ACL™ 은 감사와 재무 전문가가 데이터 추출, 데이터 분석, 부정적발(Fraud Detection)과 상시모니터링(Enterprise Continuous Monitoring)을 위해 사용하는 소프트웨어 도구입니다. 사용하기 쉬우며 강력한 도구인 ACL은 여러분의 분석업무, 개인 생산성 증대에 대해 깊이 있고, 폭 넓게 확장해 나갈 수 있도록 하며 또한 습득결과에 대해 신뢰를 갖게 해 줍니다. ACL을 통해서 조직은 신속한 자금회수, Risk 감소, 준법감시(compliance) 보장과 손실을 최소화 하며, 이익 증대를 실현할 수 있습니다.

ACL™ 은 데이터 접근 , 분석 , 통합 리포팅에 대해 독특하고 강력한 조합 기능을 제공하며 , 완벽한 데이터 품질과 무결성 보장을 위해 원본 데이터가 손상되지 않고 PC 나 서버상의 어떤 데이터 , Flat(Text file), 관계형 데이터베이스(Relation database), 스프레드시트(Excel file 등), 리포트 파일이든 전사적 데이터에 대해 읽고, 대사할 수 있도록 합니다.

개인용 PC 또는 ACL™ Analytics Exchange 서버의 클라이언트로써 ACL은 단일, 통합 클라이언트 인터페이스 하나만으로 쉽고, 빠르게 데이터에 접근해 사용할 수 있도록 합니다.

예를 들어 몇 번의 클릭만으로 분석서버 데이터, 메인 프레임에 저장된 정보, mySAP ERP 자료, 네트워크 PC 등으로부터 자료를 가져올 수 있습니다. 새로운 원본 데이터에 접근함에 있어 최상의 성능과 최적의 유연성을 보장합니다.

간단한 분류에서 복잡한 테스트까지 분석력을 필요로 하는 모든 영역에 대한 데이터 분석을 위해 명령어들이 사전 프로그램 되어 있습니다. 상시모니터링과 실시간 통보를 통해 자동 분석이 이루어 집니다.

ACL로 가능한 작업 :

  • 직관적인 사용자 인터페이스를 가지고 풀 다운 메뉴, 툴바, 포인트 & 클릭 명령어들을 통해 IT 부서로부터 독립적으로 보다 신속하고, 효과적인 데이터 분석이 가능

  • 어떠한 사이즈의 트랜잭션 데이터 파일도 신속하게 분석하며 100% 적용범위와 결과에 대한 최상의 신뢰를 보장

  • 쉬운 이해, 쉬운 보고서 디자인, Drag & Drop 을 통해 화면상의 결과들에 대한 미리 보기와 수정 가능

  • 트랜드 파악, 예외사항에 대한 정확한 지적과 잠재적인 관심영역 강조

  • 사용자의 기준에 따라 파일을 비교, 분석하여 잘 못된 것들에 대한 소재와 잠재부정 파악

  • 통제안건에 대한 정의와 준법감시 기준 보장

[ACL™ ANALYTICS v11 기준]

협업, 조사, 해석을 통해 데이터 분석을 혁신하십시오.

ACL™ Analytics 11 은 데이터 분석의 능력을 배가시킴으로써 새로운 역량을 제공합니다.

데이터 분석은 데이터에 대해 더욱 깊은 이해를 원하는, 그 목적이 비즈니스 성과의 향상이든, 컴플라이언스 보장이든, 통제 모니터링이든, 어떤 조직에게나 필수 불가결한 사항이 되고 있습니다. 하지만 분석은 어디에나 흔히 사용됨으로 조직에서의 그 중요성이 간과될 수 있고, 결과적으로 데이터 분석을 당연하게 여기거나 그것이 제공하는 중요한 가치를 깨닫지 못할 수 있습니다. 기업의 경영자나 주요 관계자들이 데이터 분석을 간과하거나 그 잠재력을 인식하지 못하고 그 영향력을 과소평가 함으로써 의도하지 않게 데이터 분석을 하찮게 여기게 되는 일이 없도록 하는 것이 매우 중요합니다.

ACL™ Analytics 11 소개 - 데이터 분석을 혁신하십시오.

