분석(Analytics)

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데이터

오늘날의 데이터는 빠르고, 크고, 복잡합니다. 분석 솔루션은 기존의 구조화된 데이터와 스트리밍 센서 데이터, 이미지 및 비디오와 같은 새로운 형식을 포함하는 모든 유형의 데이터를 분석해야 합니다.

해당 데이터에 액세스하고, 준비하고, 정리하고, 관리하려면 데이터 관리 전략 또한 필요합니다.

데이터를 어떻게 수집하고 정리하며 저장하고 계시나요? 데이터 준비에는 분석 프로젝트에 사용되는 시간의 최대 80%가 소요되는 것으로 추정됩니다. 그 시간을 모델을 구축하는 데 사용하는 것이 더 낫지 않을까요?

지능형 분석 플랫폼은 네이티브 액세스 엔진, 통합 데이터 품질, AI를 통해 시간 소모적인 작업을 자동화하는 데이터 준비 도구를 활용하여 데이터 준비를 간소화합니다.

마지막으로 데이터 거버넌스는 출처와 내용을 알고 데이터 품질을 모니터링할 수 있기 때문에 데이터 신뢰도를 보장합니다. 또한 데이터 거버넌스를 통해 필요시 데이터를 쉽게 보호할 수 있습니다.

탐색

탐색은 탐구, 시각화 및 모델 구축과 관련된 모든 것입니다. 올바른 알고리즘을 찾는 일은 시행착오의 과정인 경우가 많습니다. 그러나 이러한 시도의 과정을 쉽게 문서화하고, 저장 및 비교할 수 있을 때 프로세스가 가장 효과적으로 작동합니다.

적합한 알고리즘 선택은 데이터 크기, 비즈니스 니즈, 교육 시간, 파라미터, 데이터 포인트 등을 비롯한 여러 요인에 따라 달라집니다. 가장 숙련된 데이터 과학자라 할지라도 최적의 알고리즘을 알기 위해서는 다양한 접근 방식으로 실험해 봐야만 합니다.

사실, 탐색 단계에서는 일반적으로 다른 프로그래밍 언어로 작성된 다양한 모델과 상이한 데이터 기능을 비교합니다.

예를 들어, 우리 몸의 간을 스캔하여 종양을 식별하기 위해 객체 탐지를 사용한 최근의 분석 프로젝트는 여러 신경 네트워크를 탐색하고 몇 주 동안 다른 모델의 결과를 비교하고 문서화하는 것으로 시작되었습니다.

이러한 협업 프로세스는 다양한 기술을 갖춘 데이터 과학자가 자신이 선택한 언어로 코드를 작성할 수 있을 때 가장 효과적입니다. 프로그래머가 아닌 사람은 시각적인 포인트 앤 클릭 인터페이스를 사용하여 다양한 분석 접근 방식의 결과를 탐색할 수 있습니다.

배포

분석 작업을 통해 성과를 거두려면 탐색 결과를 배포하고 사용해야 합니다. 머신 러닝 및 기타 모델은 보관용으로 만드는 것이 아닙니다. 비즈니스 가치를 얻으려면 이를 사용해야 합니다. 하지만 대부분의 조직이 배포 단계에서 가장 큰 어려움을 겪고 있습니다.

단일 모델을 구축하든 수천 개의 모델을 구축하든 선택 모델에서 배포 모델로 전환하려면 모델 관리가 필요합니다. 모델 관리는 버전 제어 기능을 제공하고 모델 등록, 검증, 중앙 관리를 지원합니다. 또한 모델 배포 및 모니터링을 위한 절차와 규칙을 개발하는 데 도움이 됩니다. 데이터와 모델 사용에 대한 투명성도 얻을 수 있습니다.

모델을 구축한 후에는 어디서든 모델을 구현하는 것을 목표로 삼아야 합니다. 실행 대시보드나 운영 체제에 바로 배포하거나 API를 통해 기타 앱에 구축하는 방법 등이 있습니다.