통합 데이터 카탈로그
공급기업 데이터상품과 데이터안심구역 제공 데이터를 검색하고 출처별 정보를 비교할 수 있습니다.
대롱편모조류표본 3D 설계 데이터FBX 파일1) 학습용 데이터 구축을 위한 설계데이터 전처리 및 라벨링 수행2) PyCaret, EfficientDET, DenseNET50 학습모델을 이용하여 이미지 분류 및 특징 추출에 대한 학습 수행3) 데이터 누적에 따른 이미지 전처리 수행 및 학습 데이터셋에 추가 및 학습 데이터 반영4) 3D모델링 데이터 재가공을 통한 활용가능한 포맷 제공
대전광역시_인공지능_학습용_CCTV
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대전시 도로 영상 객체 인식 데이터셋
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대출 분포정보(2금융권, 대부업권)
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1. 데이터 개요○ 자사는 제조업체 11만 건의 데이터를 수집·정리하여, 기업 평가 및 영업, 마케팅에 활용 가능한 고품질 데이터 상품 제공○ 본 데이터는 기업의 기본 정보부터 재무 상태, 시장 잠재력, 혁신성, 환경 점수 등 정량화된 지표를 포함하여 다양한 비즈니스 요구를 충족할 수 있도록 설계되었음2. 데이터 상품 주요 항목○ 기본 정보○ 고급 평가 지표○ 기업 정보○ 재무 데이터○ 기업 활동 및 제품 정보■ 기업 고유 식별자■ 회사명■ 사업자 등록번호■ 법인 등록번호■ 연락처 정보 (email)■ 연락처 정보 (phone)■ 주소■ 지역 정보■ 매출■ 영업이익■ 대표자 정보■ 홈페이지 URL■ 주요 생산 제품■ 복합 점수■ 기업 랭킹■ 시장 잠재력 점수■ 혁신 지수■ 환경 점수■ 재무 점수
대한민국 축제 평가 데이터는 전국 주요 축제를 대상으로 표준 지표를 활용해 비교 가능한 평가 정보를 제공하는 데이터 상품입니다. 2024년 11월 파일럿 조사 시행 이후 2025년부터 계절별로 연간 총 4회 시행하여 축적하고 있습니다.- 평가 대상 축제는 문화체육관광부의 연도별 지역축제 개최계획에 작성된 축제 중 유동인구 10만 명 이상이며 예산 3억원 이상인 축제로 연간 약 250여 개의 축제를 대상으로 함*유동인구 및 예산 확인 기준은 문화체육관광부의 지역축제 개최계획에 준함(2024년 파일럿 조사 기준: 유동인구 10만 명 이상이며 예산 5억 원 이상인 축제)- 축제별 조사 표본 수는 최소 50명으로 유동인구 30만 명 미만은 50명, 30만 명 이상은 100명을 조사하여 방문객 수가 많은 축제에 대하여 조사 표본을 확대하여 특성별 분석이 가능하도록 설계하였음- 2025년 본 조사는 봄, 여름, 가을 조사까지 시행하여 총 207개 축제, 누적표본 8,669명을 조사하였고 2026년 3월 겨울 축제 대상 평가를 진행할 예정(계절별 축제 조사로 연간 4회 진행 예정)
□ 개요데이터를 기반으로 명확한 타겟 소비자를 파악하고 공략할 수 있도록 지원하는 상품- 본 ‘데이터 기반 시장성 분석 서비스’는 실제 오프라인 사업장을 보유하고 있는 약 160만 사업자를 대상으로 특정 제품/서비스 컨셉에 대한 절대적인 평가 데이터를 확보하고, 실제 전환에 이를 수 있는 잠재 고객의 특성을 파악할 수 있도록 지원- 특히 일반 B2C에서 수행하는 성별, 연령대, 지역 등 기본적인 인구통계(demographics) 정보와 더불어 자영업자 고객의 