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데이터 거버넌스 사업
공감아이티는 응용 소프트웨어 개발 전문 기업입니다.
IntoUs Data Governance 구축에 필요한 데이터 연계 수집, 적재, 표준, 품질관리 등 전 과정에 필요한 S/W를 통합하여 솔루션 및 서비스를 제공하는 데이터 통합 연계 플랫폼입니다.
- 기능적합성
- 다양한 형태의 데이터 변환 지원
- 대용량 메시지 처리(분할/병합) 기능
- 연계클라이언트 Live Update 기능 제공
- 데이터 선처리(작업전 삭제), 후처리(처리후 삭제 등)
기능들을 통한 추가 처리기능 제공
- 성능 효율성
- 대량데이터 처리에 대한 빠른 응답속도 보장
- 메시지 전달 보장으로 데이터의 정합성 보장
- 대규모 서비스를 위한 서버 Clustering 기능 제공
- 메시지큐의 독립적인 운영으로 특정 인터페이스의 부하 폭주에도 타 인터페이스 안정적인 처리
- 이식성
- 다양한 OS 운영환경 제공(Unix, Linux, Windows)
- 상용 DBMS/pakage application을 연동하기 위한 컴포넌트 제공
- DB, HTTP(S), FTP(s), File, Excel, Xml 등
다양한 프로토콜을 지원하는 Pre-Built Service Components 지원 - 서비스 컴포넌트 및 Open API 활용으로 다양한 개발환경에 적합
- 유지보수성
- 실시간 서비스 모니터링 기능
- 연계미시지 이력/통계 조회 기능
- 실시간 장애상황 추적을 위한 이벤트 이력 조회 기능
- 보안성
- Endpoint 구간 전문전송에 표준보안 알고리즘(ARIA, SEED)지원
- 메시지 위변조 방지를 위한 Hash 방식의 무결성 검증기능 제공
- Web Console 로그인시 RSA 암호화 지원
- 사용자 로그인/비밀번호 변경 및 접근이력 조회를 통한 감시기능 제공
- 사용성
- WYSIWYG방식의 GUI기반 서비스 디자인으로 연계 설정환경 지원
- Pre-Built된 연계컴포넌트를 사용하여
프로그램 추가 개발없이 손쉽게 연계항목을 추가/수정 가능 - 사용자의 다양한 요구를 지원할 수 있는
Programmatic CustomMappingRule 및
CustomAdaper 기능 제공
IntoUs ESB 다양한 이질적 환경을 통합하여 하나의 시스템으로 관리 및 운영할 수 있는 유기적인 기술로써 표준 사양을 기반으로 구성되어 있으며 요구사양이 바뀌어도 쉽게 대응할 수 있는 유연성이 있습니다.
- DB 연동방식
- FTP 연동방식
연계기관
- HTTP 연동방식
- Socket 연동방식
- 데이터접속 서비스
- 운영 서비스
연계서버
- 애플리케이션서비스
- 중계 서비스
- 멀티 프로토콜 지원
- IntoUs ESB는 다양한 시스템과 연동하기 위해 멀티 프로토콜을 지원합니다.
- 표준기술 사용
- IntoUs ESB는 웹서비스, XML 등 표준기술 사용합니다.
- 높은 품질 제공
- IntoUs ESB는 트래픽을 조절할 수 있어
성능, 안전성, 보안 등의 높은 품질 제공합니다.
IntoUs ETL Spring Integration FrameWork를 사용하여 성능과 안정성을 보장하고 지오코딩 및 공간좌표 변환을 통해 공간정보 처리를 지원합니다.
ETL (추출, 변환, 적재)
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Extract
Data Source 1
-
-
Transform
Transformation Engine
-
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Load
Target
- 시스템의 확장
- IntoUs ETL은 가변적 분산 수집 구조로 수집대상 시스템의 확장을 지원합니다.
- 시스템 안정성 보장
- 멀티 스레드 구조를 사용하여 응답속도에 대한 안정성을 보장하며
ETL기반의 독립적인 운영으로 특정 인터페이스의 오류에도
타 인터페이스에서 안정적인 처리를 지원합니다.
IntoUs QM/MM 데이터의 신뢰성을 보장하는 AI 기계학습 알고리즘 지원이 가능한 데이터 품질관리 3.0 기반 데이터 유형에 따라, 필요한 원시데이터·데이터 가공·데이터 활용 및 유형별 품질관리와 데이터구축 과정 품질관리를 위한 획득·정제·가공·품질검수 등을 포함합니다.
- 데이터 품질향상
- 체계적인 품질관리 프로세스와 상시 모니터링으로 데이터품질 향상
- 다양한 플랫폼
- 관계형 데이터베이스, 파일, 빅데이터 플랫폼 등 다양한 원천데이터의 품질을 진단
- 편리한 데이터정비
- 간소화된 절차와 자동화된 데이터정비로 오류데이터 탐지 및 정제
- 머신러닝 적용
- 명칭의 의미, 데이터 형식과 패턴을 분석하여 도메인 자동 판별
- 텍스트 클러스터링 기술을 이용하여 텍스트 구분 오류 탐지
- 데이터 매칭
- 데이터매칭 알고리즘으로 동일한 의미의 항목을 식별하고 데이터셋의 관계를 분석
- 규칙기반 품질측정
- 업무규칙 기반으로 테이블관계, 데이터 중복, 코드, 날짜, 범위 등 패턴의 품질을 측정
ESB기반 데이터 통합 연계 플랫폼
