01 geo intelligence, google maps 최신동향 및 고객사례KwangJin So2015년 11월 12일 Google Korea에서 열린 'Google Maps와 CartoDB의 만남'이라는 주제로 세미나의 발표자료를 공유합니다. (1 / 3)
[ 구글맵스엔진 세미나 자료 3/3 ] Maps for everyoneKwangJin So1인기업, 중소기업, 프랜차이즈 본사를 위한 Google Maps Engine Pro 세미나의 3번째 발표 장표입니다.
지도를 누구나 PPT, Excel처럼 쉽게 사용할 수 있는 구글맵스엔진 Pro에 대한 상세한 소개자료입니다.
[ 구글맵스엔진 세미나 자료 1/3 ] Google의 Geo 제품군 소개 및 발전방향KwangJin So1인기업, 중소기업, 프랜차이즈 본사를 위한 Google Maps Engine Pro 세미나의 1번째 발표 장표입니다.
Google의 Enterprise 비지니스 영역중 지도부문에 대한 Google의 Vision과 방향에 대해서 말씀드리고 Google 지도 부분의 제품군에 대한 소개를 드립니다.
CartoDB ( 카토디비 ) introduce v1.0 소개 , 비주얼라이제이션 솔루션KwangJin So스페인, 뉴욕에서 떠오르는 O2O 데이터 비주얼라이제이션 맵핑 솔루션 CartoDB 소개자료입니다. Location Intelligence라는 BI의 특화된 영역의 솔루션인 카토디비(CartoDB)는 위치, 주소정보를 가진 데이터를 개발자의 도움없이 빠르게 지도위에 비주얼라이제이션해주는 클라우드 기반과 설치형 모두를 지원하는 맵핑 솔루션입니다.
Statistics lecture 4 (ch3)jillmitchell8778 The range, variance and standard deviation of each data set would need to be calculated to determine which has greater dispersion. Dataset 1 has a smaller range (10) than Dataset 2 (5). The variance and standard deviation of Dataset 1 would be larger, indicating it has greater dispersion.
스마티 시티에서의 빅데이터 기술 활용 Big data technologies overview in smart citiesByounghee KimThis material can help researchers and industries for the adoption of data-driven technologies such as big data analytics in smart cities.
(마케팅자료 실시간위치기반 출입통제보안솔루션소개)피플앤드테크놀러지-Indoor plus for rtls-20160701-v1.0PEOPLE AND TECHNOLOGY (Antonio Hong)실시간위치(RTLS) 솔루션을 활용한 출입통제 보안 솔루션 소개입니다. 구축 및 제안 수주 사례와 RTLS가 기존 출입통제보안 시장에 가져올 수 있는 혁신에 대한 Insight가 포함되어 있습니다.
LH Smartcity for osgeossuser3b2776도시의 여러 문제 해결의 사례로서 스마트시티 빅데이터 분석 플랫폼과 도시의 문제를 일부 전문가들만이 아닌, 여러 시민과 학생, 데이터 과학자등이 머리를 맞대고 경쟁하여 함께 해결책을 낼 수 있는 개방형 경진대회 플랫폼(COMPAS - Citizen Occupancy Management Problem Analisys Solution)으로의 확장을 실제 사례를 통해 알아보자.
공간 분석(Spatial analytics)을 위한 alteryxPikdata Inc.공간 분석 (spatial analytics)를 위해 데이터 세트와 spatial data를 블렌딩하는 6단계를 설명합니다. 고객과 location의 상관 관계를 파악하여 기업의 최적의 의사결정을 지원합니다. - by 픽데이타(www.pikdata.com)
GTCx 2016 C.SIDE KoreaKyungho Kim발표 제목 :
GPU 및 오픈 소스 딥러닝 라이브러리를 활용한 향후 인공지능 서비스의 가능성에 대하여 자사 개발 서비스인 "C.VIEW"를 통하여 가늠해 보자.
