빅 데이터 예측 분석을 통해 클라이언트 사고 최소화

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빅 데이터 예측 분석을 통해 클라이언트 사고 최소화

2013년 인텔 IT 팀은 주의를 요하고 보고되는 모든 IT 사고를 연말까지 40% 정도 줄이기 위해 목표를 설정했습니다. 인텔® 아파치 하둡* 배포판 소프트웨어를 사용하여 클라이언트 사고 예측 PoC(개념 증명)를 고안했습니다. 텍스트 분석을 수백만 개의 클라이언트 이벤트 로그와 수 천 개의 클라이언트 사고 보고서에 적용하여 클라이언트 문제를 예측하고 이 문제가 확대되기 전 해결하는 데 도움이 되는 상관관계를 파악했습니다.

PoC를 수행하는 과정에서 많은 성과를 달성했습니다.
• 95,000대 이상의 클라이언트 시스템에서 매일 생성된, 이전에 드물게 사용된 수백만 개의 Windows* 이벤트 레코드에서 가치를 확보할 수 있는 빅 데이터 예측 분석 솔루션 개발.
• 컴퓨터 정보(이벤트 데이터)와 내부 고객 정보(사고 보고서)의 상관관계를 활용하는 고급 자연 언어 처리와 정보 검색 기법 적용.
• 수백만 개의 이벤트와 수 천 개의 사고를 정렬하고 추가 클라이언트에서 사고 발생 예측 시 78%의 정확도 달성.
• IT 지원 직원이 문제의 가능성, 심각도 및 분포와 정확한 해결 목표와 기타 사전 지원을 신속하게 결정할 수 있도록 돕는 데이터 시각화 생성.

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