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Case Study

Project Aurora

AI-Powered Analytics Platform
실시간 예측 모델과 대시보드를 통해 의사결정 속도를 3배 향상

Challenge

기존 시스템의 데이터가 사일로화되어 있었고, 의사결정이 감에 의존

Solution

통합 데이터 레이크 구축 + 실시간 ML 예측 모델 개발 + 인터랙티브 대시보드

Results

의사결정 속도 3배 향상

기존 주간 보고 기반 의사결정에서
실시간 대시보드 기반으로 전환.
경영진 리포트 자동 생성 도입.

예측 정확도 94% 달성

XGBoost + 딥러닝 앙상블 모델로
업계 평균 78% 대비 16%p 초과 달성.
분기별 자동 재학습으로 정확도 유지.

데이터 처리 시간 80% 단축

일 배치 8시간 → 실시간 스트리밍으로 전환.
Spark 기반 분산처리 아키텍처 도입.
데이터 레이크 통합으로 사일로 해소.

Tech Stack

ML/AI: Python, TensorFlow, XGBoost, Scikit-learn
Data: Apache Spark, Snowflake, Airflow, dbt
Frontend: React, D3.js, Recharts, TypeScript

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