Abstract :
인공지능은 지금 시대에 있어서, 제4차산업혁명이라고 일컬어 질 정도로, 역사적으로 세 번째의 유행을 맞이 하게 되었다. 1960년대와 1980년대에 관심을 받게 되었을 때, 방대한 양의 학습 데이터를 위한 학습에 소요 되는 처리 시간 및 인간이 기준을 제시하지 않으면 학습이 힘들다는 점이 커다란 과제로 두각 되었으나, 이런한 과제는 2000년도에 들어서서 BigData에 대한 관심과 GPU 악셀레이터 및 오픈소스 딥러닝 라이브러리의 등장으로 그 해결 방안이 제시 되어지고 있으며, 인공신경망에 대한 학술적인 이해가 어느정도 있다면 누구나 쉽게 도전할 수 있는 영역이 되었다. AWS에서 제공 하는 GPU 환경 및 TensorFlow를 이용하여 개발중인 자사 서비스 "C.VIEW"를 통하여, 앞으로의 인공지능 서비스에 대하여 그 가능성을 가늠해 보도록 하자.
발표 시간 : 50분
서울시 빅데이터캠퍼스 안내bigdatacampus서울시 빅데이터 캠퍼스 안내 및 데이터 설명
안녕하십니까.
서울시 빅데이터 캠퍼스입니다.
데이터기반 사회혁신 모델을 만들어가고자 하는 서울시 빅데이터 캠퍼스의 지향과 서비스에 대한 안내 드립니다.
더불어, 캠퍼스 입주에 필요한 절차와 입주 후 제공되는 데이터, 인프라 서비스에 대한 상세한 설명을 보실 수 있습니다.
감사합니다.
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 2 2(빅데이터). skt beyond big dataK data미래의 ICT생태계는 데이터를 중심으로 형성될 것입니다. 디지털라이제이션(digitalization)의 가속화로 우리의 일상은 빠르게 데이터 기반으로 급변하고 있습니다. 빅데이터라는 용어가 라디오 프로그램의 선곡기준으로도 등장하는 현 시점에서 다양한 관점의 빅데이터를 살펴봄으로써 실제 산업 생태계에 가져올 기술, 사회, 제도적 혁신의 조짐을 살펴보고자 합니다.
먼저 오픈소스가 가져오는 IT 생태계의 변화와 공유경제라는 키워드를 통해 함께함으로써 커지는 데이터의 가치, 그리고 그 가치를 더욱 크게 할 메타데이터의 중요성을 이야기하겠습니다. 또한 데이터 생태계의 활성화를 위한 거래 플랫폼이 가진 멀티 사이드 플랫폼의 가치와 이러한 플랫폼 활성화를 위한 공공 정책의 데이터 기반 변화 트렌드와 개인 프라이버시 보호 트렌드 및 기술을 살펴보고자합니다.
2015 Internet of Logistic Things / 2015 물류 사물인터넷Junsang DongSpeak in the Smart Logis (Logistics 4.0) Seminar, APR 17, 2015.
Overview of IoT, Case study about Internet of Postal Things. Internet of Logistic Things. Hosted by KATS, Korean Agency for Technology and Standards.
2015년 4월 17일 르네상스 서울호텔에서 열린 스마트 로지스 (물류 4.0) 세미나 슬라이드입니다. 우정과 물류 분야는 사물인터넷 연구와 실무 적용이 가장 먼저 시작된 곳이기도 한데요, 최근 3년간 구체적인 성과를 만들어낸 DHL, 미연방 우정국, 프랑스 우정국, 독일 우정국 등의 사례가 담겨있습니다.
주관 : 산업통상자원부 국가기술표준원
발표 : 넥스트플랫폼 동준상 대표
스마티 시티에서의 빅데이터 기술 활용 Big data technologies overview in smart citiesByounghee KimThis material can help researchers and industries for the adoption of data-driven technologies such as big data analytics in smart cities.
(마케팅자료 실시간위치기반 출입통제보안솔루션소개)피플앤드테크놀러지-Indoor plus for rtls-20160701-v1.0PEOPLE AND TECHNOLOGY (Antonio Hong)실시간위치(RTLS) 솔루션을 활용한 출입통제 보안 솔루션 소개입니다. 구축 및 제안 수주 사례와 RTLS가 기존 출입통제보안 시장에 가져올 수 있는 혁신에 대한 Insight가 포함되어 있습니다.
LH Smartcity for osgeossuser3b2776도시의 여러 문제 해결의 사례로서 스마트시티 빅데이터 분석 플랫폼과 도시의 문제를 일부 전문가들만이 아닌, 여러 시민과 학생, 데이터 과학자등이 머리를 맞대고 경쟁하여 함께 해결책을 낼 수 있는 개방형 경진대회 플랫폼(COMPAS - Citizen Occupancy Management Problem Analisys Solution)으로의 확장을 실제 사례를 통해 알아보자.