ACL™ Analytics 의 최신 버전은 다양한 소스로부터 추출한 대량의 데이터를 대상으로 강력한 분석능력을 제공하는 전통을 이어가고 있지만, 이제는 조직의 다른 영역들에도 쉽게 사용할 수 있도록 기존의 데이터 분석 접근방식을 혁신하였습니다. Lauchpad로 로그인을 중앙 집중화 함으로써 Analytics 11 의 배포 자체가 간소화 되었습니다. Lauchpad는 셀프서비스 접속과 단일화 된 관리 포인트를 제공합니다. Analytics 11은 네 가지 주요 기능을 가능하게 함으로써 데이터 분석이 더 많은 사람들에게 더 유용하게 사용될 수 있도록 합니다.

1. 향상된 스크립트 개발과 강화된 분석 엔진으로 성능을 높임

분석 능력이 중요하더라도, 데이터의 양이 끊임없이 증가함에 따라 근본적인 성능 또한 마찬가지로 중요합니다. 고객의 대량 데이터 분석에 필요한 고속의 성능을 제공하기 위하여 ACL Analytic 엔진의 견고성과 신뢰성은 지속적으로 향상되고 있습니다. 스크립트 작성의 개선 또한 신속한 결과를 도출하기 위한 강화된 성능에 도움이 됩니다.

  • 분석 엔진 성능 증진 - 새로운 최적화와 다수의 스레드를 처리(multiple processing threads)하는 병렬 정렬(sorting) 알고리듬 채용

  • 2GB 제한 없앰 - Indexes, Command Logs, temporary project (.AC) files

  • 새로운 명령어와 함수 추가 - SAVE LAYOUT, IMPORT LAYOUT, EXPORT JSON
    PROPERTIES(), GETOPTIONS(), HASH(), REXFIND(), REXREPLACE()

  • 확장된 기능 - Classify, Stratify, Age, Summarize 가 각 부분합에 대해 min, max, average 산출

  • 쉬워진 스크립트 작성 - 편집기가 코드 자동완성과 함수에 대한 문법 도우미 기능 제공

  • 더 신속한 분석의 개발과 실행 - 분석 header 검증 도구와 ACL Project 안에서 테스트 값으로 분석 실행하는 기능

  • 스크립트 작성 기술과 모범사례 활용 - 온라인 ACL 스크립트 저장소 ScriptHub

2. 증가된 접근성을 위해 효과적으로 데이터 분석 결과 공유

데이터 분석의 결과가 중요하기는 하지만 조직의 다른 부분과 효과적으로 공유할 수 없다면 제한된 가치 밖에 얻을 수 없습니다. ACL Analytics는 이미 분석의 접근성과 반복성을 위해 ACL 스크립트를 원 클릭 어플리케이션으로 편리하게 꾸리고 배포할 수 있게 합니다.




  • ACL 스크립트를 실행하고 공유하는 새로운 방법 - 분석의 접근성을 증진하여, 조직의 다른 영역에서도 분석을 활용할 힘을 가지도록 도움을 줍니다. 쉽게 사용하고, 쉽게 공유할 수 있는 분석 애플리케이션을 통해, 기술을 모르는 사용자들도 수작업에 비해 상당한 시간절감 효과를 이룰 수 있습니다.

  • 단순화된 데이터 해석 인터페이스 - 데이터에 대한 사용하기 쉬운 새로운 인터페이스를 제공하며, 이를 통해 검토(viewing)하고, 필터링(filtering)하고, 정렬(sorting)하게 함으로써 데이터로부터 더 쉽게 의미를 도출할 수 있게 합니다.

3. 데이터의 용이한 조사와 이해

Analytics 11 는 새로운 데이터 시각화 기능을 제공하여, 사용자가 조사결과를 더 설득력 있고 포괄적으로 시각화해서 교감하는 것을 훨씬 용이하게 해줍니다. 이것은 분석을 하는 사람과 그 결과를 받는 사람 양쪽 모두에게 중요한 혜택을 제공해 줍니다. 데이터 시각화는 사용자가 데이터를 더 쉽게 해석하도록 돕는 동시에 결과를 효과적으로 경영진에 설명하는 수단으로 제공됩니다.




  • 데이터를 요약하고 발표하기 위한 새로운 인터랙티브 시각화 - 분석결과를 비즈니스적으로 이해하기 쉽게 하여, 경영진의 관점으로 전환하는 것을 용이하게 합니다.

