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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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주식회사히어로웍스(HEROWORKS) VWorld 지도 이미지

주식회사히어로웍스(HEROWORKS) - 부산광역시 해운대구

광고
지번주소
부산 해운대구 센텀서로 30
기업개요 및 핵심역량(요약)
(주)히어로웍스는 호텔, 리조트, 모텔, 펜션 등 다양한 숙박시설 관련 빅데이터를 활용하여수익 관리 시스템(Revenue Management System) '데이터메니티'와리뷰 종합 관리 시스템 '리비(REVIE)'를 운영하는 기업입니다.또한 관광 숙박 산업에서 벗어나, 데이터 수집, 분석, 가공 역량을 기반으로노코드 데이터 수집 및 활용 지원 서비스 '데이터팜(DATAFARM)'을신규 런칭하여 비전문가부터 효율적인 데이터 업무를 추구하는 전문가까지누구나 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록지원합니다.100억 건 이상의 자체 수집 및 누적된 방대한 데이터를 가공하여 유용한 인사이트를 제공하는데이터셋을 개방 및 유통하여, 2024년 한국관광공사가 운영하는 한국관광 데이터랩에자체 구축 데이터셋 (15종 이상) 공급 계약을 체결하여습니다.1) 문화빅데이터플랫폼 빅데이터 센터과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 주관하는 빅데이터 센터 구축 사업(문화 분야)에 선정되어, 문화 빅데이터 플랫폼에서 수요에 기반한 신규 데이터 및 맞춤형 데이터셋을 구축하고, 구축된 데이터 공급과 컨설팅을 진행 중에 있습니다.2) 보유 및 제공 데이터1) 리드타임에 따른 객실 가격2) 객실 마감율3) 투숙객 정보(조식, 연박 여부 등)4) 속성별 리뷰 감성분석 정보5) OTA별 프로모션 정보6) 숙박시설 내 부대시설 정보7) 숙박시설 주차장/반려동물 정보8) 투숙객 체류시간 및 소비금액 데이터9) 고객 유입 지역 데이터10) 기타 수요기업 맞춤 데이터 등다양한 데이터로 다양한 산업군의 DX를 가속화하고 있습니다.3) 데이터 분석 및 컨설팅 역량자체 보유한 숙박시설 데이터 뿐 아니라,데이터 분석 전문 팀을 보유하여 교육, 의료, 제조, 유통, 금융 등 다양한 산업군의 데이터를 핸들링하였고전처리/분석/코딩/태깅/라벨링/시각화/수요자 맞춤 AI 모델링 등 각 데이터에 적합한 가공 역량을 통해산업군에 구애받지 않고 다양한 데이터 가공 및 분석 서비스를 제공합니다.4) 산업 최적화 모델 및 알고리즘
기업한글명
주식회사히어로웍스(HEROWORKS)
도로명주소
부산광역시 해운대구 센텀서로 30 (우동,KNN 타워)
등록일
2025-01-14
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2848802147&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
261
보유솔루션(요약)
시설/장비명규격수량용도설치장소워크스테이션-AMD 스레드리퍼PRO 5975wx-RAM 128G-RTX 3060-SSD 4TB1ea데이터 수집 및 관리를 위한 서버 구축주식회사 히어로웍스워크스테이션-AMD 스레드리퍼PRO 5965wx-RAM 256G-RTX 3060-SSD 4TB-HDD 12TB1ea데이터 분석 및 수요예측 데이터 발굴을 위한 머신러닝 환경 구축주식회사 히어로웍스AWS EC2 Cloud-T3.micro instance-vCPU 2-RAM 1GiB2ea- 자사 서비스 배포리뷰 크롤러자사 FastAPI 구축자사 백엔드 구축Amazon Web Services (AWS)-T3.xlarge instance-vCPU 4-RAM 16GiBGCPCloudCompute Engine e2-micro VM Vertex AI Platform2ea클라우드 환경 머신러닝Google cloud Platform(GCP)데이터메니티자사 Web Service (Saas)1ea숙박시설 최적의 객실 가격 설정, 시장 분석 솔루션Web Server리비자사 Web Service (Saas)1ea숙박시설 리뷰 종합 관리 솔루션, 자동 답글 기능Web Server데이터팜자사 Web Service (Saas)1ea노코드 데이터 수집 플랫폼API & 데이터 Tool 지원Web Server
