Ứng dụng Big Data

Ứng dụng Big Data 

Thiết lập một nền tảng phân tích big data quốc gia

Dự án xây dựng hệ thống big data không gian – Bộ đất đai, cơ sở hạ tầng và giao thông (MLIT) – nhận khen tưởng từ Bộ trưởng bộ đất đai, cơ sở hạ tầng và giao thông

Bằng phương pháp tích hợp dữ liệu văn bản và big data cấu trúc và phi cấu trúc dựa trên dữ liệu không gian như thông tin quản trị và thông tin cá nhân, dữ liệu không gian thông minh và hiệu quả đã được cấu thành. Qua đó, người dùng có thể dễ dàng nhanh chóng sử dụng các mô hình và các mẫu phân tích sẵn, song song với công cụ phân tích dựa trên quy trình làm việc cơ bản để thực hiện phân tích trong môi trường web. Ngoài ra, công cụ cũng cung cấp một nền tảng tiêu chuẩn phân tích big data không gian đa mục đích dựa trên big data không gian song song với môi trường dịch vụ của công cụ. Big data không gian thông minh được xây dựng và mô hình cho quản trị thông minh được xây dựng nhằm mục đích chủ động đáp ứng các vấn đề tồn đọng của quốc gia và thiết lập các chiến lược trong tương lai.

case01

<MLIT – portal hệ thống big data không gian>

① Nội dung dự án

1. Xây dựng DB hội tụ: Thông qua dịch vụ dữ liệu hội tụ, kết quả của DB hội tụ khác nhau được cung cấp dưới dạng bảng điều khiển giúp người dùng có thể dễ dàng hiểu và truy cập dữ liệu không gian và cung cấp các loại giá trị kết quả khác nhau dưới dạng bảng điều khiển.

2. Phát triển dịch vụ dữ liệu: Người dùng có thể tải xuống dữ liệu liên quan thông qua truy vấn bằng cách sử dụng dịch vụ phân loại tập dữ liệu thành dữ liệu tổng hợp và cơ bản. Đây là một dịch vụ dữ liệu phân loại và cung cấp các bộ dữ liệu dựa trên dữ liệu hội tụ và dữ liệu cơ bản, cung cấp dịch vụ trực quan phân chia màn hình có thể tải xuống dữ liệu liên quan thông qua yêu cầu và sử dụng hiệu quả thông tin chuỗi thời gian/time-series của DB hội tụ.

3.Thiết lập nền tảng phân tích và phát triển dịch vụ trực quan: Một nền tảng phân tích dữ liệu lớn không gian hỗ trợ phân tích được xây dựng dựa trên dữ liệu được cung cấp bởi thông tin không gian và big data không gian; thư viện không gian được cung cấp bởi công cụ phân tích big data không gian. Ngoài ra, nó cũng cung cấp một dịch vụ trực quan hóa trong đó các kết quả phân tích dựa trên không gian Hadoop được trực quan hóa và hiển thị trên bản đồ.

4. Phát triển dịch vụ phân tích không gian xã hội: Dịch vụ kết hợp dữ liệu phi cấu trúc với phân tích cảm xúc theo đơn vị câu để xác định thông tin vị trí hiện có, xác định mối quan hệ giữa các vấn đề, phân tích các chủ đề chính và xu hướng từ vựng theo khu vực và hiển thị, trực quan hoá thông tin trên bản đồ.

14

< Chức năng phân tích big data không gian >

② Công nghệ và giải pháp ứng dụng

1.Ứng dụng sản phẩm Big Data Suite
Sản phẩm Big Data Suite tích hợp phân tích big data không gian thời gian thực được ứng dụng để triển khai dữ liệu thông minh dựa trên big data không gian cấu trúc và phi cấu trúc và nền tảng phân tích thế hệ tiếp theo.

2. Ứng dụng sản phẩm HDP 3.2
Sản phẩm HDP 3.2 được đóng gói bởi Horton Works để kết nối sản phẩm Big data suite với hệ thống sinh thái Hadoop và xây dựng nền tảng phân tích big data không gian tối ưu.

