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분석/인텔리전스 · Solution CBAN

CodeAnalyze 분석/인텔리전스

데이터 통계 분석. CODEBAILEY 분석/인텔리전스 카테고리의 핵심 솔루션으로, 엔터프라이즈 환경에서 검증된 안정성과 성능을 제공합니다.

CBAN
Solution Code
99.9%
시스템 가용성
2주
POC 기간
24 / 7
기술 지원
Product Preview

실제 콘솔 화면 미리보기

CodeAnalyze 콘솔에서 분산된 데이터 자산을 한눈에 모니터링하고, 파이프라인을 실시간으로 운영합니다.

데모 요청
https://app.codebailey.com/analyze/workspace/prod/eda/overview
EDA Workspace · Overview
● Profiling engine ready
Datasets Profiled
38
Tests Run
214
Significant Findings
57
Active Notebooks
12
EDA Workflow · sales_panel.csv
Load Data › Profile › Test · ANOVA › Visualize › Report
Recent Activity
11:42:07profile.run · sales_panel · 24 cols, 0 nulls flaggedOK
11:40:55test.ttest · group_A vs group_B · p=0.012OK
11:39:31dist.fit · revenue skew=1.84 · non-normalWARN
11:38:18corr.matrix · 18 vars · 3 pairs |r|>0.7OK
11:36:44regression.ols · churn ~ tenure+usage · R²=0.61OK
Hypothesis Tests · Results
⌕ α = 0.05
⌕ method:t-test OR method:anova AND p<0.05 214 tests run
All Tests t-test (86) ANOVA (47) Chi-square (39) Correlation (42)
Test
Method
p-value
Effect
test.revenue_by_segment
one-way ANOVA
0.003
η²=0.18
›
test.conversion_A_vs_B
two-sample t-test
0.012
d=0.42
›
test.churn_vs_plan_type
chi-square
0.001
V=0.31
›
test.tenure_vs_usage
Pearson r
<0.001
r=0.74
›
test.price_elasticity_region
OLS regression
0.021
β=-0.38
›
test.satisfaction_by_channel
Kruskal-Wallis
0.214
n.s.
›
Correlation · sales_panel
Pearson · 18 variables
Analysis Flow · Variable Relationships
Variables
tenurenumeric
monthly_usagenumeric
support_ticketscount
Profile
summary.statsmean / sd / skew
Method
CorrelationPearson r
Strong Pairs
tenure ~ usager=0.74
usage ~ revenuer=0.68
Next Step
OLS regressionpredict churn
VIF checkmulticollinearity
Correlation Matrix · 변수 상관도
r=0.74tenure ↔ monthly_usageSTRONG
r=0.68monthly_usage ↔ revenueSTRONG
r=0.41support_tickets ↔ churnMODERATE
r=0.09region_code ↔ revenueWEAK
How It Works

5단계 워크플로우

분석/인텔리전스 도메인의 전 주기를 자동화된 파이프라인으로 처리합니다.

STEP 01

Define

분석 목적과 KPI를 정의하고 데이터 소스 · 차원 · 측정값을 매핑합니다.

STEP 02

Query

표준 SQL · NoSQL · 페더레이션 쿼리로 다중 소스에서 데이터를 조회합니다.

STEP 03

Analyze

통계 검정 · 회귀 · 시계열 분해 · AutoML로 인사이트를 도출합니다.

STEP 04

Visualize

차트 · 대시보드 · 자연어 요약으로 결과를 직관적으로 표현합니다.

STEP 05

Distribute

구독 리포트 · 알림 · 임베드 위젯으로 인사이트를 조직 전체에 전파합니다.

Core Capabilities

8가지 핵심 기능

분석/인텔리전스 운영에 필요한 모든 기능을 단일 플랫폼에서 통합 제공합니다.

SQ

SQL Engine

표준 SQL + Window Functions + CTE + Federated Query를 단일 인터페이스로 제공합니다.

ST

Statistical

t-test · ANOVA · 회귀 분석 · 상관 분석 등 통계 검정을 노코드로 수행합니다.

TS

Time-series

시계열 분해 · 계절성 분석 · 트렌드 추출 · 변화점 탐지를 자동화합니다.

AM

AutoML

자동 특성 선택 · 모델 선택 · 하이퍼파라미터 튜닝으로 ML 모델을 노코드로 학습합니다.

NG

NLG Insight

LLM 기반 자연어 인사이트 자동 생성으로 차트 해설을 즉시 제공합니다.

FC

Forecasting

ARIMA · Prophet · LSTM · Transformer 다중 예측 모델을 자동 선택합니다.

DR

Drill-down

차원별 세부 분석 · 슬라이스 · 다이스 · 피벗으로 데이터를 다각도 탐색합니다.

CR

Custom Report

템플릿 기반 보고서 자동 생성 · 스케줄 발송 · PDF/Excel 내보내기를 지원합니다.