공간 분석(Spatial analytics)을 위한 alteryxPikdata Inc.공간 분석 (spatial analytics)를 위해 데이터 세트와 spatial data를 블렌딩하는 6단계를 설명합니다. 고객과 location의 상관 관계를 파악하여 기업의 최적의 의사결정을 지원합니다. - by 픽데이타(www.pikdata.com)
GTCx 2016 C.SIDE KoreaKyungho Kim발표 제목 :
GPU 및 오픈 소스 딥러닝 라이브러리를 활용한 향후 인공지능 서비스의 가능성에 대하여 자사 개발 서비스인 "C.VIEW"를 통하여 가늠해 보자.
Abstract :
인공지능은 지금 시대에 있어서, 제4차산업혁명이라고 일컬어 질 정도로, 역사적으로 세 번째의 유행을 맞이 하게 되었다. 1960년대와 1980년대에 관심을 받게 되었을 때, 방대한 양의 학습 데이터를 위한 학습에 소요 되는 처리 시간 및 인간이 기준을 제시하지 않으면 학습이 힘들다는 점이 커다란 과제로 두각 되었으나, 이런한 과제는 2000년도에 들어서서 BigData에 대한 관심과 GPU 악셀레이터 및 오픈소스 딥러닝 라이브러리의 등장으로 그 해결 방안이 제시 되어지고 있으며, 인공신경망에 대한 학술적인 이해가 어느정도 있다면 누구나 쉽게 도전할 수 있는 영역이 되었다. AWS에서 제공 하는 GPU 환경 및 TensorFlow를 이용하여 개발중인 자사 서비스 "C.VIEW"를 통하여, 앞으로의 인공지능 서비스에 대하여 그 가능성을 가늠해 보도록 하자.
발표 시간 : 50분
서울시 빅데이터캠퍼스 안내bigdatacampus서울시 빅데이터 캠퍼스 안내 및 데이터 설명
안녕하십니까.
서울시 빅데이터 캠퍼스입니다.
데이터기반 사회혁신 모델을 만들어가고자 하는 서울시 빅데이터 캠퍼스의 지향과 서비스에 대한 안내 드립니다.
더불어, 캠퍼스 입주에 필요한 절차와 입주 후 제공되는 데이터, 인프라 서비스에 대한 상세한 설명을 보실 수 있습니다.
감사합니다.
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 2 2(빅데이터). skt beyond big dataK data미래의 ICT생태계는 데이터를 중심으로 형성될 것입니다. 디지털라이제이션(digitalization)의 가속화로 우리의 일상은 빠르게 데이터 기반으로 급변하고 있습니다. 빅데이터라는 용어가 라디오 프로그램의 선곡기준으로도 등장하는 현 시점에서 다양한 관점의 빅데이터를 살펴봄으로써 실제 산업 생태계에 가져올 기술, 사회, 제도적 혁신의 조짐을 살펴보고자 합니다.
먼저 오픈소스가 가져오는 IT 생태계의 변화와 공유경제라는 키워드를 통해 함께함으로써 커지는 데이터의 가치, 그리고 그 가치를 더욱 크게 할 메타데이터의 중요성을 이야기하겠습니다. 또한 데이터 생태계의 활성화를 위한 거래 플랫폼이 가진 멀티 사이드 플랫폼의 가치와 이러한 플랫폼 활성화를 위한 공공 정책의 데이터 기반 변화 트렌드와 개인 프라이버시 보호 트렌드 및 기술을 살펴보고자합니다.
2015 Internet of Logistic Things / 2015 물류 사물인터넷Junsang DongSpeak in the Smart Logis (Logistics 4.0) Seminar, APR 17, 2015.
Overview of IoT, Case study about Internet of Postal Things. Internet of Logistic Things. Hosted by KATS, Korean Agency for Technology and Standards.
2015년 4월 17일 르네상스 서울호텔에서 열린 스마트 로지스 (물류 4.0) 세미나 슬라이드입니다. 우정과 물류 분야는 사물인터넷 연구와 실무 적용이 가장 먼저 시작된 곳이기도 한데요, 최근 3년간 구체적인 성과를 만들어낸 DHL, 미연방 우정국, 프랑스 우정국, 독일 우정국 등의 사례가 담겨있습니다.
