[마소콘2018] 돈 버는 시각화를 위한 데이터 플랫폼 - 고영혁

2018년 12월 15일 마이크로소프트웨어 콘퍼런스, 마소콘 2018
돈 버는 시각화를 위한 데이터 플랫폼 - 고영혁

Transcript

1. © 2018 Arm Limited
   고영혁 (Dylan Ko)
   Head of Korea Data Business
   돈 버는 시각화를 위한
   데이터 플랫폼
   MASOCON 2018
   2018-12-15
   

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2. 돈 버는 시각화란?
   

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3. 대시보드 만들어 납품하거나
   인포그래픽 만들어 팔거나
   그런거 말구요 ^^;;
   

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4. 어떻게 하면 돈을 버나요?
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   • 우리 서비스/사업에 “돈 낼 법한” Right Person 찾아내기
   • 그들에게 Right Timing 에 Right Offer 를 Right Interface 로 찾아 던지기
   • 최종 단계인 돈 내는 단계까지의 서비스/사업 프로세스 상에서 결함 찾아 개선
   • 돈을 잘 벌어들이는 요인을 찾아 더욱 강화하기
   • 조금 다른 관점이지만, 돈을 헛되이 쓰는 포인트를 찾아서 막기
   

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5. 돈벌기 위해 파고들어야 하는 데이터 플랫폼 관점
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   • 사람
   • 시간의 흐름 (not only stock, but also flow)
   • Funnel
   • Right? 찾아?
    Trial & Error (이거저거 조합해서 해보고)
    Multi & Cross Dimensional Slice & Dice (다양한 관점으로 잘라보고 교차해서 보고)
    Hierarchical Drill Down (계층구조에서 마음대로 위아래. 연-분기-월-주-일)
   

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6. 사람을 안다 – CUSTOMER 360 VIEW
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7. 감사합니다!
   Thank You!
   Danke!
   Merci!
   谢谢!
   ありがとう!
   Gracias!
   Kiitos!
   돈 버는 시각화를 위한 데이터 플랫폼
   

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8. 감사합니다!
   Thank You!
   Danke!
   Merci!
   谢谢!
   ありがとう!
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   ARM TREASURE DATA ENTERPRISE CUSTOMER DATA PLATFORM
   GUI 기반 머신러닝 예측
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   Input Connectors
   Online & Offline Data
   개별 프로필 레벨 통합 관리
   데이터 정제 / 변환 세그멘테이션
   모든 고객접점 통합 개인화
   데이터 수집/통합
   소셜미디어
   광고 플랫폼
   이메일
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   웹사이트
   추천 오퍼
   BI 대시보드
   IoT
   devices
   Web
   logs
   Mobile
   app logs
   Social
   Media
   POS CRM
   Customer
   Survey E-Commerce DMP
   

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9. 차트나 대시보드만이 돈버는 시각화 접근이 아닙니다
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   세그멘테이션 조건에 따른 프로필 변화 통계 시각화 기반의 머신러닝 활용과 모델 최적화
   

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10. 감사합니다!
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    데이터 시각화로 돈벌기 위한 고려 사항
    

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11. 플랫폼 관점의 주의 사항
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    • 시각화의 원천이 되는 데이터들에 대한 고려
     어딘가에 저장되어 있는 건가? 아니면 어떤 서비스에서 계속 생겨나는 건가?
     양은 얼마나 되나? 그 종류는 또 얼마나 다양한가?
     그 데이터는 실시간으로 가져와야 하나? 배치면 되나?
     가져올 때부터 변환을 하는 게 낫나? 가져온 다음에 이런저런 처리를 하는게 낫나?
    • 시각화된 차트가 나오기까지의 전처리/분석 고려
     전처리의 복잡도, 자동화, 처리완료까지의 리드타임
     정형화된 시각화 템플릿으로 커버가 안되는 Adhoc 분석에 대한 필요성의 정도와 리드타임
     자유도와 정합성을 동시에 만족시키는 데이터 마트로 원천 데이터들을 정제하기 위한 데이터 모델링 편의성
    • 시각화 구현 자체의 고려
     템플릿의 다양성 및 Dimension(차원) 과 Measure(측정값)의 디자인 자유도
     필터에 대한 고려 – 광역/지역 필터, 중첩 필터, 절대/상대좌표계, 차트간 차원 연동 필터
     모니터링 Vs. EDA (탐색적 시각화 분석) – 약간씩 필터 걸면서 그냥 보면 되나? 아님 마구마구 탐색?
    

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12. 플랫폼이고 뭐고 떠나서 주의 사항
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    • Metric (지표) 설계 – 지금 보는 차트의 지표가 진짜 도움되는 거 맞나요?
    • 대시보드/차트 설계 누가했나요? 설정된 거 쓴지 얼마나 되었나요?
    • 대시보드 보면서 무슨 생각하고 있나요?
    • 혼자 보고 있나요 같이 보고 있나요?
    • 같이 보기만 하나요? 아니면 보면서 이걸 근거로 뭔가 토론을 하나요?
    • 정제를 위한 노가다에 투입한 시간과 구축된 시각화 플랫폼을 갖고 노는 시간
    의 비율에 대해 어떤 생각을 갖고 있나요?
    

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