Căn cứ lựa chọn sản phẩm

1.Đánh giá về chất lượng sản phẩm xuất sắc và hiệu suất vượt trội với Bigdata Suite Pilot
Hệ thống thử nghiệm và hệ thống đầu tiên và Bigdata Suite – Pilot, được các chuyên gia bên ngoài do MLIT chỉ định kiểm tra về hiệu suất và chất lượng của sản phẩm trong tất cả các giai đoạn của vòng đời big data, sau đó là đánh giá chất lượng và hiệu suất của hệ thống Bigdata Suite Pilot.

Những thành tựu chính


1.Nhận được giải thưởng Bộ trưởng Bộ Đất đai, cơ sở hạ tầng và giao thông vận tải Hàn Quốc (MLIT) trong số các dự án xây dựng dưới sự bảo trợ của MLIT.


2.Hỗ trợ sử dụng hệ thống trên toàn chính phủ bằng cách thiết lập một hệ thống big data không gian sử dụng thông tin không gian nhằm xây dựng bộ máy hành chính khoa học và cung cấp dịch vụ tùy chỉnh.


3. Thiết lập nền tảng cho việc sử dụng chung big data không gian, hỗ trợ các cơ quan hành chính trung ương, chính quyền địa phương và các công ty có thể thiết lập các chính sách hợp lý và khách quan bằng cách sử dụng thông tin không gian trong khu vực công cộng.
*Ưu tiên phản hồi đối với các vấn đề kinh tế xã hội trong bất động sản, giáo dục, phúc lợi, tội phạm và thảm họa, v.v.
*Hỗ trợ xây dựng chiến lược quốc gia trong tương lai và ra quyết định thông qua công nghệ phân tích không gian khoa học.


4.Thúc đẩy ngành công nghiệp thông tin không gian, bao gồm các ngành công nghiệp mới và cung cấp việc làm thông qua việc phát triển, mở rộng các mô hình dịch vụ sử dụng khác nhau sử dụng big data không gian.


5.Hệ thống dữ liệu lớn không gian cung cấp cho người sử dụng một môi trường trong đó người dùng có thể phát triển các mô hình phân tích dễ dàng và nhanh chóng hơn trong các loại môi trường mẫu và web khác nhau.


6.Cung cấp cho người dùng tính năng phân tích theo mục đích của họ sử dụng các mô hình và kết quả phân tích mới được phát triển.


7. Thông qua kết quả của mô hình phân tích, trực quan hóa không gian sử dụng thông tin vị trí dựa trên không gian Hadoop để giới thiệu trực quan hóa, tạo thông tin chuỗi thời gian thông qua phân chia màn hình và cung cấp dịch vụ trong đó các kết quả phân tích như thông tin trong quá khứ và dự đoán trong tương lai được trình bày một cách trực quan.

Thiết lập nền tảng phân tích dự báo và cảm biến công nghệ mới

Xây dựng hệ thống cảm biến công nghệ mới Samsung Electronics-Samsung Electronics & Samsung Semiconductors

Để thiết lập một hệ thống phát hiện rủi ro sớm cho công nghệ và kinh doanh trong tương lai, chúng tôi đã kết hợp và tích hợp hai nghiên cứu học thuật sau đây. Một là kiến ​​thức được tích lũy trong KMS nội bộ của Samsung Electronics và KMS nội bộ cảm biến Samsung. Nghiên cứu còn lại được cung cấp thông qua hợp đồng kí kết của MOU với KISTI: một lượng lớn tài liệu kỹ thuật bao gồm dữ liệu học thuật ở nước ngoài, thông tin về hội nghị trong nước, báo cáo nghiên cứu, thông tin phân tích xu hướng của khoa học và công nghệ ở nước ngoài, tin tức CNTT trong nước và quốc tế, đánh giá/blog của chuyên gia CNTT, tạp chí kỹ thuật, vv.

Ngoài ra, bằng cách thiết lập một hệ thống tự động thu thập và phân tích thông tin công nghệ mới, khả năng cảm biến sớm của công nghệ mới được cải tiến trên các công nghệ và ứng dụng mới. Thông qua các tính năng phân tích và dự đoán khác nhau của cảm biến công nghệ mới, ví dụ như ứng phó với các rủi ro do hạn chế của công nghệ liên tục và sự xuất hiện của công nghệ gián đoạn, đầu tư mạo hiểm để hạn chế rủi ro kinh doanh và thiết lập chiến lược M&A, đã đặt nền tảng để hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu nội bộ thông qua các chức năng phân tích và dự đoán khác nhau của công nghê cảm biến mới.

case03

< Samsung Electronics – hệ thống cảm biến mới >

Nội dung dự án

1. Xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu: Xây dựng DB tích hợp để phân tích dự đoán và cảm biến công nghệ mới bằng cách thiết lập một hệ thống thu thập áp dụng các tính năng thu thập khác nhau cho các loại dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc khác nhau.