주관 : 산업통상자원부 국가기술표준원
발표 : 넥스트플랫폼 동준상 대표
6. SPH
● Founded in 2009
● Location : Seoul, South Korea
● Google Maps for Work Premier
Partner
● SuperMap Distributor
● Carto Enterprise Partner
● Over 100 Customers
7. Overview
GIS Consulting
& Implementation
Products
: Location Intelligence
: Global Maps Platform
: Comprehensive GIS S/W
: IoT Platform
Solutions
: Logistics Asset TrackingGeospatial Data
• Census Data
• Income, Outcome
• Real Estate
• Floating Population
• Vessel AIS Data
• GIS Strategy
• Spatial Data
Deployment Strategy
• GIS Implementation
8. Since 2012. HQ in NY
Over 200,000 users. 1,200 paying customers
300% revenue & user growth YOY
More 85 employees around the world (most in EU/US)
Series B $23M with Accel Partners, Salesforce Ventures (Sept. 2015)
9. This is our mission
We are democratizing location
intelligence, enabling geospatial
analysis like a data scientist without
having to be a data scientist.
With Carto everybody can analyze,
visualize and extract valuable
insights on location data.
12. 빅데이터에 위치정보가 더해지면
새로운 인사이트가 만들어질 수 있습니다.
USING CARTO TO VISUALIZE HOW
FAR BIRDS FLY IN A SINGLE NIGHT
빅데이터는 활용할 수 있는 CONTEXT가 필요합니다
모든 기업은 DATA를 기업운영에 적극적으로 활용하고자
하지만, 평균 25%이하의 DATA만이 사용되고 있습니다.
13. 비즈니스 분석에서 위치정보의 중요성은
계속 증가하고 있습니다.
디지털 환경의 변화와 모바일 시대의 도래로
위치정보의 인식이 요구되고 있습니다.
NYC RENT STABILIZATION MAP
● IoT로 인한 대량의 센서데이터 발생
● 데이터 스토리지 접근성 향상
● 데이터 사이언티스트와 비즈니스 전문가의 권한
분산
14. The future of
Location Intelligence
BIG location data
seamlessly rendered.
Flexible widgets to enable
custom exploration by
everyone.
Complex & targeted
analysis made simple.
Adapted algorithms
1
2
3
4
15. SOLUTION PORTFOLIO
● 전통적인 GIS는 연결성이 떨어집니다.
● 비즈니스 분석을 담당하던 BI는 위치정보의 중요성으로
인해 Map 서비스를 도입하고 있지만 보조적인 수준에
머물러 있습니다.
● GIS와 BI가 유기적으로 결합된 Location Intelligence
Needs가 증가하고 있습니다.
ANALYTICS
LOCATION
CONTEXT
DISCOVERY
지리정보 역량은 모든 종류의 시스템과 툴에 적용되고 있습니다.
18. WHAT DOES
CARTO DO?
CARTO의 location intelligence
platform은 고객분석, 지점운영,
투자전략과 같이 매일 발생하는
의사결정에서 위치정보의 가치와 효과를
이해하고 활용할 수 있도록 도와줍니다.
STORE LOCATION ANALYSIS
19. Census, Segmentation,
Routing 등과 같은
위치데이터 서비스를
더욱 가치있고, 풍부하게
만들어 드립니다.
ENRICH
십억개의 실시간
위치정보를 직관적인
방식으로 분석할 수
있도록 지원해드립니다.
ANALYSE
동적인 대시보드와
지리적분석 알고리즘을 통해
숨겨진 패턴과 상호연관성을
파악할 수 있도록 해드립니다.
MAP & DISCOVER
숨겨진 원인파악,
운영프로세스의 향상,
고객요구사항 파악, 새로운
지역의 이익성장률 등의
인사이트를 확보하기 위한
시간을 근본적으로
절감해드립니다.
PREDICT
OPTIMIZE
HOW DOES CARTO WORK?
20. BUILDER
위치데이터로 부터 핵심 인사이트를
찾아내고 분석하고자 하는 유저와
분석가들을 위한 웹기반 Drag & Drop
분석 Tool.
CARTO Builder는 Interactive한
대시보드를 통해 누구나 쉽게
위치정보를 활용하고 공유할 수 있게
해줍니다.
