인천 동구 데이터바우처 사업관리 가공기업
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비젼데이타시스템 소개
- 비젼데이타시스템은 2018-12-01에 설립되었습니다.
- 주소 : 인천 동구 방축로83번길 23 11동 213호
- 주요 서비스 : 판매 데이터(또는 가공서비스)의 상세정보
1) 데이터 분석 방법론 가) 데이터 분석 가치 제안 비즈니스 이해 및 범위 설정 프로젝트 정의 및 계획 수립 데이터 분석 목표 설정 및 분석 주제 타당성 검토 나) 데이터 소스 확인 필요 데이터 정의 데이터 소스 선정 데이터 소스 분류 및 유효성 분석 다) 데이터 수집 데이터 스토어 설계 수집 데이터 종류, 양, 주기 설정 데이터 수집 기술 선정 및 절차 수립 데이터 수집 절차 및 연계방식 데이터 수집 테스트 라) 데이터 전처리 / 탐색적 분석 데이터 결측치 및 이상치 처리 기초통계량 산출 분포 및 변수 간의 관계 파악 변수 변환 및 파생변수 생성 마) 모델 학습 / 평가 데이터 정규화 학습용 데이터와 테스트용 데이터 분리 모델 선택 모델 학습 분석결과 평가 모델링 과정 평가 모델 적용성 평가 모델 검증 및 최적화 바) 데이터 분석 워크플로우 이행계획 수립 시스템 적용 및 테스트 자동화 방안 수립 분석결과 생성주기 수립 사) 데이터 분석 활용 시나리오 분석용 마트 구축 시각화 인사이트 발굴 및 확장 아) 운영평가 / 모니터링 모델 성능 모니터링 모델 생명주기 설정 모델 운영 평가 및 고도화 방안 수립 유지보수 계획
2) 데이터 분석 설계 가) 정형데이터 분석 설계 내부 데이터 수집 내부 시스템으로부터 다운로드 데이터 전처리 변수 선택 및 생성 최종 데이터셋 생성 데이터 분석 및 시각화 나) 비정형데이터 분석 설계 외부 데이터 수집 웹 크롤링 방식 크롤링 변수 선택 크롤링 코드 구성 최종 데이터셋 생성 데이터 분석 및 시각화 3) 데이터 전처리 가) 수집 데이터 전처리 절차 원자료(raw - 보유 솔루션 : 물적자원역량장비 및 S/W명용도수량비고노트북데이터 분석 및 문서작업4 데스크탑데이터 분석 및 문서작업3 모니터데이터 분석 및 문서작업3 디스플레이데이터 분석 및 자료 리뷰1 서버웹서버/DB서버2식IDC 호스팅R데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석, 모델링, 시각화
-오픈소스Python데이터 수집, 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석, 모델링, 시각화
-오픈소스 유사사업 참여 실적 및 성과
1) 유사사업 참여 실적사업명사업기간발주처참여인력스마트공방2022.06.01.~ 2022.11.30소상공인시장진흥공단차주봉, 최용준SmartFactory 시스템 구축2019.06.24.~ 2019.12.23㈜위스코차주봉, 이동훈, 임성국생산계획 APS 시스템 고도화2019.01.01.~ 2019.06.30㈜대두식품차주봉, 이동훈, 임성국스마트공방2021.06.01.~ 2021.11.30소상공인시장진흥공단차주봉, 최용준범한 종합물류 특송 시스템 구축2010.07.10.~ 2010.12.31범한종합물류 주식회사차주봉, 이동훈, 임성국성남산업진흥원 데이터바우처 자문2021.02.01.~ 2021.04.15성남산업진흥원이동훈, 임성국성남산업진흥원 데이터바우처 자문2020.02.01.~ 2020.04.15성남산업진흥원이동훈, 임성국 - 품질 확보 전략 : 가공서비스의 품질확보 전략
1) 품질 프로세스 가) 데이터 품질관리 범위 데이터 품질관리 범위는 데이터 수집, 데이터 가공·분석, 데이터 활용의 데이터 생애주기 전 단계에서 운영되는 데이터를 대상으로 하며 범용적이고 지속적인 체계를 구성 나) 데이터 품질관리 프로세스 데이터 품질관리 프로세스는 “품질관리기준 관리”, “품질진단 및 개선 관리”를 PDCA 사이클로 세분화하여 프로세스의 정의 기반인 세부 기능을 도출 다) 품질관리 기준 수립 데이터 품질관리 기준 수립 방향성
– 데이터 품질 강화를 위한 기준 수립
– 지속 가능한 품질관리 기준 수립
– 데이터 특성을 고려한 기준 반영 데이터 품질관리 기준 수립을 위한 절차