2. Xây dựng mô hình dữ liệu và cơ sở tri thức: Để trích xuất thông tin liên quan khác nhau từ các tài liệu kỹ thuật và dữ liệu xã hội (tin tức, blog, v.v.) được tạo và thu thập bên ngoài cũng như kiến ​​thức được tạo ra bên trong để đảm bảo chất lượng cảm biến công nghệ mới, nhiều mô hình dữ liệu đã được thiết lập và thông qua đó, các cơ sở tri thức về kỹ thuật và doanh nghiệp (nhân vật/nghiên cứu/bằng sáng chế, kĩ thuật /doanh nghiệp/ mối liên hệ nhân vật/ tổ chức đầu tư /hiệp hội) đã được thành lập.

3. Xây dựng nền tảng cảm biến công nghệ mới và phát triển dịch vụ phân tích: Samsung Electronics đã xây dựng một nền tảng cảm biến/ dự đoán/ phân tích công nghệ mới để thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích và trực quan hóa kiến ​​thức bên trong và thu thập dữ liệu bên ngoài. Công cụ có khả năng phân tích tương quan, phân tích xu hướng tri thức, phân tích mạng thông tin kiến ​​thức và phân tích dự báo/ cảm biến công nghệ mới theo thời gian thực đối với một lượng lớn dữ liệu khác nhau. Ngoài ra, công cụ cũng cung cấp dịch vụ trực quan hóa và trình bày kết quả của các tính năng phân tích khác nhau.

 

Ứng dụng công nghệ và giải pháp

 1.Ứng dụng sản phẩm Big data Suite: Ứng dụng sản phẩm Big Data Suite cho phép phân tích theo nhóm/ thời gian thực để phát hiện ra nền tảng phân tích dự báo và cảm biến công nghệ mới thông minh dựa trên kiến ​​thức nội bộ và dữ liệu kỹ thuật bên ngoài

Căn cứ lựa chọn sản phẩm
  1. Đã được kiểm định và công nhận chất lượng, tính năng vượt trội của sản phẩm thông qua phương pháp PoC
  • Sau bước xác thực tính khả dụng nền tảng phân tích big data sẽ sử dụng để xây dựng nền tảng cảm biến công nghệ mới cho Samsung Electronics KMS, phương pháp POC được tiến hành ba lần để chọn dựa ra sản phẩm xuất sắc nhất hiệu suất và chất lượng.
  • Từng loại dữ liệu bằng tiếng Hàn và tiếng Anh được thông qua kiểm chứng hiệu suất hệ thống và hiệu suất phân tích trong từng giai đoạn xử lí (thu thập, lưu trữ, phẩn tích, trực quan hoá) và thông qua đó công cụ Big data đã được chọn lựa nhờ tính năng cảm biến công nghệ mới thông minh và nền tảng phân tích dự đoán.
④ Những thành tựu chính
  1. Một hàm tìm kiếm đơn giản chỉ cho ra kết quả gồm các mô tả đơn giản hoặc các từ khóa riêng lẻ. Các chức năng hạn chế này cản trở việc quan sát toàn bộ mạng công nghệ hoặc xác định xu hướng trong phân tích công nghệ. Tuy nhiên, nhờ vào hệ thống cảm biến công nghệ mới này, người sử dụng có khả nắng nắm được xu hướng thông tin, công nghệ ứng dụng hoặc công nghệ người dùng quan tâm. Vì thế, công cụ này đã đáp ứng được nhu cầu tìm hiểu kỹ thuật, đặc biệt là những vấn đề kĩ thuật lớn và riêng lẻ của các tổ chức đoàn thể Samsung Electronics.
  2. Kể từ khi mở hệ thống hiện tại đã có sự tăng trưởng đột biến, lượng truy cập KMS và người dùng hiện tại lên gấp 3 đến 5 lần, thông qua đó gia tăng và phát triển các hoạt động quản lý kiến ​​thức của Samsung Electronics.