중요한 특성인 운영 매장의 매출 등 경영 지표를 함께 제공하여 고객 페르소나를 구체화할 수 있도록 지원□ 특징- 100% 자영업자로 구성된 패널로부터 확보한 신뢰도 높은 데이터- ‘캐시노트’를 사용 중인 사업장은 매출, 매입, 운영 등 경영 정보를 폭넓게 연동·관리하고 있어, 점포 관련 데이터를 적법한 절차에 따라 비식별화하여 통계적으로 분석한 값을 응답 결과와 함께 결합하여 제공 가능- 실데이터와의 융합 분석을 기반으로 일반적인 소비자 조사가 포착하지 못하는 시장의 니즈와 구매결정 요인을 심층적으로 분석하고, 시장 진입 전략 수집에 필요한 구체적 정보 획득 가능- 이를 통해 ‘컨셉 제품/서비스에 긍정적으로 반응한 잠재 고객이 어느 지역의, 어떤 업종을 가진, 어느 정도의 매출 규모 수준을 가진 자영업자인지’ 등의 고객 페르소나를 실데이터를 기반으로 구체화할 수 있음- 주요 타겟팅 기준이 되는 데이터(지역, 업종 등)의 경우 통계청과의 업무협약을 통해 관련 데이터를 확보, 정확도 높게 관리하고 있음□ 상품 제공 범위- 조사 대상: 실제 오프라인 매장을 운영 중인 자영업자- 조사 건수: 최대 응답 수 100건- 조사 문항 수: 최대 15문항으로 제한- 소상공인 매출 데이터: 사업장당 월 평균 카드 매출 금액, 구간 형태로 제공 (실제 제공 구간은 조사 대상자 선정 조건에 따라 상이)* 분석 결과에 대한 시각화 리포트 제공 (기초 통계 요약 리포트)* 데이터 범위 및 항목 변경 희망 시, 컨설팅 및 협의를 통
(주)데이터에듀는 국가공인 ADsP를 포함한 빅데이터 분야 대표 교재 ‘민트책’ 시리즈를 10년간 발행해 온 교육 콘텐츠 제작 전문 기업입니다.축적한 제작 노하우와 AI 기술을 결합한 데이터에듀PT 서비스로 문제 제작부터 해설까지 자동화하고, 다양한 자격증 콘텐츠를 제공합니다.현재 한 자격증 분야의 전문가와 함께 문제·강의·자료를 업로드해 콘텐츠를 확대하고 수익을 공유하는 파트너를 찾고 있습니다.오프라인·교재 중심 지식을 디지털 문제풀이 환경으로 확장해 더 많은 학습자에게 도달하고 안정적인 추가 수익을 만들어 가시길 바랍니다SOLUTION 1. 모바일 기반 문제 풀이Dataedu는 ADsP 시험 시행 초기부터 교재를 제작하여 함께 성장했으며, 수험생에게 가장 필요한 것이 문제 풀이라는 것을 잘 알고 있습니다.이론을 공부하더라도, 주요 개념이 문제에 어떻게 적용되며, 어떤 개념이 주로 출제되는지 등의 문제 응용 능력이 중요하기 때문입니다.따라서 저희는 모바일로 문제를 풀 수 있는 기능을 첫번째로, DataeduPT 서비스를 제공합니다.SOLUTION 2. 문제 복원현재 자격증 시장의 대부분의 도서에 복원한 문제가 있지만, 책 개편에 맞춰 1년에 한번 새로운 복원 문제를 제공하고 있습니다.이는 수험생의 니즈를 만족시키지 못하며 최근 문제 출제 경향을 파악하는데 한계가 있습니다.DataeduPT는 자사 생성형 AI ‘비기봇’과 Dataedu의 복원 노하우를 통해 문제가 요구하는 핵심 내용은 유지하며 저작권에 문제가 되지 않는 최근 시험의 복원 문제를 1~2주 사이 업데이트 및 제공해드릴 예정입니다.BIGI BOT은 Dataedu의 ADsP 교재를 기반으로 각 문제에 대한 자세한 설명을 제공함으로써, 보다 이해도 높은 학습이 가능합니다.SOLUTION 3. 비기봇 해설자격증 도서는 지면의 한계로 자세한 해설을 제공하지 않고 있습니다.이는 이론보다 문제를 주로 풀며 공부하는 수험생들이 자격증 시험의 개념을 명확하게 이해하는 데 어려움을 겪게 합니다.위 문제를 해결하기
