Big Data 산업별 Practice, 정보 서비스사 Thomson Reuters의 최적화된 상품 추천 사례

1. 회사 소개

Thomson Reuters는 산업전문가와 혁신적인 기술을 기 반으로 핵심적인 정보를 금융계, 법조계, 세무/회계분 야, Healthcare 및 과학분야 및 방송시장계의 의사결정 권자들에게 제공하고 있는 세계에서 가장 신망받는 조 직으로 거듭 성장하고 있는 기업으로, 비즈니스와 전문 가들에게 Intelligent한 정보의 원천를 제공한다.

2. Big Data 활용 영역

Thomson Reuters는 법률 판례 검색 서비스에서 검색 결과를 최적화하기 위해서 Big Data를 활용하고 있다.

Business Objective
○ Cross sell과 Up sell 기회의 확보를 통한 매출 증대
-> 기존 시스템에서는 예약 항공편에 대한 정보만 저장 하고 있으며, 그 이외의 데이터는 별도로 저장하지 않아 Offer/Booking 사이의 상관관계 분석이 불가능 했음

○ 고객 세분화 모델을 통한 상품 추천 서비스 제공
-> “Low Va lue”의 데이터를 표준 데이터베이스 Platform안으로 모으는데 드는 비용을 산정하는 것이 불가능할 정도로 고비용 소요. 비용을 절감하면서 데이 터를 저장할 수 있는 Platform 필요

3. 도입 제품

■ Oracle Big Data Appliance
■ Oracle Exadata Database Machine
■ Oracle Exalytics

Oracle Big Data Appliance
Oracle Big Data Appliance는 글로벌 하둡 전문 업체인 Cloudera와 오라클이 함께 설계하여 구현한 최적화 하 둡클러스터로 복합한 하둡의 설치 및 최적화를 완료하 여 DIY 하둡 대비 6배의 강력한 성능 및 엔터프라이즈 에 필요한 안정성(네임노드, 잡트랙커 이중화), 강력한 보안 및 높은 관리 편의성을 제공한다.

4. 도입 효과

○ BDA와 NoSQL을 이용, 초당 5,000만건의 Event를 받 아 들여 처리하고, 데이터는 Exadata EDW로 전달/저 장하도록처리하여 고객 세분화 모델을 통한 상품 추천 서비스 현실화

○ 고객의 현재 계약조건 이상의 법률 조회문건을 제공하 므로써, 자동적으로 추가적인 계약이 일어나도록 자동화

○ DIY를 대신하여 BDA를 도입, 비용 절감함

5. 시스템 아키텍처

출처 : 한국오라클