  • 데이터 조사를 위한 새로운 인터페이스 - 사용하기 쉬운 시각화 기능을 통해 데이터 속에 숨겨진 통찰력을 손쉽게 드러내어 줍니다. 시각화는 필터를 조정하여 새로운 변수를 즉각적으로 반영하고, 변환하여 그것이 어떻게 데이터에 영향을 미치는지 즉시, 볼 수 있도록 합니다.

4. 문제해결을 위한 신속한 조치

일단 문제가 밝혀지면 문제 해결을 위한 조치가 결정되기 까지는 진정한 종결에 이를 수 없습니다. Analytics 11은 사용자가 위반자에게 통보하고 소명을 요구하는 것을 용이하게 함으로써, 분석작업을 종결할 수 있도록 합니다.




더 나아가 Analytics 11은 결과를 클라우드를 통해 공유할 수 있게 합니다. 이 것은 분석결과에 대한 접근성을 크게 향상시킬 뿐 아니라 협력의 기회를 넓히고 또한 데이터 분석 수행자들의 노고를 인정받을 수 있게 합니다.

  • 분석결과 클라우드 - 분석결과를 표, 문서, 이메일로 공유하는 번잡함과 복잡성을 없애 줍니다. 클라우드를 통해 데이터 분석의 성과를 신속히 방송하여 협력을 증진하고, 조사를 용이하게 하며 멋진 차트와 그래프로 더욱 직관적인 해석이 가능하도록 합니다.

[ACL™ ANALYTICS v14 기준]

1. 데이터 추출을 위한 ACL Connectors 제공

ACL data connectors 를 사용하여, 다음과 같은 외부 데이터 소스(external data sources )에 연결할 수 있습니다.

  • ACL data connectors - Active Directory, Apache Spark, Jira, Open Exchange Rates, Amazon DynamoDB, Cloudera Impala, JSON, Oracle, Amazon Redshift, Concur, LDAP, Salesforce, Apache Cassandra, Couchbase, Marketo, SAP, Apache Drill, Email, Microsoft SQL Server, ServiceNow, Apache HBase, Exchange, MongoDB, Teradata, Apache Hive, Google BigQuery, MySQL, Twitter 및 기타 ODBC 연계


2. 추가된 명령어(Command)

데이터 분석의 영역을 확대 적용해 불 수 있도록 다양한 명령어(command)가 지속적으로 추가 되어 제공되고 있습니다.

  • Outliers (특이치)

    새로운 outliers(특이치) 기능(OUTLIERS command)은 ACL 테이블의 지정된 숫자 필드(numeric field)에서 통계 특이치(statistical outliers)를 식별합니다.

    그룹별(by group)로 또는 전체(entire) 테이블에 대해 특이치(outliers)를 식별할 수 있는 옵션을 갖게 됩니다.

    하나의 명령(one command)으로 통계 이상(statistical anomalies)을 식별합니다.

    일련의 분석 단계(analytic steps)를 하나의 간단한 명령으로 단순화했습니다. 새로운 OUTLIERS command 는 테이블의 지정된 숫자 필드(numeric field)에서 통계 이상(statistical anomalies)을 식별하므로 예외(exceptions)를 찾는 대신 예외를 분석하는데 더 많은 시간을 할애 할 수 있습니다.

  • Fuzzy joins

    이제부터는 거의 동일한 key field 값(values)에 대해 두 테이블을 join 할 수 있습니다.

    두 가지 fuzzy matching 알고리즘 중에서 선택할 수 있습니다.

    "Dice coefficient(다이스 계수)" 또는 "Levenshtein distance(레빈쉬타인 거리)"

    ACL 의 기존 joins 에는 key field 값(values)이 정확히 동일해야 match 가 이루어 집니다.

  • Machine learning command(기계 학습 명령)

    새 Cluster command 는 ACL 에서 계획된 일련의 Machine learning command(기계 학습 명령) 중 첫 번째 명령입니다. Cluster 를 사용하면 기존 접근 방식으로는 탐지되지 않은 데이터 세트(data set)의 그룹화(groupings)를 발견해 낼 수 있습니다.

    새로운 machine learning(기계 학습) 기능을 활용하여 규칙 기반(rules-based) 분석에서는 할 수 없는 사각 지대(blind spots)를 찾아 낼 수 있습니다. 새로운 CLUSTER 명령을 사용하면, machine(컴퓨터)에서 데이터 탐색을 수행 할 수 있습니다.



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