[데이터 특징]● 위드라이브 서비스 이용자들의 데이터를 활용한 도로 구간별 이동 속도 정보 확인[데이터 수요]● 교통 연구 분야 : 도로 교통 정보 분석을 통한 정책 수립 및 연구 데이터 활용● 교통관련 서비스 : 출장 세차, 정비와 같이 차량 관련 고객 수요 분석 서비스- 도로 구간별 속도 데이터 분석을 통해 서비스 제공을 위한 최적 이동 경로 도출- 고객의 서비스 예약 시 도로 정보 분석을 통해 서비스 제공 가능 최적 인력 도출[데이터 차별성]● 지도 줌(zoom) 레벨에 따라 도로 단위별 정보 제공● 특정 시간 범위 정보 제공[데이터 정보]● 지도 범위에 따라 도로 구간 단위 속도 데이터와 정확도 확인● 도로 구간 단위 속도 변화 예측 정보[데이터 형성 과정]● 위드라이브 서비스 이용자에 의해 교통 데이터 수집데이터 활용 안내● API 및 CSV 데이터 정의서 제공
[데이터 특징]● iTS 표준 노드 링크의 링크별 실시간 속도 데이터[데이터 수요]● 교통 연구 분야 : 실시간 도로 교통 정보 분석을 통한 정책 수립 및 연구 데이터 활용● 교통관제 시스템 : 실시간 도로 모니터링 데이터 활용● 교통관련 서비스 : 배달, 출장 세차와 같이 이동이 필요한 서비스- 실시간 도로 속도를 반영한 길찾기 서비스 제공- 실시간 도로 속도 정보를 활용한 자체 서비스 기능 향상[데이터 차별성]● 실시간 속도 데이터 확인 가능● 지도 범위, 줌 레벨별 링크 단위 정보 제공[데이터 정보]● iTS 표준 노드 링크- 교통정보의 원활한 교환을 위한 전국 교통망에 대해 단일화된 ID 체계 적용- 노드 : 차량이 도로를 주행함에 있어 속도의 변화가 발생되는 곳(교차로, 교량시종점, IC/JC 등)- 링크 : 속도 변화 발생점이 노드와 노드를 연결한 선. 실세계의 도로(도로, 교량, 고가도로 등)● 속도 데이터- 위드라이브 서비스를 통해 수집된 교통 데이터를 표준 노드 링크와 매핑- 링크와 매핑된 데이터의 실시간 속도 정보[데이터 형성 과정]● 위드라이브 서비스 이용자에 의해 실시간 교통 데이터 수집[데이터 활용 안내]● API 및 JSON 데이터 정의서 제공
[데이터 특징]● iTS 표준 노드 링크의 링크별 실시간 속도 변화 예측 데이터[데이터 수요]● 교통 연구 분야 : 실시간 도로 교통 정보 분석을 통한 정책 수립 및 연구 데이터 활용● 교통관제 시스템 : 실시간 도로 모니터링 데이터 활용● 교통관련 서비스 : 배달, 출장 세차와 같이 이동이 필요한 서비스- 실시간 도로 속도를 반영한 길찾기 서비스 제공- 실시간 도로 속도 정보를 활용한 자체 서비스 기능 향상[데이터 차별성]● 실시간 속도 및 예측 속도 데이터 확인 가능● 지도 범위, 줌 레벨별 링크 단위 정보 제공[데이터 정보]● iTS 표준 노드 링크- 교통정보의 원활한 교환을 위한 전국 교통망에 대해 단일화된 ID 체계 적용- 노드 : 차량이 도로를 주행함에 있어 속도의 변화가 발생되는 곳(교차로, 교량시종점, IC/JC 등)- 링크 : 속도 변화 발생점이 노드와 노드를 연결한 선. 실세계의 도로(도로, 교량, 고가도로 등)● 속도 데이터- 위드라이브 서비스를 통해 수집된 교통 데이터를 표준 노드 링크와 매핑- 링크와 매핑된 데이터의 실시간 속도 정보● 속도 예측 데이터- 위드라이브 서비스를 통해 수집된 기존 교통 빅데이터를 AI 분석을 통해 예측[데이터 형성 과정]● 위드라이브 서비스 이용자에 의해 실시간 교통 데이터 수집● 수집된 교통 빅데이터를 AI 분석 후 예측 속도 도출[데이터 활용 안내]● API 및 JSON 데이터 정의서 제공