LOCATION INTELLIGENCE...
FINALLY INTUITIVE
23. ENGINE
공간정보 툴, 서비스, API를 포괄하는 CARTO를
사용하면 로케이션 어플리케이션을 빠르게 개발
할 수 있습니다. CARTO Engine은 기업으로
하여금 대규모 분석과 효과적인 솔루션 개발 및
웹/모바일 임베딩을 가능하게 해줍니다.
● APIs
● SDKs
● Location Data Services
● High Performance Analysis
25. LOCATION DATA
SERVICES
데이터, 기술, 지도학의 결합으로 탄생하는
강력한 어플리케이션을 개발해 보세요.
Location Data Services는 로케이션
인텔리전스의 잠재성을 끌어올릴 수 있는
기술인 벡터 베이스맵, 지오코딩, 라우팅,
인구 데이터 표출 등을 포함합니다.
26. DATA
OBSERVATORY
국경, 인구정보, 세그멘트, High Level
위치데이터 레이어에 손쉽게 접근하고
사용할 수 있는 서비스입니다.
신뢰할 수 있는 데이터 소스를 가져와
여러분이 보유하고 있는 데이터와 함께
사용하고 기존 분석 워크플로우에 결합시킬
수 있습니다.
27. HIGH
PERFORMANCE
ANALYTICS
십억개의 기록 데이터를 살펴보고 매끄럽게
시각화 할 수 있습니다.
효과적인 데이터 샘플링과 추가 업로딩으로
방대한 양의 데이터를 ‘위치’라는 관점에서
이해할 수 있습니다.
ETHNIC DIVERSITY OF THE US SHOWING ONE POINT FOR EVERY
100 PEOPLE OF A GIVEN ETHNICITY
28. MOBILE SDK
Android, iOS, Windows를 지원하는 커스텀
모바일 맵을 온라인과 오프라인에서 사용 할
수 있습니다.
6천만 이상의 다운로드를 자랑하는 CARTO
SDK의 뛰어난 퍼포먼스를 경험해 보세요.
여러분의 앱에 온라인/오프라인 베이스 맵,
GIS 에디팅, 3D 기능, 실내 맵핑 등을 구현할
수 있습니다.
30. CARTO VALUES
데이터 분석 전문가
뿐만 아니라 일반
비즈니스 유저를
위한 직관적인 위젯
기반 대시보드
비전문가도
쉽게
효과적인 인사이트
도출을 위한
풍부한 지리공간
데이터와 알고리듬
제공
올인원 공간정보
데이터셋 제공
수백만개의
데이터포인트가
담긴 데이터셋의
실시간 탐색 및
필터링 지원
대용량
데이터 분석
가능
기존 앱 및 툴에
CARTO의
로케이션
인텔리전스를
손쉽게 임베딩
손쉬운 임베딩
빠르게 geo-app을
개발하고 클라우드,
온프레미스, 모바일
환경에서 구현 가능
클라우드 기반
으로 빠르게
로케이션 인텔리전스는 차세대 애널리틱스로 넘어가기 위한 핵심입니다.
35. BBVA는 신용카드 사용 데이타를 시각화하여 주요 소비 ‘핫스팟’을 찾아내는데
CARTO를 사용하고 있습니다.
36. CHALLENGE
기존 오라클 엔터프라이즈에 위치데이터 분석
과 시각화를 결합하여 내부적으로는 BBVA의
각 비즈니스팀이, 외부적으로는 파트너 상점들
이 사용할 수 있는로케이션 인텔리전스 앱을
만드는 것이 목표였습니다.
SOLUTION
On-Premises CARTO Engine을 오라클 DB와
통합했습니다. 데이터 과학자들이 CARTO를
스택의 일부로 사용하여 상점의 위치데이터를
활용, 분석하고 그 결과를 웹과 모바일 환경에
서 우수한 퍼포먼스로 구현했습니다.
37. BENEFITS
CARTO는 GIS 어플리케이션의 프로토타입과
개발을 빠르게 할 수 있는 프레임워크로 기업용으로도 우수
한 퍼포먼스와 결과를 가능하게 합니다.
총 투자는 연 $250K였으며 ROI는 300%이상이었습니다.