Xây dựng nền tảng phân tích nội dung truyền thông

Tòa nhà phân tích dữ liệu lớn mới – Quỹ báo chí Hàn Quốc

Mục đích của việc xây dựng nền tảng này là cách mạng hóa các dịch vụ báo chí và phát triển chúng thành các dịch vụ chính phủ /quốc gia khác biệt bằng cách xây dựng nền tảng kiến ​​thức có giá trị gia tăng cao từ các nội dung truyền thông được xây dựng bởi hàng thập kỷ của các tổ chức truyền thông trong nước. Chúng tôi xây dựng một nền tảng để phân tích nhằm phân tích có hệ thống một lượng lớn tin tức dữ liệu và xây dựng dữ liệu phân tích để phân tích thông minh. Bằng việc cung cấp các dịch vụ phân tích và hệ thống quản lý khác nhau cho người dùng, các tổ chức truyền thông sản xuất thông tin báo chí chất lượng cao bao gồm phân tích thông minh, tích hợp và dịch vụ dự đoán dựa trên phương tiện để tiếp tục hoàn thiện trong nội dung của phương tiện truyền thông trong tương lai và đặt nền tảng cho sự đổi mới trong hỗ trợ phân phối tự động.

case04

Korean Press Foundation – dịch vụ phân tích dữ liệu lớn tin tức (BIGKinds)

① Nội dung dự án
  1. Xây dựng cơ sở dữ liệu big data tin tức: Cơ sở dữ liệu lớn nhất bao được xây dựng từ tin tức nước ngoài, báo hàng ngày trong nước, báo kinh tế, tin tức truyền hình, báo Internet, báo hàng ngày tiếng Anh, báo hàng tuần khu vực và báo cũ, và báo trước những năm 1990
  2. Xây dựng nền tảng phân tích big data tin tức: Để phân tích big data tin tức, chúng tôi đã xây dựng một nền tảng chuyên phân tích sâu về tin tức big data. Nền tảng này này bao gồm các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên thông minh có khả năng phân tích tiếng Anh cũng như Hàn Quốc, các công cụ phân tích văn bản phi cấu trúc dựa trên machine learing và các công cụ tìm kiếm dựa trên ngữ nghĩa.
  3. Phát triển dịch vụ phân tích dữ liệu lớn: Công cụ cung cấp dịch vụ tìm kiếm Big Kinds cho các tìm kiếm cơ bản và các dịch vụ chuyên nghiệp của Big Kinds cho các chuyên gia bằng các tính năng tìm kiếm tin tức dựa trên ngữ nghĩa sử dụng big data tin tức.
  4. Thông qua phân tích tin tức, công cụ cung cấp tính năng tạo ra mối liên kết giữa tin tức, chỉ số chứng khoán và phân tích dự đoán của nó. Công cụ phân tích các bài báo, trích dẫn và cung cấp tính năng phân tích nguồn tin tức (mạng lưới) trong đó các nguồn trích dẫn đã được phân tích. Ngoài ra, công cụ cũng cung cấp tính năng báo cáo xu hướng, cùng với các tính năng phân tích khác nhau cho người dùng, như phân tích sâu về tin tức ở nước ngoài, phân tích tin tức chính trị của mỗi quốc gia và phân tích xu hướng trên báo cáo quốc gia, các phân tích liên quan và phân tích mạng.
26

< Chức năng phân tích big data tin tức>

② Công nghệ và giải pháp ứng dụng
  1. Ứng dụng sản phẩm Big data suite
    Sản phẩm Big Data Suite có khả năng phân tích big data theo thời gian thực hỗ trợ triển khai nền tảng phân tích big data tin tức phi cấu trúc dựa trên nội dung tin tức trong nước/nước ngoài.
  2. Ứng dụng Apach SPARKM STORM, KAFKA
    OpenSource Apach SPARK, STORM và KAFKA được áp dụng cho nền tảng big data tin tức và được liên kết với sản phẩm Big Data Suite nhằm tạo ra một nền tảng phân tích big data tin tức với chất lượng tối ưu.

 

③ Thành tựu chính

1. Qua xây dựng và phân tích dữ liệu tin tức quy mô lớn, công cụ góp tích lũy mang tính lịch sử quan trọng, dự đoán thay đổi xã hội, và cơ hội kinh doanh và hoạch định chính sách.

