broker 업무에서, 기업의 Project Financing 업무까지 차원 높은 정보력과 전문성을 바탕으로 ‘Total 증권서비스’를 갖추고 있습니다.
활용 사례 : [데이터 활용 방안]고객 마케팅 전략 수립에 활용 가능하며 국내/외 주식 종목별 거래 고객의 특성을 파악하여 고객 특성에 맞는 서비스 개발이 가능합니다.국내 50여개 증권사 및 200여개 자산운용사에서 타사 정보 활용에 대한 수요 충족이 가능하며, 투자 행동 특성 정보 및 투자/종목/수익정보의 활용 니즈가 있는 기업 고객의 수요 기대가 가능합니다.

주식회사 더블유에이아이 소개

주식회사 더블유에이아이은 2019-05-24에 설립되었습니다.
주소 : 서울 영등포구 의사당대로 83 (오투타워) 서울시핀테크랩 19층 101호 더블유에이아이
주요 서비스 : 데이터 분석의 가장 큰 Risk는 프로젝트(연구개발과제)의 종료가 임박했을 때 성패를 알 수 있다는 점이었으나, 자사의 제품을 이용하여 프로젝트 시작과 거의 동시에 프로젝트 성패를 예상하여 분석 방향 및 주제를 변경할 수 있다는 점이 가장 큰 장점임 자사 제품은 최근 가장 활발하게 연구되고 진화하는 기술 중 하나인 AutoML 기법을 이용한 제품임.
즉, 분석하고자 하는 데이터를 입력하면 머신이 직접 데이터를 이해하고 학습하여, 최적 모형을 찾고, 하이퍼 파라미터 튜닝까지 완료하여 예측 모델 개발에 많은 인력과 시간이 소요되던 작업을 자동화하였음 고객사에서 수행할 수 없었던 AI 기반의 데이터 분석을 통해 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내고 이를 기반으로 의사 결정을 할 수 있는 시스템을 지원함 자사는 솔루션을 기반으로 추천 모델 fine
-tunning, 분석 과제 발굴 및 검증, 분석 과정 튜터링 등 다양한 서비스를 제공하여 개발된 서비스 및 기술을 주관 기관이 스스로 사용할 수 있도록 지원하고 있음 타사 AutoML 솔루션과 차이점은 Feature Engineering 영역에 특별한 강점을 보유하고 있으며, 관련 내용에 대한 특허를 출원하였음
보유 솔루션 : * 자사가 보유한 AutoML 분야는 현재 활성화되고 있는 단계로 레드오션은 아닌 분야이고, 초기진입한 자사의 경우 이른 시간에 글로벌 경쟁력을 갖추어 가고 있음① AI 솔루션(AutoML) 기능 I (Feature Builder) 품질 향상을 위한 변수 선정 과정 자동화 데이터 분석 및 예측은 좋은 변수를 찾는 과정이 80% 이상 차지
– 좋은 입력 데이터의 선별/정제하기 위해 분석가에게 주어진 시간 중 대부분을 투자 변수 선정 과정 자동화와 관련한 특허 4건 출원, 8건 가출원 완료 자동화된 파생 변수 중 무의미한 변수를 제거하고, 모델에 적용할 유의미한 변수의 우선순위를 설정하는 과정의 자동화② AI 솔루션(AutoML) 기능 II (Model Picker) 모델 자동 튜닝 및 최적 모델 선정 머신러닝 모델 또는 통계 모델에서 기본적으로 제공되는 모델은 기본값으로 모든 설정값이 고정됨
– 분석가는 모형의 성능을 높이고자 다양한 경우에 대한 초매개 변수 (Hyper parameter) 튜닝 작업을 수작업으로 테스트하여 최적의 모형을 찾기 위해 노력 AutoML은 일반적으로 초매개 변수 튜닝을 자동으로 진행하고, 최적의 초매개 변수값과 모델을 추천하여, 정확도가 높은 모델을 획득하는 차별화된 방식 적용③ AI 솔루션(AutoML) 기능 III (Prediction Estimator) 평가 및 예측 결과 분해 최근 데이터의 예측 결과를 분해하여 사전 해석 및 대응력 확보 가설 수립 후 그에 대한 빠른 리뷰 방식으로 데이터에 대한 점진적 이해를 지원함 입력 변수를 순차적으로 제거한 후 예측을 실행하여, 예측에 대한 변수별 영향도 산출 핵심 변수 및 제거 대상 변수 파악 후 조정 예측 결과의 평가 지표④ AI 솔루션(AutoML) 기능 Ⅳ (Whiz Apollon Engine) 알고리즘 실행 방법의 단순화를 통한 알고리즘 사용의 용이성 확보 파일 경로 설정
– 주제명과 학습 파일, 예측 파일의 경로를 입력하여 실행함으로써 다른 반복적
품질 확보 전략 : 솔루션 기반 B2B 대상 데이터 분석 서비스
– AI 데이터 분석의 최대 단점은 프로젝트의 종료가 임박했을 때 그 성패를 알 수 있다는 점이었으나, 자사 제품을 이용하여 프로젝트 시작과 동시에 프로젝트 성패를 예상하여 분석 방향 및 주제를 변경할 수 있어 유동적인 대응 및 대책 마련이 가능함
– 자사 제품은 최근 가장 활발하게 연구되고 진화하는 기술 중 하나인 AutoML을 이용한 제품으로, 분석하고자 하는 데이터를 입력하면 머신이 직접 데이터를 이해·학습하며, 최적의 모형을 찾고, 하이퍼파라미터 튜닝까지 완료하여 예측 모델 개발에 많은 인력과 시간이 소요되던 작업을 자동화함
– 자사 제품은 국내·외 통계 및 금융 공학 석·박사급 인력들이 약 7년에 걸쳐 개발하였으며, 파트너및 협력사와의 성공적인 사업 수행으로 그 성능 및 성과가 입증되었을 뿐만 아니라, 지속적인 알고리즘 업데이트를 통해 내부 알고리즘을 고도화하고 있음
