데이터 수집 ㅣ ETL(Extraction Transformation Loading)을 이용하여 내부 파일 시스템, DBMS, 센서 등의 데이터를 수집하고, 크롤링 엔진을 이용하여 인터넷 등의 외부 데이터를 수집합니다. (정형/비정형/반정형 데이터, IoT 센서 데이터, 신호 및 주파수, vision 등)
데이터 분석 ㅣ 자연 및 사회 현상에서 나타나는 다양한 상황이나 측정값을 요약하고 시각화합니다. 그래프와 같은 기술적 통계와 추정, 가설 검증, 회귀 분석, 상관 분석과 같은 추론 통계의 형태로 제공됩니다. (분석 도구는 Excel, SAS, SPSS, R, Python 등을 활용)
데이터 마이닝 ㅣ 의미 있는 패턴, 규칙, 관계 등의 자동 또는 반자동적인 방법을 통해 데이터를 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터로 분류하는 마이닝 기법을 적용합니다. 대량의 데이터를 마이닝하기 위해 머신러닝 기술을 사용하여 분석하고 있습니다.
데이터 시각화 ㅣ 추상적인 데이터에 대한 이해와 인식의 정도를 증폭시키는 기술로, 산점도, 선형 차트, 계단형 차트와 같은 시각화를 제공하여 방대한 양의 데이터를 탐색하거나 이해할 수 있도록 합니다. (Tableau, Infogram, ChartBlocks, Datawrapper 등을 적절히 활용)