2. Về mặt kinh tế, công cụ cũng đặt ra những nền tảng thực hiện vai trò như những bộ não sáng tạo có thể dự đoán và ứng phó với các tình huống hoặc hoàn cảnh tương lai.

3. Thiết lập nền tảng cho hệ thống sáng tạo cho phép các tổ chức truyền thông, các cơ quan thông tin báo chí chất lượng cao, cung cấp liên tục các nội dung truyền thông thế hệ sai có thể tự duy trì trong tương lai.

4. Là một ví dụ hàng đầu trong việc cung cấp dịch phân tích lĩnh vực tin tức toàn cầu bằng cách cung cấp hệ thống phân tích tin tức toàn cầu (tiếng Anh, tiếng Nhật) và một dịch vụ phân tích sự khác biệt trong phạm vi truyền thông của quốc gia về các vấn đề cụ thể.

5. Góp phần nâng cao nhận xã hội về giá trị của việc sử dụng tin tức và tạo ra một mô hình lợi nhuận tương ứng dựa trên nội dung truyền thông.

6. Cung cấp tin tức tùy chỉnh và thông tin phù hợp liên quan bằng cách phân tích các đặc điểm và bố trí tin tức big data của người dùng cá nhân và các tổ chức.

Dữ liệu tài chính & xây dựng nền tảng phân tích VOC thời gian thực

Xây dựng hệ thống phân tích VOC thời gian thực thông minh – Ngân hàng Nonghyup

Trung tâm cuộc gọi sử dụng nền tảng big data AI đã được được xây dựng với mục tiêu nâng cấp và cải thiện hệ thống hiện có để tăng sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả hoạt động thông qua việc mở rộng các dịch vụ dựa trên AI.

Xử lý giọng nói thời gian thực, phân tích ngôn ngữ và môi trường phân tán quy mô lớn được áp dụng cho hệ thống phân tích big data thông qua khả năng ghi lại, lưu trữ và phân tích nội dung tư vấn qua điện thoại hàng ngày do Trung tâm hỗ trợ khách hàng của Ngân hàng Nonghyup. Công cụ đã phát triển một cấu trúc cho phép dịch vụ phân tích TA (Phân tích văn bản) thời gian thực và cung cấp kết quả phân tích dữ liệu tham vấn một cách kịp thời và phù hợp. Từ đó, Saltlux đã đặt nền tảng cho phân tích VOC thông minh và phân tích TA, công nghệ có thể được phân tích từ nhiều mục đích và quan điểm khác nhau.

28

< Nonghyup Bank – phân tích dữ liệu tài chính thông minh >

 Nội dung dự án

1. Cải thiện lưu trữ dữ liệu và môi trường vận hành: Dịch vụ VOC được hình thành dựa trên chu trình gồm thu thập big data dùng để tư vấn trong tin nhắn chờ và lưu trữ, đánh chỉ mục qua ứng dụng phân tán, lưu trữ big data, cuối cùng thông qua phân tích văn bản.

2. Hệ thống quản lý tri thức thông minh: Thông tin kiến ​​thức được xây dựng/ quản lý thông qua KMS mới (Hệ thống quản lý tri thức thông minh)/ được quản lý đồng thời như một cơ sở tri thức, và một cấu trúc có khả năng tự động phân bố kiến thức cho hệ thống hỏi đáp.

3. Hình thành dịch vụ TA: Cung cấp chức năng đám mây và phân tích xu hướng vấn đề

1.Cung cấp chức năng phân tích cảm xúc cho các từ khóa vấn đề

2.Cung cấp chức năng định hướng cho các chủ đề liền quan

3.Cung cấp chức năng tự động phân cụm kết quả tham vấn theo chủ đề

31

< Chức năng phân tích VOC và phân tích TA thông minh>

②  Ứng dụng công nghệ và giải pháp

1.Ứng dụng sản phẩm Big Data Suite
Ứng dụng của các sản phẩm Big Data Suite bao gồm tầng thu thập dữ liệu tư vấn, tầng thông báo, tầng lưu trữ dữ liệu lớn, tầng chỉ mục dữ liệu lớn và tầng dịch vụ sử dụng.
2. Áp dụng cho Apach SPARK, STORM, KAFKA, v.v.
Xây dựng một nền tảng phân tích big data tài chính thông minh, đảm bảo chất lượng tối ưu thông qua liên kết với các sản phẩm Big Data Suite bằng cách sử dụng OpenSource Apach SPARK, STORM, KAFKA, v.v. trên nền tảng big data tin tức.