– 솔루션을 기반으로 상품 추천 모델 fine
-tunning, 분석과제 발굴 및 검증, 분석 과정 전반에 대한교육 등 B2B 분석 영역이 주 사업 영역이며, 자사 제품을 기반으로 “머신러닝 프로젝트를 쉽고 빠르게”라는 캐치프레이즈를 내세워 사업을 진행 중임
유지보수 전략 : 프로그램 오류에 대한 유지 보수
– 프로젝트 종료 후 발생할 수 있는 오류에 대한 사전 작업을 진행할 예정
– AI 바우처 사업 범위 내에서 제공한 내용에 대한 오류 발생시 유지보수를 진행하며, 종료 시점으로부터 1년 이내는 무상으로, 그 이후는 수요기업과 협의 하에 진행함
– 지속적으로 수요기업과 긴밀한 관계를 유지하여 오류 발생을 사전에 감지하기 위한 활동을 수행함 프로젝트 담당 인원 관리
– 프로젝트를 담당한 인원에 대한 관리를 통해 유사시 즉시 유지 보수가 가능하도록 함
– 담당 인원의 부재시 대응이 가능하도록 관련 내용을 프로젝트에 참여한 전원이 숙지하도록 함
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
실적 : 방송 트렌드 및 텍스트 분석
-드라마의 긍/부정 시청자 반응 분석 Data 기반 제품 신뢰성 검증 플랫폼 개발
-제품 개발 단계에 따른 기구 성능 예측 및 최종 시험 통과 확률 예측 플랫폼 개발 마케팅 대상 고객 분류
-음파통신 기술의 홍보 또는 광고를 위한 마케팅 대상 고객군 분류 모델 개발 이상금융거래 탐지
– 이상거래탐지(FDS) 유형 분석 및 모델 개발 텍스트 분류 및 의사결정 시스템 구축
-연애/상담 결과 텍스트 분류 체계 수립, 모델링 및 운영 프레임워크 개발 원자재 가격 예측
-팜유 등 원자재 선물 가격 예측 및 최적 구매 의사결정 시스템 구축 금융권 마이데이터를 활용한 분석 서비스 구현
-마이데이터 활용을 위한 분석 서비스 구현 이미지 분석
-이미지 검색을 위한 사전 분류 체계 마련 및 유사 이미지 추천 수요 예측
-주요 매출 품목에 대한 수요 예측 PoC 분석 컨설팅
– L사 분석 컨설팅 프로세스 개선 및 매출 예측
-방송지표 발굴 프로세스 개선 및 디지털 매출 예측 상품 추천 모델 개발
-AutoML 솔루션 기반 상품 추천 모델 개발 및 솔루션 납품 고객 분류 체계 확립
-서베이 기반 Peer Group 분석 상품 품절 예측
-상품별 품절 확률 산출, 상권/업체 유사 확률 산출, 위조 상품 판별 데이터 분석, 고객판매 데이터 분석을 통한 수요 예측 상품 가입 예측
-AutoML을 이용한 12개 상품 가입 확률 예측 주식시장 예측
– 주식시장 국면전환, 유사국면, 3~6개월 시장 예측 프로세스 튜닝 데이터 수집(Crawling) 및 자동 분류
-네이버 쇼핑 카테고리 기반으로 대한통운 택배 송장 데이터를 자동으로 분류하는 모델링 생성, 텍스트 수집 및 가공, 형태소 분류, 머신러닝 기반 카테고리 분류진행
기업 개요 및 핵심역량 : 주식회사 더블유에이아이(이하 ‘자사’라 칭함)는 2019년 5월 24일 창립하여 현재 전체 직원 수29명, 그 중 데이터 분석가 28명으로 구성된 데이터 분석 전문 회사임 자사는 B2B 기반 데이터 분석 전문 회사임
– 핀테크 산업 분류 상 금융 데이터 분석 전문 회사로 여러 금융기관과 B2B 기반 비즈니스를 수행함
– 최초 회사 설립부터 구성원들 대부분의 이력이 금융권 출신 및 데이터 분석이어서 해당 프로젝트를 중심으로 구성되었기 때문에 금융권 프로젝트에 특화되어 있음
– 상품 추천(Classification Model), 고객 세분화(Customer Segmentation), 최적화(Optimization) 등의 데이터 분석과 AI 서비스 과제 발굴 컨설팅 및 AutoML 기반의 튜터링 서비스를 제공함 데이터 분석과 관련하여 원활한 사업 수행과 고객의 만족도가 높은 결과물로 다수의 프로젝트를성공적으로 수행하여 코로나 상황에도 임직원 수가 증가하고 있음
활용 사례 : Classification Model : 일반적으로 “여부”가 붙을 수 있는 주제에 대해 AutoML을 적용한 모델 생성 및 데이터 분석 결과를 얻을 수 있음
– 상품 추천, 부도 예측, 고객 이탈 여부, 다양한 이벤트의 발생 여부와 관련된 주제 등 Regressor Model : Classification이 아닌, 숫자에 대한 예측 모델을 얻을 수 있음
– 주가 예측, 특정 상품의 판매량 예측 등 Clustering : 특정 기준으로 데이터를 분류하여 각 그룹별 특성을 찾는 경우
– 고객 세분화, 텍스트 분석의 유의어/동의어 사전, 유사 이미지 분류 등* 단순한 데이터 분석에서 딥러닝에 이르는 다양한 분야에 대한 실제 프로젝트로 경험하였음

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.

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