도시가스 용도별 판매실적(연도별·월별) 데이터
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1.판매 데이터의 상품성가.도심 녹지공간 정보 개요·정의:도심내에 존재하는 녹지에 대한 정보(분포 범위,종구성,식생지수값)를 공간적으로 지오코딩하여 나타낸데이터·구축범위-수집 주기:개엽종기1회,낙엽종기1회(전체 잎의95%개엽/낙엽시기-침엽·상록수)-공간 범위:서울특별시-기간 범위:2022년1월~ 2022년12월나.데이터 형성 과정·대상지에 대한 고해상도 항공 사진및 위성 사진을 수집하고,녹지 여부를 판단할 수 있는 정규화식생지수(NDVI)를 활용하여 대상지 내의 녹지의 공간 분포도를 도출함·산출된NDVI값을 기존의 래스터(raster)형식에서벡터(폴리곤)형식으로 변환하고,대상 녹지의 분포 범위를 공간적으로 나타냄2.판매 데이터의 상세정보(1) 데이터 상세정보 순번 항목명 항목 설명 Null 여부 기본값 형식/단위 비고 1 녹지 공간 정보 녹지가 존재하는 범위를 공간 정보(shp형식)로 나타냄 - - - 비정형 데이터이며,컬럼으로 구성되지 않음 2 녹지ID값 공간정보(shp)파일 내에 부여된 녹지의 고유한ID N - 문자/단위없음 3 녹지 공간명 대상 녹지의 이름 - - 문자/단위없음 4 소재지 지번주소
상품설명 (도장 로봇 궤적·분사 패턴 데이터)1) 상품개요도장 로봇 궤적·분사 패턴 데이터는 도장 공정에서 로봇이 수행하는 **이동 궤적(자세/좌표/속도 등)**과 **분사(토출) 패턴(분사량, 압력, 분사 ON/OFF, 패턴 폭 등)**을 시간 순으로 기록한 정형 데이터입니다.로봇 프로그램 및 운전 조건이 실제 작업 품질(도막 두께 균일도, 흐름/처짐, 오버스프레이 등)과 생산성에 미치는 영향을 분석할 수 있어,도장 품질 안정화,레시피/경로 최적화,이상 동작 조기 탐지,표준 프로그램 관리에 활용할 수 있습니다.2) 상세설명데이터 구성로봇 궤적(모션) 정보: 시간(타임스탬프), 로봇/건(Gun) 식별, TCP 좌표(X/Y/Z), 자세(회전/각도), 속도/가속도, 작업 구간(패스/세그먼트) 등분사(토출) 패턴 정보: 분사 ON/OFF, 분사량/유량, 도료 압력, 에어 압력, 패턴 폭/형상, 벨 회전수(해당 시), 목표값/실측값(있는 경우) 등공정/제품 식별 정보(연계용): 라인, 공정/공정단계, 차종/부품, 작업 프로그램 ID, 사이클/작업 ID 등제공 형태:정형 로그 파일(CSV/스프레드시트 등)및(선택)항목정의서(컬럼/단위/코드)주요 특징궤적·분사 데이터가 시간 축으로 동기화되어“어디에서(좌표/패스) 무엇을(분사 조건)”했는지 구간 단위 분석 가능로봇 프로그램/레시피 변경 전후를 비교하여품질·생산성 영향 평가및 표준 조건 도출 가능환경·공정 로그, 품질/생산 결과 데이터와 연계 시 **원인-결과 분석(인과 후보)**과예측 모델링에 유리활용 분야(예시)특정 부품/영역에서 도막 불균일 발생 시해당 패스의 속도·거리·분사량·패턴폭분석오버스프레이/도료 사용량 증가 구간의분사 ON/OFF, 유량, 압력최적화로봇 축 이상/티칭 오차 등으로 인한비정상 궤적(편차, 드리프트)탐지프로그램 버전 관리 및표준 궤적·표준 레시피구축(차종/부품별)기대 효과도막 품질 편차 감소 및 불량(흐름/처짐, 미도장 등) 저감으로품질 비용 절감도료 사용량/오버스프레이 개선을 통한원가 절감 및