Differentiators

CodeAnalyze만의 핵심 차별점

탐색적 데이터 분석(EDA)부터 가설 검정 · 상관 · 회귀까지, 통계적으로 검증된 결론을 효과크기와 함께 도출하는 통계 분석 엔진이 CodeAnalyze의 핵심입니다.

전체 솔루션

자동
데이터 프로파일링

데이터를 적재하는 순간 분포 · 결측 · 이상치를 자동 진단해 EDA를 가속합니다.

  • 컬럼별 요약 통계 (mean · sd · skew)
  • 결측치 · 이상치 자동 플래깅
  • 분포 적합 · 정규성 판정 (skew=1.84 등)
  • 적재 → 프로파일 → 검정 → 리포트 자동 흐름

가설 검정
& 효과크기

p-value만이 아니라 효과크기까지 함께 제시해 통계적 의사결정을 지원합니다.

  • t-test · ANOVA · Chi-square · Kruskal-Wallis
  • 효과크기 동시 산출 (η² · Cohen's d · Cramér's V)
  • α 유의수준 기반 유의성 자동 판정
  • 비모수 검정 자동 대체 (비정규 분포 시)

상관 · 회귀
모델링

변수 간 관계를 정량화하고 회귀로 연결해 예측 가능한 모델을 만듭니다.

  • Pearson 상관 매트릭스 · 강한 쌍 자동 추출
  • OLS 회귀 · 계수(β) · R² 해석
  • VIF 다중공선성 점검
  • 노트북 연동 재현 가능 분석
Developer Experience

API & SDK 예제 코드

REST · SDK · CLI — 개발자가 즉시 통합 가능한 형태로 API를 제공합니다.

# 분석 쿼리 실행
curl -X POST "https://api.codebailey.com/v1/analyze/queries" \
  -H "Authorization: Bearer $CBAN_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "sql": "SELECT region, SUM(amount) AS revenue FROM analytics.orders_fact WHERE date >= CURRENT_DATE - 30 GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC",
    "options": { "cache": "auto", "explain": true, "nlg_summary": true }
  }'

# Response · 200 OK
{
  "query_id": "q_2026051401",
  "rows": 7,
  "latency_ms": 1184,
  "nlg_summary": "APAC 매출이 전월 대비 12.4% 상승했습니다."
}
Use Cases

활용 사례

CodeAnalyze이(가) 실제로 활용되는 대표적인 산업 시나리오.

CASE 01
경영
· 전략
경영진 KPI 대시보드와 자연어 요약으로 의사결정 사이클을 단축합니다.
CASE 02
마케팅
· 영업
세그먼트 분석 · 캠페인 효과 측정 · 매출 예측을 셀프서비스로 제공합니다.
CASE 03
운영
· 공급망
수요 예측 · 재고 최적화 · 이상 패턴 탐지를 단일 워크벤치에서 수행합니다.
Technical Specifications

기술 사양 명세서

성능 · 확장성 · API · 데이터 소스 · 보안 · 배포의 6개 영역으로 정리한 프로덕션 명세.

SPEC 01
Performance & SLA
평균 응답 시간 (p95)
< 200 ms
평균 응답 시간 (p99)
< 500 ms
최대 처리량
100,000 ops / s
가용성 SLA
99.99% (3-AZ)
RPO / RTO
< 1 hour / < 1 hour
SPEC 02
Scalability
최대 카탈로그 자산
10M+ assets
동시 사용자
5,000 concurrent
파이프라인 동시 실행
200+ parallel
스케일 모델
Horizontal · Stateless
멀티 테넌시
Workspace-level isolation
SPEC 03
APIs & Protocols
REST API
OpenAPI 3.1 · v1
GraphQL
Spec compliant · Subscriptions
SDKs
PythonJavaNode.jsGo
CLI
codebailey-cli (macOS · Linux · Win)
Event Streaming
Kafka · Webhooks · SSE
SPEC 04
Data Sources Supported
RDBMS
OraclePostgreSQLMySQLMSSQLDB2
Data Warehouse
SnowflakeBigQueryRedshiftDatabricks
Lake / Table Format
IcebergDelta LakeHudiParquet
Messaging
KafkaPulsarKinesisRabbitMQ
SaaS Connectors
142+ (Salesforce, HubSpot 등)
SPEC 05
Security & Compliance
저장 암호화
AES-256 · Envelope Encryption
전송 암호화
TLS 1.3 · mTLS 지원
접근 제어
RBAC + ABAC + Row/Col Policy
감사 로그
변조 불가 (Append-only)
규제 대응
개인정보보호법 · OWASP Top 10
SSO · IdP 연동
SAML 2.0 · OIDC · LDAP
SPEC 06
Deployment & Operations
배포 모델
SaaS · Self-hosted · Air-gapped
컨테이너 런타임
Docker · containerd
오케스트레이션
Kubernetes 1.27+
설치 방식
Helm Chart · Terraform Module
관측성
Prometheus · OpenTelemetry
기술 지원
24 / 7 (Enterprise)

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