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코그노스 신기술과 고객 성공사례

채환석 팀장, ㈜렉스켄

History of IBM Cognos

Impromptu, PowerPlayAd-Hoc, MLOAP

Cognos Report Net

Cognos 8 BIROLAP

IBM Cognos 8 BI

IBM Cognos 10Mobile

IBM Cognos 10.1Dynamic Query Mode

IBM Cognos 10.2Dynamic CubeRave ChartEnhance Performance

1997 - 2002

2004

2006

Cu

rren

t SO

A P

latfo

rm

2013

2010

2007

2012

Analytical Trend : In Memory

HDD Memory

Memory를 활용한 정보 분석

Analytical Trend : Appliance

불가능으로 여겼던 분석을 가능하게 하는 고성능 DW Appliance

KDB 대우증권 사례

•70707070개개개개 업무시스템업무시스템업무시스템업무시스템 과과과과 8888천개의천개의천개의천개의분산된분산된분산된분산된 상품상품상품상품, , , , 계좌계좌계좌계좌 데이터데이터데이터데이터

•ITITITIT의존적의존적의존적의존적, , , , 보고서보고서보고서보고서 요청요청요청요청 시시시시 수일수일수일수일소요소요소요소요

•2222차원적차원적차원적차원적 데이터로만데이터로만데이터로만데이터로만 조회조회조회조회다각적다각적다각적다각적 분석분석분석분석 불가불가불가불가

•Appliance DW Appliance DW Appliance DW Appliance DW 도입도입도입도입 (IBM (IBM (IBM (IBM PDA)PDA)PDA)PDA)

•전사메타로전사메타로전사메타로전사메타로 EUC EUC EUC EUC 환경환경환경환경 제공제공제공제공(Cognos)(Cognos)(Cognos)(Cognos)

•통합통합통합통합 상품상품상품상품 분석분석분석분석 인프라인프라인프라인프라 구축구축구축구축

수시간 ���� 수초내외( 4억건*6억건 데이터 )

상품공통 50개, 고유 150개매져 1,000개

임원용 대시보드, PB용 조회화면현업 EUC 화면으로 차별화 정보 제공

KDB 대우증권 사례

KDB 대우증권 사례 : 획기적인 조회 속도

� 일자

� 종목코드

� 거래내역

� 본부코드

� 지점코드

� 유가구분

…

종목 정보 계좌 정보

� 기준일자

� 시스템계좌번호

� 상품분류

� 통합상품

� 매수일

� 자산유형구분

…

6억건 4억건

총 61억 건

충남대병원 사례

•개원개원개원개원 이후의이후의이후의이후의 데이터데이터데이터데이터 조회조회조회조회불가능불가능불가능불가능

•ITITITIT의존적의존적의존적의존적, , , , 보고서보고서보고서보고서 요청요청요청요청 시시시시 수일수일수일수일소요소요소요소요

•연구검색관련연구검색관련연구검색관련연구검색관련 데이터데이터데이터데이터 조회의조회의조회의조회의한계한계한계한계 ( Text ( Text ( Text ( Text 측정값측정값측정값측정값 조회조회조회조회 불가불가불가불가 ))))

•Appliance DW Appliance DW Appliance DW Appliance DW 도입도입도입도입 (IBM (IBM (IBM (IBM PDA)PDA)PDA)PDA)

•전사메타로전사메타로전사메타로전사메타로 EUC EUC EUC EUC 환경환경환경환경 제공제공제공제공(Cognos)(Cognos)(Cognos)(Cognos)

•EDW,CDW EDW,CDW EDW,CDW EDW,CDW 인프라인프라인프라인프라 기반기반기반기반 마련마련마련마련

수시간 ���� 수초 내외(진단 1억건*4억건*5억건 데이터)

진료공통 7개, 간호 18개, 진료지원32개, 질지표 8개 , 메져 800여개

경영자용 대시보드로 수익과비용의 시계열적인 데이터 제공

충남대병원 사례 : 텍스트 측정값

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New FeaturesNew FeaturesNew FeaturesNew Features

Key New Features

시각화

성능

빅 데이터

시각화 : RAVE Chart

RAVE 차트 엔진으로 빠른 통찰력 증대

IBM Rapidly Adaptive Visualization Engine

성능 개선 사항

이전보다 더 빠른 통찰력 제공

성능 : In Memory

In-Memory을 활용한 성능 향상

� 큰 볼륨의 데이터베이스에 대해고성능 지원

� 강력한 in-memory OLAP cubes

� 집계테이블 지정 (Aggregate awareness)

� 집계에 대한 최적화

� 권한별 메모리 공유

� 별도 비용 없이 BI 제품에 포함

성능 : In Memory (라이프사이클 관리)

Dynamic Cube lifecycle

성능 : In Memory (관리의 용이성)

In-Memory을 활용한 성능 향상

빅 데이터 연계

전통적인 데이터소스, 클라우드 소프트웨어 기반 어플리케이션 데이터소스, 빅데이터 지원 데이터소스 및 하둡기반 데이터소스에 모두 접근이 가능

PDA (PureData System for Analytics)

IBM PDA는 최근 Poc 수행함에 있어서 다양한 분석 요청에 대해 기존 처

리 경험 시간 대비 수십~수백 배의 빠른 처리 성능을 확인하였습니다

기존기존기존기존 처리처리처리처리 방식방식방식방식

(AS IS)(AS IS)(AS IS)(AS IS)

IBM PDA IBM PDA IBM PDA IBM PDA 방식방식방식방식

(TO BE)(TO BE)(TO BE)(TO BE)

기존 DBMS의 데이터 조회 속도 및 성능으로 제한적제한적제한적제한적

인인인인 데이터데이터데이터데이터 조회조회조회조회만 가능했다.(2년치 이상의 데이터 필요시 IT에 요청함)

PoC 대상 정형(Database), 반정형(EMR XML) 데이터 통합 저장. 4배 이상 압축, 개원개원개원개원 이후이후이후이후 데이터데이터데이터데이터 전체전체전체전체 조조조조

회회회회 가능가능가능가능

데이터 조회 속도 향상을 위한 복잡한복잡한복잡한복잡한 튜닝튜닝튜닝튜닝 작업 수행PDA에 데이터를 저장하는 것 만으로 완료 ( 별도별도별도별도 튜닝튜닝튜닝튜닝

필요필요필요필요 없음없음없음없음 )

수 억건 데이터 조회시 1~21~21~21~2일일일일 이상의이상의이상의이상의 시간시간시간시간 소요소요소요소요 모든 POC 시나리오 수초수초수초수초 내에내에내에내에 조회조회조회조회 완료

전통적인 방식으로 구축시 보다30~100배 이상 속도 개선

Better Way To Go

Appliance DBMS와 BI Solution의 Convergence을 통한 시너지 효과

시간 투자

데이터 난이도

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DEMO

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