상품설명 (도장 로봇 품질·도료 사용량 데이터)1) 상품개요도장 로봇 품질·도료 사용량 데이터는 도장 공정에서 로봇 작업 결과로 생성되는 **품질 지표(검사 판정/불량 유형/도막 관련 결과 등)**와 **도료 사용량(소모량/분사량/유량 기반 집계 등)**을 제품·작업·시간 단위로 정리한 정형 데이터입니다.본 데이터는 품질과 원가(도료비) 사이의 관계를 데이터로 확인할 수 있어, **불량 저감(재도장 감소)**과도료 사용량 최적화(오버스프레이 저감),차종/부품별 표준 조건 수립,성과(KPI) 기반 운영에 활용할 수 있습니다.2) 상세설명데이터 구성품질 결과 정보: 검사결과(양/불), 불량코드/불량유형, 불량 발생 공정/구간(있는 경우), 판정일시, 재작업(재도장) 여부/횟수 등도료 사용량 정보: 작업(사이클)별 사용량, 제품/부품별 사용량, 분사 ON 시간, 유량/분사량 집계값, 도료 종류/색상(제공 시) 등생산/작업 식별 정보(연계용): 라인/부스/로봇 ID, 프로그램 ID(또는 레시피), 작업(사이클) ID, 차종/부품, 작업일시 등제공 형태:정형 테이블(CSV/스프레드시트)및(선택)항목정의서(컬럼/단위/코드체계)주요 특징품질(불량/재작업)과 도료 사용량을 동일 키(시간·제품·작업)로 연결할 수 있어품질-원가 통합 분석가능차종/부품/라인/로봇/프로그램 단위의 비교가 가능하여편차(Variation) 관리에 유리로봇 궤적·분사 패턴 데이터 또는 AI200 환경·공정 로그와 결합 시,도료 과다 사용/불량 발생의 영향요인을 정밀하게 탐색 가능활용 분야(예시)차종/부품별표준 도료 사용량(기준치)설정 및 초과 사용 구간(라인/로봇/프로그램) 탐지도료 사용량 증가와 함께 불량률이 상승하는 조합을 찾아조건/프로그램 개선 우선순위도출재도장(재작업)으로 인한추가 도료 소모량산정 및 비용 절감 효과 측정월/주 단위도료 사용량 KPI와품질 KPI(불량률/수율/재작업률)통합 대시보드 운영기대 효과도료 사용량 및 오버스프레이 개선을 통한원가 절감불량 및 재도장 감소로품질 비용·리드타
상품설명 (도장 부스 품질·생산 결과 데이터)1) 상품개요도장 부스 품질·생산 결과 데이터는 도장 공정 수행 이후 생성되는 **품질 판정 결과(양/불, 불량유형 등)**와 **생산 실적 정보(생산 수량, 처리 이력 등)**를 정형 형태로 제공하는 데이터 상품입니다.도장 부스(AI200) 공정·환경 로그 데이터와 시간/제품/공정 키로 연계하여,불량 원인 분석,품질 예측,재작업(재도장) 저감,생산성/수율 개선,공정 안정성 관리에 활용할 수 있습니다.2) 상세설명데이터 구성품질 결과: 검사 결과(양품/불량), 불량 코드/유형(예: 도막 불량, 흐름/처짐, 오렌지필 등), 재작업 여부, 검사 일시 등(항목은 항목정의서 기준)생산 결과: 작업/처리 이력, 생산 수량/실적, 공정 완료 정보, 라인/설비/공정단계 식별 정보 등제공 형태: 분석 활용이 가능한정형 데이터 파일(CSV/스프레드시트 등)주요 특징품질 판정과 생산 실적이 함께 포함되어수율·재작업·불량률 등 핵심 KPI 산출에 적합제품/공정/시간 식별자를 포함해환경·공정 로그(AI200)와 데이터 결합 분석가능기간/라인/차종/부품별로 품질 및 생산성 차이를 비교할 수 있어표준화 및 개선 활동에 활용 용이활용 분야(예시)불량 유형별 발생 추세 분석 및 원인 공정/구간 탐색품질 예측(불량 발생 가능성) 및 사전 경보 기준 설계재작업(재도장) 발생 패턴 분석 및 개선 우선순위 도출라인/차종/부품별 수율·생산성 비교 및 병목/변동성 분석품질 KPI 기반 운영 리포트 자동화(일/주/월)기대 효과불량률 및 재작업 감소로품질 비용 절감생산 실적과 품질을 동시에 관리하여수율/가동률 향상데이터 기반 원인 규명 및 개선 효과 검증으로지속 개선 체계 강화
