21
최안나실장한국IBM
1. 빅데이터 인사이트를 뛰어 넘는코그너티브 분석과 탐색
Cognitive 분석의 진화 > 키워드 : 비정형, 지식, 자연어
Informationvalue
Technology value
Optimize
IT
Analytics on
structured
data
Mobility &
distributed
computing
Technology
led disruption
Knowledge- led
disruption
Natural language
processing and
machine learning
Analytics on
structured and
unstructured
data
CognitiveDigitalPhysical
Cognitive 분석 솔루션의 적용 영역
Cognitiveanalytics
Cognitiveengagement
Customers, Retailer staff and
ecosystem partners
Cognitiveoperations
Data
Structured
Unstructured
Better
decisions
New areas of
productivity
Harness information from various
sources with different forma for
decision making
Better customer insights
Better marketing/pricing
decisions
Alleviate the cognitive burden
with answers and insights
Context based workflow
Next best actions
Automation and STP
Personalized responses
Context based engagement
Next best offers
Increased integration
Improved
customer engagement
고객 응대 의사결정 지원인사이트 발굴
보유하고 있는, 활용 가능한, 앞으로 생산될 모든 Data의 활용
Data that’s
comingCustomer records
Transactional systems
Predictive models
Institutional expertise
Operational systems
News
Events
Geospatial
Weather
Social media
Internet of Things
Sensory data
Images
Video
Data outside
your firewall
Data you
possess ++
Structured and active Unstructured and dark
효과적인 내/외부 데이터 분석/탐색의 기반
Scaling expertise
보다 적은 인력/투자 대비 뛰어난 결과와같은 성과 향상 및 이노베이션에 대한 압박
Insights from unstructured data
80% 의 데이터는 비정형 텍스트로 구성되어있으나, 비즈니스 인사이트를 찾기 위한
활용도는 매우 낮음
Information access
몇 백 TeraByte 단위의 데이터가 있으나관련성이 높은 꼭 필요한 정보를 즉시 찾는
것이 어려움
ExploreInformation at the point of impact, in 360-
degree information applications
AnalyzeContent analytics to aggregate and analyze
vast amounts of unstructured data for
business insights
InterpretCognitive capabilities from Watson Developer
Cloud to enhance, scale and accelerate human
expertise
Cognitive Exploration
Information, analytic
insights and cognitive
services to improve
business outcomes
Challenges Watson Explorer Delivers…
비정형 정보의 분석과 탐색은 Cognitive Journey의 시작(Typical Client Maturity Model)
Capabili
ties
Explore정보 탐색
Analyze정보 분석
Interpret인공지능/코그노티브
Bene
fits
Cognitive Computing
Reveal new opportunities
Analytics Based on
Unstructured Content
Expose actionable insights from content
Productivity
Re
ve
nu
e
Improve outcomes across business functions
Reduce time spent looking for info – improved productivity
Scale expertise
General “Findability” and
Unified Views
비정형 분석의 가치 : 숨겨진 인사이트의 정형화
Unstructured content
Commander 4.0 Cu. Ft.
26-Cycle King-Size washer –
white. I hate this machine.
Have had 3 calls on machine.
You can't wash large items,
Won’t clean in the middle.
Leaves dry spots through the
clothes, I can only do ½
basket of clothes. Will not
clean or mix bleach in with
the water...
Product Commander
Category 4.0 Cu. Ft.
Size 26-Cycle King-Size
Model washer
Color white
Issue large items
Issue leaves dry spots
Issue ½ basket
Issue not clean
Issue mix bleach
Structured data for analysis
Watson Explorer
Deep natural-
language analysis
Unstructured content
Commander 4.0 Cu. Ft.
26-Cycle King-Size washer –
white. I hate this machine.
Have had 3 calls on machine.
You can't wash large items,
Won’t clean in the middle.
Leaves dry spots through the
clothes, I can only do ½
basket of clothes. Will not
clean or mix bleach in with
the water...