– 데이터 품질관리를 위한 범용적이고 공통적인 지표 구성을 위해 국내·외 데이터 품질관리 사례를 분석하여 기준 수립의 원칙을 정의하고, 품질관리 지표를 정의
– 품질관리 지표별 진단기준을 정의하고 진단기준별 품질진단 방법을 수립하는 절차로 구성 라) 품질관리 지표 정의 데이터 품질관리 지표는 “데이터의 품질 수준을 측정하기 위한 관점을 정의한 것으로 무엇을 측정할 것인가에 대한 기준”이라고 정의 마) 진단 기준 품질관리 진단기준은 품질관리 지표를 기반으로 하여 품질관리 진단 수행 시 진단을 수행하는 담당자가 어떻게 진단을 할 것인지에 대한 기준을 제시
2) 품질관리 조직 품질관리 ‘총괄책임자’는 데이터 구축사업의 과제 책임자가 되며, 구축사업 착수 이전에 데이터 품질관리 실무를 총괄하는 ‘실무책임자’를 지정 품질관리 ‘실무책임자’는 해당 구축사업의 품질관리 실무를 총괄하며, 데이터의 품질관리 계획을 수립하고, 하위의 품질관리 실무 수행조직을 운영하여 품질관리 활동을 수행하고, 품질관리 실무과 관련된 협의체 구성 및 운영을 담당 ‘품질관리실무협의회’는 해당 사업에 참여하는 수행기관 및 참여기관들이 참여하여 품질관리 계획의 적정성 등을 평가하여 - 유지보수 전략 : 유지보수 계획 가) 유지보수 요구사항구 분요 구 사 항 명유지관리 수행 요구사항유지관리 수행 일반사항정기점검장애처리유지보수보안 요구사항유지관리 보안 요구사항품질 요구사항품질관리계획 수립유지관리사업의 연속성프로젝트관리 요구사항유지관리 사업 관리계획 수립 나) SLA 합의 서비스수준협약서(Service Level Agreement, SLA)란 수요기업과 공급기업 상호간 협의에 의하여 데이터 유지보수에 관한 일정수준의 서비스를 명시하고, 이를 문서화한 계약서 SLA는 대상 서비스에 대하여 정의하고 수요기업과 공급기업이 해야 할 일, 그리고 그것을 평가할 수 있는 항목과 측정 방법에 대하여 구체적으로 기술 양자 간의 협상과정을 통하여 현실적인 목표와 의미 있는 서비스 수준의 측정지표를 포함 구분내용유지보수 대상공급한 목적물의 모든 구성 요소를 대상으로 지원무상유지보수대상공급한 목적물에 하자가 있는 경우협약종료 후 6개월 이내에 발생하는 데이터 결함에 대한 유지보수내용무상 유지보수 기간 동안 일어나는 유지보수 활동사업수행기간 내에 발생하는 데이터 결함에 대한 유지보수지원된 데이터에 기반한 오류 또는 장애발생 시 온라인 지원 / 현장 지원유상유지보수대상무상제공 범위를 벗어나는 데이터 추가 제공 등에 대한 활동 내용신규데이터를 추가하고 기존의 데이터의 구성 변경 등을 실시할 경우, 상호 협의하여 결정금액투입공수 기준으로 상호 협의하여 결정 다) 유지보수 내용
2) 후속지원 계획 가) 분석모형 전개 및 운영 지원 빅데이터 기반으로 도출된 분석 모형을 의사결정에 활용하기 위하여 운영 시스템과의 통합이 요구됨 빅데이터 모형을 운영 시스템에 적용하기 위해서는 ‘분석 모형 적용 모듈 결정 단계’와 ‘분석 모형 통합 결정 및 구현 단계’가 필요함 나) 분석모형 개선방안 지원 빅데이터 분석 모형이 운영 시스템에 적용된 후 지속적인 분석 모형에 대한 성능 추적이 필요함 처음에는 성능이 좋은 - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,분석
- 실적 : 유사사업 참여 실적 및 성과
1) 유사사업 참여 실적사업명사업기간발주처참여인력스마트공방2022.06.01.~ 2022.11.30소상공인시장진흥공단차주봉, 최용준SmartFactory 시스템 구축2019.06.24.~ 2019.12.23㈜위스코차주봉, 이동훈, 임성국생산계획 APS 시스템 고도화2019.01.01.~ 2019.06.30㈜대두식품차주봉, 이동훈, 임성국스마트공방2021.06.01.~ 2021.11.30소상공인시장진흥공단차주봉, 최용준범한 종합물류 특송 시스템 구축2010.07.10.~ 2010.12.31범한종합물류 주식회사차주봉, 이동훈, 임성국성남산업진흥원 데이터바우처 자문2021.02.01.~ 2021.04.15성남산업진흥원이동훈, 임성국성남산업진흥원 데이터바우처 자문2020.02.01.~ 2020.04.15성남산업진흥원이동훈, 임성국 프로젝트 수행확인서 - 기업 개요 및 핵심역량 : 기업 개요 및 핵심 역량
