Elasticsearch를 사용한 AIR(매체통합리포트) 리포팅
AIR에서 제공하는 수많은 리포트들은 어떤 과정으로 화면에 그려지고 있는지 궁금하지 않으신가요? AIR의 신속한 리포팅이 가능한 이유는 바로 Elasticsearch로 데이터를 빠르게 검색 및 집계하기 때문입니다. Elasticsearch를 사용하여 진행하는 과정에 대해 알아봅시다.
테크
TAM 세그먼트 생성 시, 어떤 과정으로 데이터를 추출할까?
세그먼틀릿 입력 값은 크게 2가지 종류로 분류하고 있습니다. 숫자형 데이터는 숫자형 데이터를 입력 받아 조건에 사용합니다. 또한, 연산자, 범위식 사용이 가능합니다. 문자형 데이터는 문자형 데이터를 입력 혹은 선택하여 조건에 사용하고, 연산자 사용이 가능합니다.
Logstash – 실시간 데이터 수집 파이프라인
실시간으로 수집된 데이터를 확인할 수 있게 해주는 파이프 라인 도구 “Logstash”에 대해 알아보겠습니다. 그 전에 먼저 ELK에 대해 정리하겠습니다. ELK는 Elasticsearch, Logstash 및 Kibana 의 오픈 소스 프로젝트의 앞 글자를 가져와 만든 단어입니다.
BizSpring 보유 AI 기술 요약
비즈스프링에서 보유하고 있는 AI 기술을 요약 콘텐츠입니다. 비즈스프링은 산학협력을 통한 AI기술 개발 및 상용화를 위해, 한양대학교 및 고려대학교의 산학협력 가족기업으로 참여하여, AI 전문 분야에 대한 원천기술을 확보하려 노력하고 있습니다.
Elasticsearch -온라인 서비스를 위한 빅데이터 플랫폼
실시간으로 적재되는 시점의 데이터를 바로 서비스할 수 있는 장점을 가진 elasticsearch에 대해 알아보겠습니다. elasticsearch란 무엇이고, 어떠한 장단점을 갖고 있는지. 다른 데이터 엔진과 비교했을 때 얼마나 빠른지 등 다양한 내용들을 확인해보세요.
Google Cloud BigQuery를 이용한 RFM 분석
RFM 분석기법을 활용해 고객 데이터를 추출하면 우리가 집중해야하는 타겟 그룹을 추출할 수 있습니다. 최근성/빈도/금액 데이터를 활용하여 잠재 고객을 그룹화하는 RFM 분석기법을 바탕으로, 성과 데이터/대상기간 동안 RFM 데이터 등 다양한 데이터를 생성할 수 있는 쿼리문을 알아봅시다.
BizSpring Growth Platform™️을 자세히 알아보자 – TAM (2)
클러스터링과 RFM 분석기법을 활용한 Discovery 세그먼트 생성에 대해 소개드리고자 합니다. 세그먼트를 직접 생성하는 것에 어려움을 겪는 사용자들을 위한 Discovery 세그먼트는 머신러닝을 통해 세그먼트를 자동으로 정의 및 생성하여 보다 편리하게 사용할 수 있습니다.
데이터엔지니어링을 위한 구글 빅쿼리(BigQuery) 이용 사례
데이터 엔지니어링이란 사용자의 데이터(주문, 매출, 회원가입 등)를 수집하여 원하는 형태의 데이터로 가공하고 사용할 수 있도록 제공하는 서비스입니다. GA360을 활용한 데이터 엔지니어링에 대한 사례를 알아봅시다. GA 데이터는 히트, 세션, 사용자 세 가지 구조로 되어 있습니다.
BizSpring Growth Platform™️ 자세히 알아보자 – TAM (1)
타깃 세그먼트 분석 및 생성(추출) 단계에서 사용되는 TAM에 대해 알아보겠습니다. TAM이란 목표 잠재고객군을 정의하고, 정의된 잠재 고객군을 관리/분석/추출/활용할 수 있습니다. TAM을 사용하기 위한 데이터 구성은 세그먼트릿 생성, 템플릿 작성, 세그먼트 생성으로 진행됩니다.
웹로그분석에서 데이터 엔지니어링까지
20여년간 웹 데이터 분석 경험을 기반으로, 초기 웹분석 시장 내용부터 빅데이터 시대에 맞이하여 변화된 데이터 시장, 그리고 오늘날 발전된 데이터 활용 범위(데이터 엔지니어링, 머신러닝, 인공지능 등)를 간략하게 소개합니다.