DA#
AI Powered Pack
데이터 모델링에서 가장 많은
공수를 필요로 하는 데이터 표준화
프로세스 과정의 TCO를 줄이고
보다 근본적인 데이터 설계와
관리에 집중을 수 있는
인공지능기반의 데이터 모델링
툴입니다.
DATAWARE™DA# AI Powered Pack은 DA#의 주요 기능 중 하나인 데이터 표준화 , 모델 현행화, 비즈니스 분류 프로세스에 인공지능을 적용하여 자동화함으로써 해당 프로세스의 공수를 80%이상 절감시킬 수 있습니다.
반복적인 프로세스의 자동화는 더욱 편리한 데이터 거버넌스 체계 구축을 가능하게 합니다.
인공지능 기반의 데이터 표준화, 모델 현행화, 비즈니스 분류 자동화로
데이터 자산화에 필요한 TCO를 혁신적으로 절감
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01
인공지능기반 데이터표준화,
모델 현행화, 비즈니스 분류 -
02
데이터 자산화에 필요한
TCO 90%이상 절감 -
03
데이터 논리명 분석에서
표준사전 생성/출력까지 자동화
DATAWARE™DA#의 모든 기능에 데이터 표준화 프로세스의 자동화
DA# AI Powered Pack기능 추가
효율적인 데이터 표준화가 가능한 DA# AI Functions
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1
데이터 표준화_한글변환 및 표준사전 구축
- DA# AI-Powered Pack 으로 데이터 식별을 위해 DB내의 영문으로 존재하는 테이블 및 컬럼 명을 즉각적으로 한글 변환
- DA# Contents Builder Edition을 통해 위저드 방식으로 손쉽게 표준화 작업하여 연결 -
2
데이터 표준화_한글변환 추론 상세
- 특정 주제 영역을 부여하여 보다 해당 주제 영역에 근접한 상세 한글 변환 작업
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3
모델 현행화_SQL 분석을 통한 관계 분석
- 각 DBMS별 전용SQL을 장착하여 분석할 수도 있지만 DA# AI Powered Pack을 사용하면, 모든 종류의 SQL을 분석하여 관계를 좀더 정확하고 쉽게 찾을 수 있음
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4
모델 검토_속성/컬럼 유사 분석
- 모델이 확보되고 좀더 정교화되는 과정에서, 모델내 동일 엔터티 및 다른 엔티티에 존재하는 유사한 속성 및 컬럼 탐색
- 이를 통해, 테이블 간의 관계를 추적하여 DB 내의 데이터 관계를 추적 가능 -
5
비즈니스 분류 및 매핑_비즈니스 메타 매핑
- 해당 업무 담당자가 아니 면 어려운 비즈니스 분류 및 매핑을 DA# AI Powered Pack을 통해 누구든지 빠르고 효과적으로 진행 가능
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6
요구사항 분석_엔터티/속성/타입/길이 자동 분석
- 데이터 아키텍트가 진행하던 고객의 요구사항 분석과 최적의 데이터 구성 과정을 DA# AI-Powered Pack의 인공지능 기능을 활용해 보다 쉬운 데이터 구성 지원
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7
성능 튜닝 가이드_인덱스 및 New SQL 추천
- DA# AI Powered Pack을 활용하면 SQL이 사용되기 위한 인덱스 추천 및 성능을 고려한 새로운 SQL 추천
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8
인공지능 모델링 가이드
- 인공지능 기반으로 사용자의 질문에 대해 DBMS 모델링 관점에서 답변 지원 및 연속 대화 가능
주요 레퍼런스
엔코아의 DATAWARE는 국내외 다양한 기업의, 데이터 관련 시스템 구축에 활용되고 있습니다.
번호 | 업체명 | 프로젝트명 | 기간 |
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20 | 국방전산정보원 | 데이터 모델링 도구 구매 | 2019-11~2019-12 |
19 | 국민건강보험공단 | 전사적 업무혁신을 위한 BPR/ISP 컨설팅 | 2019-10~2020-07 |
18 | 한국산업안전보건공단 | 데이터 모델링 도구 구매 | 2019-09~2019-10 |
17 | 대한무역투자진흥공사 | 빅데이터 거버넌스 구축 | 2019-09~2020-03 |
16 | 금융결제원 | 데이터아키텍처 관리 SW 업그레이드 | 2019-06~2019-10 |
15 | 롯데쇼핑 | 롯데 e커머스 데이터 레이크 1단계 구축 | 2019-06~2019-12 |
14 | 캐롯손해보험 | 신설 디지털보험사 IT시스템 구축 | 2019-04~2020-02 |
13 | 아모레퍼시픽 | 데이터 표준, 모델 관리시스템 도입 | 2019-02~2019-06 |
12 | 11번가 | 전사 DQM시스템 구축 | 2018-11~2018-12 |
11 | 동양생명보험 | 데이터자동화솔루션 구축 | 2018-10~2018-12 |