1) 기업 개요기 업 명비젼데이타시스템대 표 자차주봉업 태출판, 영상, 방송통신 및 정보서비스업종 목온라인 모바일 게임소프트웨어 개발 및 공급업, 응용소프트본사 소재지인천광역시 동구 방축로83번길 23, 11동 2층 213호 (송림동, 인천산업용품유통단지)담당자 성명차주봉담당자 연락처010
-6585
-****담당자 메일asholy@naver.com홈페이지
2) 주요사업 분야 가) 제조혁신 생산관리시스템 MES(Manufacturing Execution System)는 생산계획 수립부터 자재의 입/출고를 관리하여 원/부자재 수불을 명확히 하고 생산계획단계부터 작업지시, 공정관리, 작업실적등록을 관리 단위별로 처리하여 이력관리 및 시리얼관리 등의 제조 과정을 관리할 수 있음 Barcode를 활용하여 제품의 입/출고 처리 시 유/무선 스캐너 또는 PDA를 활용하여 현장 정보를 실시간으로 수집/분석하여 작업자와 관리자에게 빠른 의시결정을 할 수 있게 함 MES 구축을 통해, 잦은 작업지시 확인과 실적 등록이 필요할 때도 현장에서 바로 정보를 확인하고 실적, 사용한 자재를 등록할 수 있어서 사무실
-현장간 이동의 불편함과 번거로운 문서작업을 해결할 수 있음 현장에서 생산정보를 바로 확인해야 할 때도 작업지시나 품목도면을 작업자가 현장에서 실시간으로 확인하고 작업할 수 있어서 업무 효율성과 생산성이 향상됨 작업자 별로 생산진행(지시, 실적 등) 정보를 관리해야 할 때도 작업자가 간단한 터치만으로 직접 입력할 수 있어서 생산실적 내역 누락 및 입력 오류를 방지 나) 마케팅 데이터 분석 자동화 솔루션 마케팅 자동화는 마케터가 일일이 수동으로 해야하는 여러 작업들을 간편하게 대체해주는 솔루션들 또는 더 넓게는 이메일 마케팅 솔루션이나 소셜 미디어 툴들을 포괄적으로 지칭 마케팅 자동화 솔루션을 통해 궁극적으로 달성하고자 하는 것은 콘텐 - 활용 사례 : 판매 데이터(또는 가공서비스)의 상품성
1) 제조혁신 분야 데이터 분석 서비스 가) 서비스 개요 제조 현장의 데이터 분석을 통한 생산성 향상 지원 제조현장의 데이터를 활용하여 PQCD의 혁신을 추진 [제조혁신 분야 데이터 분석 서비스] 나) 주요 기술 데이터 수집기술 데이터 가공기술 데이터 분석 알고리즘 데이터 시각화 기술 다) 활용 예시 ① 수요예측 및 재고관리 ② 품질관리 ③ 설비관리 ④ 생산성 향상 라) 기대 효과항목As
-isTo
-be수요예측 및 재고관리생산계획 수립의 어려움고객요구 대응력 미비수요와 공급의 불균형과다재고 보유긴급납기 대응 불가예측 결과에 기반한 안전재고 및 적정재고 수준 도출구매, 생산, 재공, 제고 수준을 최소화생산계획 수립 및 관리 효율화품질관리사후 중심의 품질 대응으로 고객불만 발생관리 항목 및 수준에 대한 신뢰성 미비품질 데이터의 정확성, 신뢰성 부족예방 중심의 품질관리 활동사전 검토와 오류 방지를 통해 고객 대응력 향상불량률 감소를 통한 원가절감설비관리사후 보전 위주의 관리작업 이력에 대한 수작업 관리설비관리 이력 데이터 부정확설비관리 인력 역량 부족운전데이터, 고장데이터 이력관리설비기준정보 관리설비종합효율 관리유지보수 비용 절감설비예지보전 체계 전환생산성 향상잦은 인력 교체로 생산성 저하공정 개선을 위한 분석 미비공정 데이터 관리 미비공정 분석을 통한 프로세스 개선최적의 생산계획 및 공정 흐름 제시생산저해요소 개선원가 절감 및 생산성 향상
2) 마케팅 분야 데이터 분석 서비스 가) 서비스 개요 데이터 분석을 통한 고객 세분화 및 마케팅 전략 수립 고객, 상품, 거래 데이터 및 비정형 데이터 분석을 통한 마케팅 전략 수립 및 실행 방법을 제시 [마케팅 분야 데이터 분석 서비스] 나) 주요 기술 데이터 수집기술 데이터 가공기술 데이터 분석 알고리즘 데이터 시각화
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
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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.