38. “CARTO는 기존 플랫폼과 워크플로우에 매끄럽게 결합되어 공간정보
처리의 어려움을 해결해 주었으며 커스텀 어플리케이션 및 대시보드를
빠르게 개발 할 수 있게 해 주었습니다.”
ELENA ALFARO, BBVA 데이터 & 분석팀
39. CashAtlas는 미국 적십자, ECHO 등 NGO단체에서 지원하는 조건부현금지원프로그램
에서 현금이 전세계적으로 언제, 어떻게, 어느 지역에서, 무엇을 위해 사용되고 있는지
쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 서비스입니다.
40. CHALLENGE
500개 이상의 프로젝트에서 2천만 이상의
수혜자에게 지원되는 데이터를 지역, 국가,
기관, 산업, 기부자 등에 따라 검색할 수
있도록 해야 합니다.
SOLUTION
CARTO의 다양한 API들은 개발자들이 쉽게
데이터를 가공하여 지도위에 동적으로
표현하고, 폴리곤, 정보창, 라벨 등을 구현할 수
있도록 지원해줍니다. 또한, 프로젝트에
참가한 모든 기관들에 의해 공유된 데이터를
통합 저장하고, 매핑할 수 있는 플랫폼을
제공해줍니다.
CashAtlas
44. CHALLENGE
단순 범죄율과 주택가격에 대한 정보뿐만
아니라 특정입지에 대해 고차원적인 분석이
가능해야 하며, 30,000개의 폴리곤 데이터,
6백만개의 범죄 데이터, 2만개의 교육시설,
40만개의 대중교통 시설정보 데이터 등에
인구 센서스 데이터를 결합하여 운영할 수
있는 Tool이 필요했습니다.
SOLUTION
CARTO Engine을 활용하여 빠른 속도, 동적
레이어 랜더링, 매력적인 지도 디자인을
구현할 수 있었고, CARTO js, CARTO CSS,
SQL API를 사용하여 다양한 방법으로
입지특성 연구가 가능했습니다.
Illustreets
45. GROW LONDON은 런던에 투자하고자 하는 비즈니스 관계자들에게 의미있는 정보를
전달하고, 시민들에게도 도시정보를 손쉽게 접근할 수 있도록 해줍니다.
46. CHALLENGE
비즈니스 관계자에게는 도시정보 (상권,
부동산, 인구 등)를 과거부터 현재까지
비교해서 볼 수 있도록 하고, 시민에게는
도시생활정보 (교통, 월세 평균 정보 등)을
기기에 상관없이 보도록 해주고자 하였습니다.
SOLUTION
과거와 현재의 데이터를 CARTO를 통해
동기화하여, 과거부터 현재까지 비교할 수
있도록 하고, Desktop, Tablet, Mobile에서
각각 최적화 된 화면을 제공하였습니다.
GROW LONDON
49. CHALLENGE
트위터는 데이터 에디터, 마케팅 및 세일즈
담당자, 파트너들이 위치정보가 있는 트윗의 현
황을 보고 트위터를 통해 진행한 캠페인과 이벤
트가 얼마나 효과적인지 확인 할 수 있길 원했습
니다.
SOLUTION
CARTO 빌더는 다수의 구성원들에게 접근
권한을 설정하고 API를 통해 트위터 파이어
호스(firehose)에 빌트인 방식으로 접근 할 수
있도록 했습니다. 또한 필요에 따라 다양하게
데이터를 시각화하고 더 깊은 레벨의 인사이트
를 도출 할 수 있도록 템플릿을 만들어 제공했습
니다.
50. BENEFITS
여러 지역에 걸쳐 다양한 기관 및 기업들에게
사용되었고 연 10만 달러의 투자로 1,000만
달러이상의 홍보효과를 거두었습니다.
51. “CARTO의 ‘드래그-앤-드롭’ 방식의 인터페이스는 복잡한 데이터시각화를
빠르게 할 수 있도록 해 주는 유용한 툴 입니다. 사용방식이 직관적이며 재밌습니
다."
일레인 필라델포 (ELAINE FILADELFO), TWITTER
PREDICT THROUGH LOCATION
54. 뉴욕시는 먼저 시 공무수행자들과 시민들에게
뉴욕시 관련 실시간 정보와 KPI를 제공하고자 했
습니다.
CARTO 엔진으로 클라우드 기반의 ‘상황실’과
맵핑할 수 있는 대시보드를 제공했습니다.