③ Căn cứ lựa chọn sản phẩm

1. Công cụ đảm bảo tính hoàn chỉnh trong thu thập big data dung lượng lớn của Big Data Suite và hạn chế rủi ro thất lạc trong truyền và nhận dữ liệu thời gian thực. Ngoài ra, thông qua môi trường xử lý phân tán và phân tích bộ nhớ trong, công cụ đảm bảo hiệu năng của hệ thống big data cả với xử lý tổng quát và phân tích quy mô lớn.

2. Công cụ lựa chọn các sản phẩm đáp ứng nhu cầu của hệ thống phân tích có thể đáp ứng cả phân tích theo thời gian thực và phân tích hàng loạt dữ liệu tư vấn liên tục tăng.

3. Công cụ lựa chọn các sản phẩm có khả năng phân tích big data hiệu suất cao thông qua tổng hợp và phân tích thống kê bộ nhớ trong và xử lý phân tán và lập chỉ mục thời gian thực.

Các thành tựu chính

1. Cung cấp dịch vụ ổn định ngay cả trong giờ tư vấn cao điểm cho khách hàng khi hệ thống có thể quá tải do lượng người truy cập tăng nhanh và cơ sở hạ tầng hệ thống cấu trúc linh hoạt trong khi hệ thống tiếp tục tăng trưởng dữ liệu và dịch vụ trong tương lai.

2. Nâng cấp chức năng và dịch vụ phân tích TA để cải thiện chức năng phân tích vấn đề thời gian thực và chức năng đánh giá chất lượng tư vấn.

– Cải thiện giao diện người dùng và cung cấp dịch vụ trực quan hóa kết quả phân tích như tìm kiếm, thống kê, phân tích xu hướng, phân tích mức độ liên quan về các vấn đề để có thể mở rộng phân tích sâu theo từng chủ đề.

– Luôn cố gắng mang tới người dùng trải nghiệm tốt nhất khi sử dụng sản phẩm thông qua tư vấn và phát hiện, cải thiện những vấn đề phát sinh hay tự động hoá một phần hệ thống đánh giá chất lượng kết quả tư vấn.

3. Cung cấp chức năng phân tích nhận thức thông minh thời gian thực có thể xử lí số lượng lớn biến đổi dữ liệu âm thành sang dữ liệu văn bản và đưa ra kết quả phân tích của văn bản phi cấu trúc.

Tích hợp xây dựng hệ thống tìm kiếm thông minh

Dự án xây dựng POSCO GIH (Trung tâm thông tin toàn cầu) – Viện nghiên cứu quản lý POSCO (POSRI). Hệ thống CNTT được xây dựng phục vụ hỗ trợ dự án GIH một cách hiệu quả và hỗ trợ đưa ra quyết định chiến lược cho các công ty gia đình. Mục đích xây dựng hệ thống “Mạng quản lý thông tin tích hợp POSCO công ty gia đình” nhằm cung cấp dịch vụ cho các công ty gia đình để tích hợp quản lý thông tin trong, ngoài nước qua hệ thống tự quản lý của các công ty và POSCO thông qua GIH được các chuyên gia trong từng lĩnh vực phân tích và xử lý.

Tối đa hóa khả năng tìm kiếm và giám sát thông tin chính xác hơn thông qua tìm kiếm ngữ nghĩa các chủ đề liên quan và từ khóa thông qua phân tích thông minh dữ liệu có cấu trúc/phi cấu trúc với đối tượng là dữ liệu bên trong và bên ngoài GIH. Ngoài ra, Saltlux cũng có thể thực hiện phân tích ba chiều và đưa ra kết quả phân tích có ý nghĩa hơn trên dữ liệu phi cấu trúc đã tích lũy thông qua phân tích xu hướng, phân tích xu hướng và phân tích chủ đề liên quan về một chủ đề cụ thể.

