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오라클, 오라클 클라우드 데이터 사이언스 플랫폼 발표

편집부 | ITWorld 2020.02.14
오라클이 기업의 데이터 사이언스 활용을 지원하는 오라클 클라우드 데이터 사이언스 플랫폼(Oracle Cloud Data Science Platform)을 출시했다. 

이중 오라클 클라우드 인프라스트럭처 데이터 사이언스(Oracle Cloud Infrastructure Data Science)가 핵심 솔루션으로, 기업 내 협력 기반의 머신러닝 모델 개발과 교육, 관리 및 구축을 통해 데이터 사이언스의 성공적 수행을 돕는다.

개별 데이터 과학자(Data Scientist)에 중점을 두는 다른 솔루션과는 달리, 오라클 클라우드 인프라스트럭처 데이터 사이언스는 기업 내 공유 프로젝트와 모델 카탈로그, 팀 보안정책, 재현성 및 감사성(auditability) 등 데이터 사이언스 조직이 다루는 주요 기능에 집중하는 것이 특징이다. 또한 자동 머신러닝(AutoML) 알고리즘 선택과 튜닝, 모델 평가 및 모델 설명기능을 통해 최적의 데이터세트틀 자동으로 선택해준다.     

오늘날 기업은 비즈니스 혁신을 도모할 수 있는 거대한 양의 잠재적 데이터를 보유하고 있음에도 극히 그 일부만 이를 파악하거나 활용하고 있다. 이는 기업 내 데이터 사이언스 조직이 올바른 데이터에 접근하여 머신러닝 모델을 효과적으로 개발하고 구축할 수 있는 도구가 없었기 때문으로 분석된다. 그 결과, 이러한 모델 개발에 장시간이 소요됨은 물론, 정확도와 안정성의 요건을 충족하지 못해 실제 업무 환경에까지 적용하지 못하는 경우가 대다수였다.

오라클 데이터 및 AI 서비스 제품 개발 부문 그렉 파블릭 수석부사장은 “성공적인 데이터 사이언스 프로젝트 수행을 위해서는 효과적인 머신러닝 모델이 그 기반임에도, 다양하고 방대한 양의 데이터가 그 동안 기업들의 발목을 잡아왔다”며, “이번 오라클 클라우드 인프라스트럭처 데이터 사이언스 출시를 통해 개별 데이터 과학자의 전체 업무를 자동화해 개인 생산성을 증대할 뿐만 아니라 관련 팀 간의 협력을 지원함으로써 데이터 사이언스 프로젝트가 실질적인 기업의 비즈니스 가치로 직결될 수 있도록 지원할 수 있게 되었다”고 밝혔다. 

오라클 클라우드 인프라스트럭처 데이터 사이언스는 ▲AutoML 자동화 알고리즘 선택 및 튜닝 ▲자동화된 예측형 특징(predictive feature) 선택 ▲모델 평가 ▲모델 설명 기능을 통해 데이터 사이언스 워크플로우 자동화와 시간 절약 및 오류 최소화 등의 효과를 구현한다.   

효과적인 머신러닝 모델을 실제 생산환경에 성공적으로 도입하기 위해서는 단순히 전담 요원들의 배치보다는, 함께 협업할 수 있는 팀 단위의 데이터 과학자들이 필요하다. 이러한 팀 역량을 지원하기 위한 오라클 클라우드 인프라스트럭처 데이터 사이언스는 ▲프로젝트 공유 기능 ▲모델 카탈로그 ▲팀 기반의 보안 정책 ▲재생산성과 감사성 등의 기능을 제공한다. editor@itworld.co.kr
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