비정형 분석의 가치 : WHY의 이해
재고부족에따른판매 부진 제품의재고가없는상황에대해고객은부정적인 감정을 표출함
기존 분석계에서 지원하는인사이트 WHAT
비정형 분석 시스템에서 제공하는인사이트 WHY
울혈성 심부전 환자의 재 입원율 20%
증가
클레임 지급 8% 예산 초과
범죄율이 서서히 증가한 지난 6개월 간체포 건 수 감소
의사가직접작성한환자노트에서알수있는나이와재입원율의상관관계등놓친 의학정보
새로운 패턴의 범죄에대응할수있는인력재배치미흡
클레임 처리 완료된 건 중 의심스러운 정보
의료
보험
범죄
고객관리
다양한 비정형 데이터의 분석인사이트 마이닝 + 정형 분석보강
컨텐츠 분석비정형데이터에서정보추출
데이터 소스- 기업내부 Text
Data
- 기업 VoC
- Social 정보 SNS
등
탐색 및 분석을 위한 다양한 UI 제공- 트렌드, 패턴, 시간, 빈도, 분포, 연관관계,
- 비즈니스컨텍스트추출및감성분석
Not only was the pick-up
line at the counter very
long, but I waited 30
minutes just to talk to a
rude representative who
gave me a car that smelled
like smoke, had stained
floor mats, a dented
fender, and only half a
tank of gas
RDB
…
정형 및 비정형 데이터통합 분석
1
2
3
4
비정형 텍스트 마이닝을 위한 강력한 UI 제공
원문미리보기
패싯별주요 인사이트
검색창
고객의분석요구항목을 패싯메뉴로구성하여분석포인트를쉽게네비게이션하고직관적으로시각화함
결함원인,
조치내역등분석단어, 구, 문장등을즉석검색(AND, OR, MINUS
등사용)
패싯(분석 관점 정의)
다양한 업무 사용자가 필요로 하는 내/외부 데이터의 정보 제공
정형 데이터비정형 데이터
Cloud
Web
File Systems
Collaboration Databases Data
Warehouses
Web Services
More…Content
Management
Cloud
Cognitive 인사이트 포털
Watson Explorer 360-degree information application
Question & Answer
service enables the
user to ask natural
language
Personality Insights service
provides the user with a
more detailed profile of the
client
Data from enterprise
systems such as
CRM, DBMS, CMS
and SCM
Analytics, in context
Activity feed for up-to-the-
moment information
Data-driven alerts
Content analytics to
reveal insights from
unstructured data
Collaboration and
information sharing
비정형 분석 활용 분야
고객 관리
•분석 : 콜로그, e-메일, 웹/소셜미디어•목적 : 구매자행동패턴, 고객이탈예측•효과 : 고객만족도향상, 새로운수익기회발견,
마케팅및캠페인고도화
마케팅을 위한 소셜 분석
•분석 : 콜센타로그, 소셜미디어및멀티컨텐츠저장소•목적 : 고객이탈예측, 제품및브랜드품질향상•효과 : 고객만족도의향상, 마케팅·캠페인,
새로운수익기회발견, 제품/브랜드의품질문제의발견
정비 결함 분석 및 제품 품질 통찰
•분석 : 정비노트, 콜로그, 웹/소셜미디어•목적 : 정비결함정보자산화, 품질보증서비스•효과 : 신속한정비지식확보(정비지연최소화),
보증비용절감, 고객만족도향상, 마케팅캠페인
헬스 케어
•분석 : E-Medical 기록, 병원보고서•목적 : Clinical analysis, Treatment protocol optimization•효과 : 만성병환자의사전진료관리, 처방전
최적화, 향상된치료효과
범죄 예방
•분석 : 사건파일, 경찰기록, 911 콜…•목적 : 빠른범죄해결및범죄유형분석•효과 : 안전한지역사회만들기, 경찰인력배치
최적화
보험 사기 방지
•분석 : 보험청구내역•목적 : 부정행위및패턴감지•효과 : 손실방지, 신속한감지, 보다효율적인
청구프로세스정립
IBM Watson Knowledge Studio > Machine Learning 기반의비정형 분석
Expensive
Process of training machines to extract
information from new domain is fragmented
making it expensive
Isolated
Isolated development environments make it
challenging for domain experts & developers to
work together
Complex
Ambiguous nature of natural language makes it
complex for people to program machines
Challenges IBM Watson Knowledge Studio
Collaborative
SMEs work together to infuse domain
knowledge in cognitive applications