30

< Posco – tích hợp tìm kiếm và phân tích ngữ nghĩa >

① Nội dung dự án

1. Thiết lập hệ thống tìm kiếm tích hợp thông minh dựa trên ngữ nghĩa: Phân tích thời gian thực 100 vấn đề ưu tiên nhất trong số các từ khóa, bao gồm từ khóa, liên quan đến từ khóa (thuộc chủ đề) được người dùng lựa chọn hoặc tìm kiếm trong thời gian thực để hiển thị thông tin liên quan nhất với từ tìm kiếm để xây dựng một hệ thống tìm kiếm thông minh dưới dạng biểu đồ radial tree.

2.Phát triển chức năng tìm kiếm thông minh:

  • Phân cụm kết quả tìm kiếm: Cung cấp kết quả theo chủ đề thông qua phân tích thời gian thực các tài liệu kết quả tìm kiếm cho các câu hỏi của người dùng
  • Thuật ngữ tìm kiếm phổ biến: Trích xuất thống kê lịch sử tìm kiếm của người dùng đã tìm kiếm để trình bày trực quan hoá theo thứ tự
  • Cung cấp chức năng tìm kiếm thông qua hệ thống phân loại dữ liệu được phân loại thông qua tự động phân loại thông tin (dạng văn bản)
  • Tìm kiếm tài liệu tương tự: Tìm kiếm và cung cấp tài liệu tương tự như một tài liệu cụ thể trong thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau.

3. Phát triển chức năng và dịch vụ phân tích xu hướng thông minh: Phân tích thông điệp và thông tin theo nhu cầu của CEO, trích xuất các từ khóa quan trọng trong từng khoảng thời gian, trích xuất các từ khóa nổi bật trong thời điểm nhất định và cung cấp dịch vụ phân tích trực quan cho người dùng theo các định dạng biểu đồ khác nhau tới người sử dụng.

31

< Phân tích xu hướng và tìm kiếm tích hợp thông minh dựa trên ngữ nghĩa >

Ứng dụng công nghệ và giải pháp

1.Ứng dụng sản phẩm Big Data Suite
Được ứng dụng bằng cách sử dụng công cụ lưu trữ/ tìm kiếm dữ liệu lớn (DISCOVERY) và công cụ phân tích dữ liệu lớn không cấu trúc (TMS) của các sản phẩm Big Data Suite để tìm kiếm thông minh và phân tích dữ liệu có cấu trúc/phi cấu trúc thông tin được thu thập bên trong và bên ngoài của GIH.

③ Căn cứ lựa chọn sản phẩm

Công cụ phân tích DISCOVERY và phân tích big data phi cấu trúc (TMS) đảm bảo hiệu năng và chất lượng tốt nhất tại Hàn Quốc, đã giành được Chứng nhận GS, Chứng nhận SW(Software Award) trong Kinh doanh Hành chính, Giải nhất mục sản phẩm của SW mới và Giải nhất SW được công nhận bởi Tổng thống Hàn Quốc.

④ Thành tựu chính

1. Đẩy mạnh khả năng cạnh tranh thông tin công ty gia đình POSCO

  • Cung cấp thông tin hữu ích một cách nhanh chóng và chính xác
  • Chia sẻ thông tin thông qua phân công và hợp tác công việc
  • Sử dụng thông tin hiệu quả và tăng năng suất kinh doanh thông qua việc sử dụng công nghệ thông tin mới nhất

2. Giải quyết thông tin tinh thần và văn hoá Công ty gia đình POSCO

  • Thiết lập cơ sở cho sự phát triển của thông tin về tinh thần (hình thành → khuếch tán → giải quyết) thông qua thu thập và sử dụng thông tin
  • Tạo ra sự thay đổi trong quản lý thông qua giám sát hoạt động thông tin và phản hồi

3. Phát hiện thông tin Insight chiến lược

  • Tích lũy theo hệ thống các thông tin có ý nghĩa trong và ngoài nước
  • Hỗ trợ quyết định sử dụng thông tin Insight mang tính chiến lược
  • Phát hiện ý tưởng kinh doanh mới và ứng phó trước các rủi ro

4. Đẩy mạnh khả năng phân tích dựa trên thông tin POSRI

  • Thiết lập cơ sở hỗ trợ đưa quyết định và giao tiếp hiệu quả giữa POSRI và các công ty gia đình
  • Tăng cường khả năng phân tích/ giao nhiệm vụ của POSRI bằng cách thu thập thông tin thời gian thực trong và ngoài nước