Pentaho는 데이터 통합/전처리/시각화/머신러닝을 하나의 플랫폼에서 실현하며, 전체 workflow를 자동화하여 최소 인력으로 운용 가능합니다.

1. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.© Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
Seonghun Yoo
Digital Solution, Hitachi Vantara Korea
Hitachi Vantara
- We’re Transforming, Too!
Mar 2020

2. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
▪ 1989: Hitachi Data System (mainframe)
▪ 1999: Expand into its storage business
▪ 2007: Acquired Archivas
▪ 2015: Acquired Pentaho, oXya, PentaScene
Hitachi Vantara history
▪ 2017: Launch IoT platform (Lumada)
▪ 2017: Unified Compute Platform
▪ 2017: “Hitachi Vantara” launched
▪ 2020: merge “Hitachi Consulting”

3. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
HV products for Analytics
Storage
Converged and Hyperconverged
Infrastructure
IT Operations Management
Data Protection
IoT
Data Management and Analytics
Video Intelligence
Lumada Data Services
▪ Hitachi Content Intelligence
▪ Lumada Data Lake
▪ Lumada Data Optimizer for Hadoop
Pentaho Platform
▪ Pentaho Business Analytics
▪ Pentaho Data Integration

4. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
Digital Transformation Portfolio
SOURCES DATA SERVICE INSIGHTSEDGE
Databases
Logs/Email
Social
Media
[OT SOURCES]
[IT SOURCES]
Data and
Documents
LiDAR
PLCs
Video
Lumada Data Lake
Object Store(HCP)
Integration Adapters
Local Analytics
Edge Ingestion
Device Mgt
Lumada Edge
Intelligence
Healthcare
Insights
Maintenance
Insights
Video
Insights
Custom
Solutions
Customer
Insights
Compliance
Insights
Lumada Solutions
Catalog, Governance
Search Engine(HCI)
Dataflow Services
Analytics Services
Pentaho
Dataflow Services
Analytics Services

5. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
Data monetization
Infrastructure
Data
Business
수익화
(Monetize) $
활용
Ingest Integrate Orchestrate
처리
Enrich Classify Catalog
저장
Store Manage Protect
Maximize
Return on Data
(ROD)

6. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
데이터 분석이 힘든 이유
데이터 통합
데이터 전처리
BI 및 시각화 솔루션
데이터사이언스 플랫폼
- 오픈소스
- AutoML
- 모델 관리
데이터 파이프라인 관리, 셀프서비스 분석/전처리, Workflow 관리, 스케줄링 등
분석을 하기 위한 과정이 단절되고, 다양한 도구를 사용해야 합니다.

7. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
What is DataOps?
데이터 분석 자동화를 위한 최적의 방안
DataOps
DevOps
Data Engineers
Data Scientists
자동화 + 배포 파이프라인
민첩성 + 자동화된
데이터 분석 파이프라인

8. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
Pentaho Machine Learning Orchestration
Data Pipeline for ML
Data
Explorer
Notebook
Integrations
Native
Algorithms
Catalog
Adaptive
Execution

9. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
Self-service 머신러닝
기본탑재된 알고리즘으로 코딩없이 머신러닝 모델 생성, 검증

10. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
Developed Assets
기계학습을 위한 데이터통합, 전처리, 모델링 그리고, 시각화까지 도메인별 template 제공

11. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
Developed Assets
기계학습을 위한 데이터통합, 전처리, 모델링 그리고, 시각화까지 도메인별 template 제공

12. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
Developed Assets
AutoML 알고리즘 기반 모델 (예제)
ML 예측결과 설명 (예측에 영향준 변수들의 영향도)

13. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.© Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
적용사례

14. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
적용사례
Business Services Manufacturing/IoT Telecommunication
Energy/Utilities Transportation/Logistics Media/Entertainment
Financial Services Retail Healthcare/Life science
2,000개 이상의 고객사 보유, 전세계 185개국 공급

15. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
적용사례 - 금융
Script 기반 데이터처리 및 분석업무프로세스 ▶ 모듈 방식의 자동화 처리
HTTP
OpenAPI
User Group
데이터 수집
데이터 적재Impala
데이터수집/처리
XML 파싱
데이터 적재
분석
Web 데이터
외부 데이터
분석 파이프라인 자동화
국내 사례

16. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
적용사례 - 게임
빅데이터 인프라 구성
게임 API
로그데이터
(실시간)
게임 DB
스냅샷 데이터
환율 데이터
데이터 적재
User Group
Mac Client
Spoon
Mac Client
Spoon
Mac Client
Spoon
Hive
데이터 수집, 처리
Carte (Pentaho서버 클러스터링)
레포지토리
API 개발 코딩 방식의 실시간 스트리밍 데이터 처리 ▶ 코딩없이 자동화 처리
국내 사례
• Kafka 스트리밍 데이터와 Cassandra 데이터 처리량
– Kafka : 시간 당 1200만 건
– Cassandra : 시간 당 2000만 건
• Kafka 스트리밍 데이터를 실시간 집계하여 통계 정보 제공

17. © Hitachi Vantara Corporation 2020. All Rights Reserved.
적용사례 - 제조
사후적 대응
2 예방 정비
1 사후 정비
인력 운영 효율
저하 가능성
• 예기치 않은
Downtime 발생
• 생산 차질로 인한
손실 발생
• 건전한 설비에
인력 과다 투입
• 정비전 Trouble
발생으로
실기 및 손실
3 컨디션 기반 정비
Oil & Cooling
Valve Temperature
Vibration & Motor..
개별 변수별 모니터링
• 설비 Trouble의
입체적 원인 분석
한계
• 이미 Trouble 발생
개연성 높음
시간 기준
fail
설비 로그 수집
(RTDB)
설비
…
엔지니어
그룹
머신러닝 기반
예측 모델링
예측 모델 배포
실시간 스코어링
이력 데이터 현재 데이터
유지보수 비용
최소화
설비 trouble
사전예측
예지정비로
trouble전 사전정비
“예지정비 적용 및 보완 영역”
“기존
수행
영역”
사후 정비1
예방 정비2
컨디션 기반 정비3
fail
fail
As-is To-be
▪ 수작업 기반 이벤트처리 ▶ 데이터 분석 파이프라인 자동화 처리
▪ 운영 효율이 낮은 예방정비 ▶ AI 적용을 통한 운영 효율 극대화(예지정비)
국내 사례

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Why Pentaho - Simple, but all-in-one 분석 플랫폼
1. 데이터 분석의 전과정 데이터 파이프라인 자동화
2. 구축과 운영의 단순화
3. 데이터 분석에 역량 집중

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Thank You