Intuitive
Use a guided experience to teach Watson
nuances of natural language without writing
a single line of code
Cost Effective
Create and deploy domain knowledge
infused annotators faster than ever before
using an integrated development
environment
다양한 비정형 분석 방식의 적용 가능
Rules-Based
• Uses rules to perform natural
language analysis
• Easy to get started with small
corpus
• Easy to trace and debug
• Requires humans to program
rules with significant learning
curve
• Difficult to maintain as the
complexity grows
Machine Learning
• Uses inferences and statistical
models to perform natural
language analysis
• Taught by examples without the
need to write code
• Better approach where large
volume of growing data is
involved
• Somewhat opaque to the
developer and can be more
difficult to debug
• Requires creating ground truth
Hybrid
• Combination of both rule-based
and ML approaches
• Easy to get started with RB and
scale over time using ML
• Use rules to accelerate training
and improve precision of ML
models
• Requires a solution to integrate
both approaches
Watson Explorer Content
Analytics Studio
Watson Knowledge Studio Watson Knowledge Studio
사례 > 항공기 제조사
70%평균문제점확인및조치소요시간을 50분에서 15분으로단축함
Business Challenge: 지원인력및엔지니어가보다신속하게항공기문제의원인을찾고각문제를해결하기위해필요한자원을배치하여, 더많은비행기를운항할수있도록하는중앙진단정보시스템이필요로함
The Smarter Solution: 강력한탐색및검색솔루션으로, 회사는자사의정보와전문성, 유지보수기록및기술문서를중앙집중식컨텐츠분석시스템을통해강력한탐색및검색솔루션으로활용함. 해당솔루션을통해기술자가기계고장을진단하고해결의경로를찾아고장및이상여부를파악합니다. 이솔루션은또한수리일정에대한가용성을확인하고, 문제를해결하는데필요한기술과부품을식별합니다.
$36 million정비원가절감
50 정비인력의추가없이연간50대의추가운항
사례 > 자동차 제조사
96% 감소데이터분석및인사이트발굴소요시간
Business challenge: 비즈니스에치명적인영향을미칠수있는차량안전문제에대해, 신속하고효율적으로 파악하고해결하기위해고객및차량데이터의정확한분석이필요함. 그러나, 일반적인검색엔진또는비즈니스지능솔루션은특정검색매개변수가필요하여, 찾고자하는것을명확히알고찾아야함
The smarter solution: 자연어처리를지원하는 Watson Explorer 솔루션을사용하여정형 / 비정형빅데이터를통합분석하며, 안전문제의근본원인사이의패턴과상관관계분석으로치명적인문제가생기기전에빠른조치를취함
Millions in savings초기안전문제식별에의한리콜비용예상및절감
Helps avoid fines빠른의사결정과수행을통해정부규제기관의과징금최소화
사례 > 의료기기 제조사
Need
테라바이트단위의제품에대한정보및고객불만데이터분석불가, 빠른의사결정불가, 고객신뢰도추락, 정부규제기관으로부터과징금부과
Solution
Enovia와 Documentum 등을포함한 8개의정보저장소를통합한 360도
뷰구축제품의품질이상및고객불만정보를빠르게판별
Benefits
• FDA 의무규정을준수하기위한시정활동의사결정에필요한시간을
기존약 400일에서 30일로단축함• 개선된이슈진단과확신할수있는의사결정지원에따라고객불만과
제품이슈에대한투명성제고
• 세계각국의제품에대한정보를공유받고, 과거조사내용에대한손쉬운접근을통해품질엔지니어의 업무능숙도가높아짐
사례 > LOREAL
Needs
• 130개국가, 28개브랜드보유, 470개이상의상품속성관리• 3개의지리적영역과 4개부문으로나뉘어져여러개의시스템에
산개되어있는제품정보의통합을통해정보관리를개선하고
글로벌이니셔티브에 원활한대응이필요함• 내부리포팅과기획업무에있어글로벌최적화지원을통한비용
절감
• 데이터일관성을제공하는동시에현지언어에적합한구성Solution
• IBM Watson Explorer 및 MDM 솔루션도입을통해여러시스템의
데이터를통합하여제품정보관리 /생성 / 사용할수있도록하는단일화된어플리케이션을 구성함
Benefits
• 통합정보제공어플리케이션을통해전략적이점과생산성향상• 데이터품질의향상을통해관리측면의절감효과
• 없거나잘못된데이터해결을위한시간감소
감사합니다