상품설명 (도장 부스(AI200) 공정·환경 로그 데이터)1) 상품개요도장 부스(AI200) 공정·환경 로그 데이터는 도장 부스에서 발생하는온도·습도·압력·풍속 등 환경 데이터와라인/차종/부품/공정/시간 정보가 포함된 공정 운영 로그를 정형 형태로 제공하는 데이터 상품입니다.도장 공정의 조건 변화가 품질 및 운영 효율에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 구성되어,도장 품질 분석/불량 저감,설비 이상 감지(예지정비),운전 조건 최적화,공정 모니터링등 제조 데이터 활용 과제에 적용할 수 있습니다.2) 상세설명데이터 구성도장 부스(AI200) 환경 로그: 온도, 습도, 압력, 풍속 등(세부 항목은 항목정의서 기준)공정·운영 로그: 라인 정보, 차종, 부품, 공정/공정단계, 작업일시(시간) 등 식별 및 운영 정보제공 형태:정형 데이터 파일(예: CSV/스프레드시트 형식)주요 특징도장 공정별(부스/공정 단계) 환경 조건을 기록한시계열 기반 로그 데이터차종·부품·작업일시 등 식별 정보가 포함되어품질/불량 정보와의 연계 분석이 가능하도록 설계데이터 분석에 필요한 기본 정리(컬럼 구조화)를 통해현장 데이터의 활용성을 강화활용 분야(예시)환경 조건 변화(온습도/압력/풍속 등)와 도장 품질의 상관 분석 및 불량 원인 탐색공정 단계별 관리 기준(허용 범위) 설정 및 이탈 모니터링설비 운영 로그 기반 이상 패턴 탐지 및 예지정비 지표 설계운전 조건 최적화(품질 안정화와 비용/에너지 효율 개선 동시 고려)기대 효과도장 품질 변동성 축소 및 불량률 저감공정 조건 표준화(레시피/운전 가이드) 및 운영 효율 향상설비 리스크 조기 탐지로 다운타임 및 유지보수 비용 절감데이터 기반 공정 개선 체계 구축(리포트/지표화 기반)
본 데이터 상품은 독일 함부르크 국립박물관(MARKK)에 소장된 한국 문화유산 데이터 14건을 실측 기반 포토그래메트리 및 3D 스캐닝 기법으로 디지털화하여 구축한 고정밀 3D 객체데이터 패키지입니다. 모든 데이터는 실제 유물의 형상·곡률·표면 패턴·미세 손상까지 반영한 수십만~수백만 폴리곤 단위의 Hi-Poly Mesh로 제작되었으며, 최종 제공 형태는 FBX 단일 파일로 구성되어 있습니다. 해당 데이터는 360도 전면·후면·개방·폐쇄 등 개별 유물의 다양한 상태 및 구성 요소를 반영해 제작되었으며, 활용 목적에 따라 수요기업이 직접 LOD 제작, 경량화, 텍스처 수정 등을 수행할 수 있도록 표준화된 구조를 가지고 있습니다. 데이터 형성 과정은 원천 촬영(고해상도 디지털 이미지) → Photogrammetry Reconstruction → 정합/오차 검증 → Mesh 클리닝 및 Retopology → PBR 텍스처 제작 → 최종 FBX Export의 절차로 구성되어 있으며, 촬영 단계에서는 교차편광 촬영을 통해 반사광을 억제하고 이미지 중복도 70~80%를 유지하여 재구성 품질을 확보하였습니다. 정합 단계에서는 카메라 포즈 정확성, 고밀도 점군의 균질도, 노이즈·스파이크 제거 여부를 점검하였고, 모델링 단계에서는 배경 및 분리면 오류 제거, 형상 왜곡 최소화, 실측 치수 대비 오차율 검증을 수행하였습니다. 