고객 사례

Biviz의 다양한 LI, BI, AI 고객 사례를 소개합니다.

Location Intelligence

SPH는 한국 유일의 Google Maps Platform Premier 파트너로서 SuperMap, Maxar, CARTO, HERE 등 다양한 로케이션 서비스 플랫폼을 기반으로 한 공간정보 서비스 구축 및 운영과 데이터 컨설팅, 시각화 사례를 보유하고 있습니다.

아시아나 항공

항공기의 현재 위치, 출/도착정보 모니터링 등 항공기에 대한 Visibility를 확보하고, 업무효율 향상시킬 수 있었습니다.
또한 자연재해로 인한 사전경고 시스템을 통해 안전성을 확보할 수 있었습니다.

경찰청

항범죄예방 및 수사활동 지원에 사용되는 지리적 프로파일링 시스템(Geopros)는 공간 분석 기반으로 통계 데이터를 제공하며, 그 데이터는 범죄 예방 및 수사 활동을 위한 근거 자료, 수사 분석업무 등으로 활용됩니다.

LG전자

LG전자 미주법인 AS센터에서는 가장 효율적인 경로를 만들어 기사들에게 제공해주고, 업무처리현황을 한눈에 파악하면서 혹시 발생할 수 있는 예외적인 상황에 대처가능한 서비스 구축을 통해 고객만족도 개선을 달성하였습니다.

현대글로비스

선박의 Life Cycle 관리를 위해 각 부품의 교체주기 및 교체예정 등의 정보를 선박의 정보와 같이 표시하고, 선박으로부터 전송되는 IoT 정보들을 분석하여 이상신호 감지 시 선제적으로 대응을 하고자 Smart Vessel Management가 가능한 시스템을 구현하게 되었습니다.

LS-Nikko동제련

최신의 GIS 기반 기술을 도입하여 고객과 그룹내 IT품질 서비스의 향상과 선제적 고객 서비스를 지원하는 Digital Transformation 체계 실현을 위한 서비스 모델 구축을 목표로 하여 선박과 차량 위치기반 정보를 모니터링하고 과거 항적/운항 리스크 요소 절감 등 진단 및 분석을 위한 기초를 마련하였습니다.

SK텔레콤

SKT가 보유하고 있는 유동인구의 위치 데이터를 효과적으로 표현하여 유동인구의 흐름을 지역별, 연령별, 성별 등으로 구분하거나 일부를 결합하여 시간의 흐름에 따라 변화된 추이를 분석하였습니다.

통계청

시군구별 인구 유입과 유출 현황 외에도 실거주인구와 등록인구, 여행 및 상권에 관한 다양한 정보들을 지도상에 시각화하여 제공합니다.

서울신용보증재단

시장 빅데이터 분석을 통한 골목상권 유효수요 창출과 상권 활성화를 도모하기 위한 인터넷 사이트 ‘서울시 우리마을가게 상권분석 서비스’ 제공으로 이용자 목적과 편의에 따라 창업신호등, 서울상권, 내점포분석, 상권동향, 지역별현황 서비스를 제공합니다.

Business Intelligence

기업의 수많은 데이터를 정제, 분석, 시각화하여 비즈니스 인사이트를 찾고 최적의 의사 결정을 할 수 있도록 BI 전문가들이 최고의 솔루션과 서비스를 제공해 드립니다.

경동도시가스

고객 데이터와 건물DB 외 공공데이터를 추가 수집/정제하고 통계분석 / 공간분석을 진행하였으며, 상가건물의 임대 건전성을 평가하는 임대건전성 지수를 설정하고 해당 지수 및 건물 정보를 일괄적으로 확인할 수 있는 대시보드를 구축하고 관련 분석 리포트를 제공하였습니다.

데이터샘

데이터샘은 대한민국 최초 도시데이터 기반 웹사이트로 전국 주요 도시와 관련된 정치/사회, 관광, 인구, 경제, 주택, 편의시설, 의료, 교육 관련 데이터를 수집/관리하고 있으며, 다양한 차트와 그래프를 활용하여 시각화 하였습니다.
고객사의 데이터와 융합하여 맞춤 분석 및 시각화 서비스를 제공하고 있습니다.

한국선급

업계의 디지털화와 스마트십의 일반화에 따른 최신 ICT 기술이 반영된 종합상황실과 솔루션 구축을 통해 선박 및 검사, 심사정보, PSC정보, 긴급응답 서비스 정보, 고객정보 등 스마트십과 디지털 전환을 대비한 상황실을 구성하였습니다.

수원시

LH COMPAS와 수원시가 함께 진행하는 수원시 치안 빅데이터 시각화 및 아이디어 공모전입니다.
먼저 수원, 서울, 창원, 진주 4개 도시의 치안 현황을 비교한 후 수원시에서 제공하는 112 신고 범죄 유형, 평균 경찰 출동시간, 치안요소 등 치안 빅데이터를 분석해 데이터 기반 과학적 정책 의사결정을 지원하는 것을 목표로 구성하였습니다.

Artificial Intelligence

360도의 다양한 데이터 분석, 전문적인 통계기법, 머신러닝과 딥러닝 기술을 결합하여 차별화된 AI 분석서비스를 제공합니다.

서울특별시

어린이 교통 사고 데이터와 유동 인구 데이터 등을 이용해 교통사고에 주요 영향을 미치는 요인 자동 탐색, 어린이 보호구역으로 지정되지 않은 위험 사각 지대 파악, 학습 데이터를 바탕으로 잠재적 사고 위험 지역 추정하여 위험 사각 지대를 파악함과 더불어 잠재적 위험 사각 지대를 예측하는 분석을 시행하였습니다.

전주한옥마을

유동인구 데이터 및 소셜 네트워크 데이터에 기반하여 AI 감성분석 & 예측분석을 통해 전주 한옥마을 관광객 감소의 이유와 미래 관광객 현황 예측을 통한 극복 방안에 대한 결론을 도출 하였습니다.

한국문화관광연구원

남부권의 관광 통행 및 형태를 파악하여 남부권 권역설정 및 기본구상 수립하기 위한 기초자료를 구축하기 위해 전통적인 통계적 기법 외에 유동인구 분석, 머신러닝 군집분석, 인공지능을 활용하여 인사이트를 도출하였습니다.

스타벅스커피코리아

인문사회 데이터기반 스타벅스 DT 입지조건을 분석하였습니다.
머신러닝 비지도 학습을 통한 1)교통량점수, 2)관광지 거리 및 리뷰수, 3)SKT 유동인구 수, 4)소셜 리뷰점수, 5)네이버 영수증 5가지 군집분류 분석결과와 각 군집의 특성을 분석하였습니다.

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