편집자 주: 본 논문은 JMP Discovery Summit 2016 참석자에 의해 최우수 기여 논문으로 선정되었습니다.
패트릭 빌트겐 , 박사, Vencore 분석 기술 이사
활동 기반 인텔리전스(ABI)는 국가 안보를 강화하기 위해 공간적으로 활성화된 "빅 데이터"를 사용하는 인텔리전스 분석을 위한 새로운 방법론입니다. 테러 방지를 위해 개발된 ABI 방법은 광범위한 인텔리전스 문제에 적용되고 있습니다. 분석가는 점점 더 통계적으로 생각하고 여러 유형의 데이터를 통합하여 공간과 시간에 걸친 복잡한 인간 행동을 이해해야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 JMP가 공간과 시간에 걸쳐 데이터를 시각적으로 탐색하는 도구로 사용되는 방법을 보여줍니다. JMP의 연결된 데이터 측면을 통해 인텔리전스 분석가가 공간 및 통계적 뷰 사이를 원활하게 이동하고 데이터를 동적으로 필터링하여 패턴과 추세를 이해하는 방법을 보여줍니다. JMP의 직관적인 그래픽 인터페이스를 통해 분석가는 질문을 통해 이전에 알려지지 않은 개체(사람, 차량)를 발견하고, 데이터 세트에서 활동을 상관시키고, 인간 차원에서 복잡한 활동을 설명하는 대화형 "공간 스토리"를 개발할 수 있습니다. 이러한 방법은 정부 인텔리전스 분석가가 사용하지만 발표자는 상업 마케팅 및 사물 인터넷의 퍼블릭 도메인 사례를 보여 기본 원칙을 설명하고 이러한 방법을 다른 분야의 기술과 교차 수정하는 방법에 대한 토론을 자극합니다.