텍스처 제작 단계에서는 Color Checker 기반 색보정과 실물 대비 색감·질감 비교 검수를 거쳐 디지털 재질의 정확성을 확보하였습니다. 데이터 구조는 3D Geometry(Hi-Poly Mesh)와 고해상 PBR 텍스처 세트로 이루어져 있으며, 모든 파일은 FBX 기반으로 Unreal Engine, Unity Engine, Blender, Maya, 3ds Max, WebGL 등 주요 제작·개발 환경과 즉시 호환됩니다. 데이터는 총 14건의 개별 유물 파일로 구성되며, “전면/후면/개방/폐쇄”, “부속품 포함 여부”, “단일 구성 버전” 등 유물의 상
*데이터를 기반으로 한 세일즈 의사결정을 돕는 국내유일 세일즈 인텔리젼스 솔루션 제공하는 딥세일즈는 기존의 전통적인 방식의 무역거래시스템의 한계를 뛰어넘는 디지털 무역시장을 선도합니다.1.전세계 200여개국 1000만 자체 바이어 데이터베이스로 전세계에 있는 바이어와 컨택이 가능합니다.2.거래에서 발생할 수 있는 100여가지의 변수들을 모듈화해 매칭하는 자체 알고리즘 보유해 정교한 매칭이 가능합니다.3.대표메일 아닌 실제 담당자와 의사 결정권자의 컨택데이터 제공으로 효율적인 커뮤니케이션이 가능합니다.o 딥세일즈(DeepSales)- 해외로 물건을 수출하려는 세일즈 담당자를 위한, 실시간 잠재 바이어 DB 제공 서비스- 인간의 역량을 뛰어넘는 인공지능 매니져가 전 세계의 바이어를 실시간 분석하여, 제조사와 수출입 거래가 이루어질 확률이 높은, 최적의 해외 바이어 리스트를 실시간으로 제공- 스팸메일 형식의 구매 문의를 모든 바이어들에게 보낼 필요 없이, 제조사와 바이어 사이에서 수출입 거래와 관련된 요소들을 분석 후, 상호 주문 가능성이 제일 높은 최단 매칭 동선을 제공함으로써 무역 박람회나 B2B 플랫폼으로는 해결할 수 없는 비효율을 해결- 인공지능을 통해 잠재 바이어 리스트 확보 비용을 최대 90% 이상 절감1), 수출자와 수입자 간 정보 비대칭을 줄여 안전성을 높이고, 물류 흐름을 빠르게 하여 전체적인 수출입 효율을 증대o 판매 데이터의 상품성- 수요기업은 딥세일즈가 구축한 시스템과 수집한 수출입과 관련된 거래, 상품, 기업, 담당자 데이터를 이용해 정확한 의사결정을 하도록 함으로 기업의 최소의 리소스로 최대의 이윤을 창출할 수 있음 - 물리적 거리와 인간의 한계를 뛰어넘는 무역에 필요한 모든 정보를 제공- 수요기업의 물건을 구매할 바이어에 대한 360도 통합 view를 제공함으로 거래성사 가능성 증가- 잠재고객확보 및 리드를 취합하는 단계를 뛰어넘어 기회 고객에게 다이렉트로 연결함으로 5단계의 비효율적인 비즈니스 파이프라인을 3단계로 줄이며 수요기업의 DB
[데이터 특징]● 2020년 인천지역의 돌발 교통 정보[데이터 수요]● 교통 연구 분야 : 돌발 교통 정보 분석을 통한 정책 수립 및 연구 데이터 활용● 교통관련 서비스 : 배달, 출장 세차와 같이 이동이 필요한 서비스- 과거 돌발 교통 정보를 분석한 자체 서비스 안정성 향상[데이터 차별성]● 실제 도로 이용시 확인된 돌발 교통 정보 수집● GPS 좌표를 통한 돌발 교통 정보 발생 위치 확인[데이터 정보]● 돌발 교통 정보 : 사고, 정체, 행사 등 도로에서 예기치 않게 발생하는 이벤트에 대한 정보[데이터 형성 과정]● 위드라이브 톡 서비스 이용자에 의해 데이터 수집[데이터 활용 안내]● API, JSON, CSV 데이터 정의서 제공