뉴욕시 관계자들은 온라인 앱을 통해 목표
달성에 어려움을 겪고 있는 지역을 시각화하여
확인하고 각종 위치기반 알림을 받아 대응
할 수 있게 되었습니다.
CHALLENGE SOLUTION
55. BENEFITS
뉴욕시는 온라인 앱을 통해 상시 정보를 제공 할 수 있게되어 시정부 부
서들 간의 협업을 강화했습니다. 또한 정적인 데이터 대신 실시간으로
계속해서 업데이트되는 데이터를 제공 할 수 있게되었습니다. 뉴욕시는
정보의 이용성과 공유성을 향상시켜 수백만 달러의 예산이 책정되어있
던 기존 빅데이터 정책에 가치를 더했습니다.
(총 투자: 29만 달러)
56. 2000년대부터 극심해진 숲의 황폐화를 막기 위해 유엔환경계획(UNEP)과
민간기업은 2014년 세계산림감시(Global Forest Watch)기구를 설립해
지속가능한 발전방향을 제시하고자 CartoDB를 통해 전세계 산림을 관리
할 수 있는 플랫폼을 구축하였습니다.
58. CHALLENGE
Global Forest Watch는 유엔기구에서 산림과
토지자원의 유실상황을 파악하기 위해 전세계
산림, 화재, 기상, 인구, 토지 등 다양하고 방대한
빅데이터를 시각화 할 수 있고, 또 이러한
데이터를 시간대별로 비교할 수 있으며,
효율적으로 관리할 수 있는 플랫폼을 필요로
하였습니다.
SOLUTION
전 지구의 연간 산림 소실 및 증가자료를 30M
해상도로 분석하고, 필터링 서비스를 통해
필요한 정보만 시각화하여 볼 수 있도록
하였으며, 실시간으로 데이터를 분석할 수
있는 체계를 만들었습니다.
Global Forest Watch
59. 미 정부기관, MIT 미디어랩, 딜로이트, 데이터휠 등의 관,민,학이 참여하여
공공데이터의 시각화 페이지를 공개
홈페이지의 소스코드를 비롯한 관련데이터가 모두 오픈소스 기술로 제공
71. 2013년 유럽 리서치 연구소인 라이프왓치(Lifewatch)는 조류 레이더 감지 시스템인 ROBIN을 이용해 밤 시간동안
철새의 이동경로를 파악하고자 했습니다. CARTO는 일몰 후 2시간동의 변화를 30초 단위로 지도 위에 맵핑하여
조류 연구에 도움을 주었습니다.
73. Location Intelligence ?
At the intersection of 3 information domain
Business
Iintelligence
1
2 3
Geospatial
Analysis
Data
Visualization
74. At the intersection of 3 exploding markets
Data analytics
$16 Billion*
Location Based Services
$7.5 Billion
GIS
$2.5 Billion
NEW MARKET CREATION
*Source: IDC report, Marketmakers report
75. Both on the Cloud and On
Premises: unprecedented
Big Data volumes (billions
of records), real-time
visualizations and complex
geo-analysis that scales.
High performance and
scalability
I
Location Intelligence ?
76. CartoDB enriches
enterprise data with
related sources (data
augmentation), and
provides industry specific
algorithms to allow all
users to perform complex
analysis
Geospatial
“batteries"included
II
Location Intelligence ?
77. Self service and easy to
use tool that empowers
non technical users to
make analysis for
themselves in a fully
integrated and seamless
workflow, from data
ingestion to insights
Easy to use interface
III
Location Intelligence ?
78. Open APIs to integrate geo
insights and analytics into
your applications and BI
tools, complementing its
offering with the spatial
dimension
Embeddable location
intelligence
IV
Location Intelligence ?
79. Location Intelligence Process
트렌드
의존성
패턴
위치정보 시각화와 분석은 데
이터를 실 세계에 투영할 수
있는 수단을 제공
업무
공간 및 위치
데이터 생성 시각화 데이터분석
who, what, when, how
의사결정
Where
업무데이터에 위치 정보를 결합하여 데이터를 생성하고 시각화 후 데이터의 속성을 분석하여
트렌드,의존성,패턴을 추출하여 정보화 및 지식화하여 어떠한 의사결정을 하는 일련의 과정