상세주소
KNN 타워 2006호
설립일자
2022-01-19
실적(요약)
[2024]?2024년 성수기 해안가 호텔 객실 유형별 상품가격, 수량 분석 - 한국해양수산개발원여행상품 및 숙소 추천을 위한 관광 데이터 분석 - 한국관광공사캠핑 플랫폼 신규 고객 유입 및 이탈 방지 내부 데이터 분석 - 한국관광공사한국관광 데이터랩 OTA 데이터 공급 - 한국관광공사2023년 성수기 해안가 호텔 객실 유형별 상품가격, 수량 분석 - 한국해양수산개발원[2023]음악 데이터 기반 종합 AI 음악 서비스 고도화 데이터 분석 - 한국데이터산업진흥원데이터 기반 지역 워케이션 활성화 서비스 고도화 데이터 분석 - 한국데이터산업진흥원AI 기반 병의원 진료계획 및 컨택센터 서비스 고도화 데이터 분석 - 한국데이터산업진흥원숙박 데이터 확장 및 글로벌 관광 데이터셋 구축 - 한국지능정보사회진흥원[2022]인공지능 학습용 데이터 구축 (OTA 데이터) - 주식회사 디피관광수요예측을 위한 숙박 투숙객 데이터셋 구축 - 한국지능정보사회진흥원자체 브랜드 호텔 및 위탁운영 호텔의 수익 관리 분석 - 한국데이터산업진흥원
영문주소
30 Centum seo-ro, Haeundae-gu, Busan
우편번호
48,058
유지보수(후속지원)전략(요약)
ㅇ 유지보수 및 후속지원- (유지보수 체계화) 수요기업에게 성공적인 데이터 제공 및 서비스를 위해 시스템 관리, 보안, 복구, 유지관리 등의 교육과 유지보수 체계 구축- (정기적인 니즈 파악) 수요기업을 대상으로 정기적(월/분기)으로 제공 데이터에 대한 추가 수요 및 애로사항 등 의견 수렴을 통해 수요기업 맞춤 데이터 및 서비스 제공- (무상 유지보수) 데이터 활용 서비스의 무상 유지보수 기간은 최종 산출물을 제공하고부터 1년이며, 무상 유지보수 기간 중 데이터 이상 발생 시 수요기업과의 협의를 통해 신속한 사후 처리 무상 지원 및 업데이트- (오류 체크리스트 작성) 제공 데이터의 오류 또는 이상 발생 시, 신속한 조치를 통해 문제를 해결하고, 해당 문제의 해결 결과를 리포트 형식으로 작성하여 재발 방지 교육 진행- (전문 인력 구축) 데이터 바우처 수요기업이 지속적으로 증가할 경우, 데이터 전문 인력 추가 고용 및 기존 타 업무 인력 이동 배치 예정
주요서비스 상세정보(요약)
1. 데이터 크롤러 구축 및 수집 · 수집 대상 웹사이트, 데이터, 형식, 주기 설정 · 법적 이슈(저작권, 개인정보) 점검 · 크롤러 개발 (Python 기반 BeautifulSoup, Selenium 등) · 대량 데이터 수집 및 저장 · 수집 데이터 정확성 및 최신성 점검 · 오류 처리 및 로그 검토 · 클라우드 기반 크롤러 배포 및 스케일링 · API 연동을 통한 데이터 수집 최적화 2. 데이터 전처리 / 분석 · 수요기업 데이터의 구조, 형식, 품질을 사전 분석하여 요구사항 정의 · 이상치 제거, 누락값 처리, 표준화 등 전처리 방식 사전 협의 · 데이터 클렌징 (결측값, 중복값 처리) · 데이터 통합 (다양한 소스의 데이터 병합) · 기초 통계 분석 및 패턴 탐지 · 전처리 결과에 대한 품질 검토 및 보완 · Python, R, SQL 등 데이터 처리 분석 도구 활용 · 데이터 검증 및 테스트 자동화 스크립트 적용3. 데이터 태깅 / 라벨링 · 수요기업 목적에 맞는 라벨링 기준 정의 · 데이터셋 분류, 태깅/라벨링 체계 설계 · 전문 라벨링 툴(ex: Label Studio, Amazon SageMaker Ground Truth) 사용 · 이미지, 텍스트, 음성 데이터 등 유형별 라벨링 · 객체 탐지, 분류, 키워드 태깅 · 라벨링 정확도 검증 : 샘플 검수 및 AI 모델 테스트4. 수요자 맞춤 분석 모델 · 수요기업 요구사항 및 데이터 기반 분석 모델 목표 설정 · 데이터 EDA 및 모델 개발 계획 작성 · TensorFlow, Pytorch 등 ML/DL 프레임워크 활용 · 클라우드 기반 개발환경 (AWS, GCP) 지원 · 머신러닝/딥러닝 모델 설계 및 구현 · 모델 학습 및 하이퍼파라미터 튜닝 · 결과 해석 및 보고서 작성5. 데이터 시각화 · 분석 결과물 구조 파악 및 주요 시각화 요구사항 수립 · 시각화 대시보드 및 리포트 구조 설계 (목적, 대상, KPI 등) · 시각화 대시보드 개발 (Tableau, PowerBI 등) · 데이터
카테고리구분
전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,AI Hub 학습용 데이터 재가공,전략수립,설계,생성·수집,적재
품질확보전략(요약)
ㅇ 품질확보 전략- (품질 보증 전담 팀 구성) 자사 인력을 활용하여 수요기업에 제공하기 위한 데이터의 품질을 보증할 수 있도록 품질 보증 전담 TF를 구성하고 운영인원직책수행 업무사업 총괄COO품질 보증 업무 총괄데이터 결과물 관리수집 데이터 품질 실무책임책임수집 데이터 품질 기준 검토수집 데이터 품질 결과 검토가공 데이터 품질 실무책임CTO가공 데이터 품질 기준 검토가공 데이터 품질 결과 검토품질검증 실무매니저데이터 수집 및 가공데이터 품질진단메타데이터 작성품질검증 실무매니저데이터 수집 및 가공데이터 품질진단메타데이터 작성품질검증 실무매니저데이터 수집 및 가공데이터 품질진단- (품질 기준 정의) 빅데이터 플랫폼 및 센터 데이터 품질관리 가이드, AI 학습용 데이터 품질관리 가이드, 데이터산업진흥원 품질평가 가이드 등 표준화된 가이드를 참고하여 품질 기준 정의- (품질보증 절차 및 방법) · (1) 수집 가공 담당자별 데이터 검증 진행 · 수집 데이터 및 가공 데이터에 대한 품질 담당자를 배정 · 배정된 담당자는 사전 정의된 품질 진단 기준 (완전성, 유효성, 유일성, 정확성, 일관성)을 바탕으로 쿼리를 구성함 · 작성된 쿼리문을 바탕으로 품질진단 검증 · 데이터 유형별로 누락, 형식 오류, 이상치 등을 파악하고, 필요한 경우 데이터 확인 및 보강을 통해 데이터 일관성과 타당성 확보 · (2) 품질관리 책임자 결과 검토 · 담당자의 진단 결과를 참고하여 데이터 품질을 최종적으로 점검 · 누락사항, 오류율, 데이터 비교 검토, 문서화 등 전체 데이터에 대한 점검사항 확인 · 누락사항, 데이터 품질이상 발생 시 데이터 재가공 및 품질점검 재 검증 · 품질 책임자는 품질 결과에 대해 수요기업에 검토를 위한 자료를 공유하고 피드백 수렴 · (3) 수요기업 품질진단 결과 공유 · 품질 책임자는 완료된 진단결과에 대한 내용을 발주처에 공유하여 검토를 요청 · 누락사항 또는 피드백에 대한 수렴 후 요청사항에 맞춰 재 점검 수행 · 피드백에 대한 내용 적용 후
활용사례(요약)
1.데이터 크롤러 구축 및 수집 - 주요 기술 : 웹 크롤러 기술, API 연동 데이터 수집, 비정형 데이터 정규화활용 예시· 숙박시설 리뷰 데이터를 실시간으로 수집하여 고객 선호도 분석 및 시장 트렌드 도출· 관광 데이터를 수집해 지역별 여행객 동향 분석2.데이터 전처리 및 분석 - 주요 기술 : 데이터 클렌징, 이상치 탐지 및 보정, 데이터 통합 기술활용 예시· 의료 분야에서 환자의 음성 데이터를 정제하여 예측 모델링 정확도 향상· 제조 분야 데이터를 기반으로 생산 라인 데이터를 분석하여 공정 최적화 기여3.데이터 태깅 및 라벨링 - 주요 기술 : AI 학습을 위한 데이터 라벨링, 데이터셋 표준화활용 예시· 투숙객 리뷰 데이터를 직접 수집하고 키워드 별 카테고리, 감성 라벨링· 환자 음성 데이터 라벨링으로 AI 모델 훈련 데이터셋 제작4.수요자 맞춤 분석 모델 구축 - 주요 기술 : 머신러닝 및 딥러닝 모델링, 예측 분석활용 예시· 5억 건 이상의 가격 데이터를 기반으로 숙박시설의 최적 객실 가격을 예측하는 모델 개발· Bert 기반 숙박산업 전문 자체 AI 모델 확보(최근 연구 자료 내 수치보다 높은 정확성 확보)Target Aspect Sentiment Detection연구기관Guangdong University한양대학교주식회사 히어로웍스논문명Target-Aspect-Sentiment Joint Detection for Aspect-Based Sentiment AnalysisCNN 보조 손실을 이용한 차원 기반 감성 분석산업군 별 고유 카테고리 적용을 통한 키워드 추출 방식based language영어영어한글ModelAccuracy ①TAS-BERT-BIO-CRFTAS-BERT with CNNauxiliary loss(1D)TASD All tuples P65.896073.29ModelAccuracy ②TAS-BERT-SW-TOTAS-BERT with CNNauxiliary loss(2D)TASD All tuples R58.096063.25.데이터 시각

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