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데이터 웨어하우징

"이러려고 데이터 과학자 됐나" 데이터 관리의 11가지 어두운 비밀

누군가는 데이터를 새로운 석유라 부르고, 누군가는 새로운 금이라고도 부른다. 철학자와 경제학자들은 비유의 적절성 대해 논쟁할 수 있겠지만, 데이터 기반 의사 결정을 도모하는 기업에 데이터 구성 및 분석이 필수적이라는 점은 의심의 여지가 없다. 일단은 견고한 데이터 관리 전략이 핵심이다. 데이터 거버넌스, 데이터 운영, 데이터 웨어하우징, 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 데이터 과학 등을 포괄하는 데이터 관리는 올바르게 수행될 경우 각종 비즈니스에서 경쟁 우위를 가져다줄 수 있다. 좋은 소식은 데이터 관리의 많은 측면이 잘 정립돼 있으며, 수십 년 동안 발전해 온 원칙이 존재한다는 점이다. 예를 들어, 적용하기 어렵거나 이해하기에 간단하지 않을 수 있지만, 많은 과학자와 수학자 덕분에 기업은 이제 데이터를 분석하고 결론을 내리기 위한 다양한 프레임워크를 갖게 됐다. 분석 한계를 나타내는 오차 막대를 그리는 통계 모델도 있다. 그러나 데이터 과학과 이를 뒷받침하는 다양한 학문에 대한 연구에서 얻은 모든 장점에도 불구하고 우리는 머리를 긁적거릴 때가 있다. 현장에서 벽에 부딪히는 경우가 많기 때문이다. 때로는 너무 많은 데이터를 수집하고 구성하는 역설적인 문제도 있다. 일부는 철학적이며 우리의 추상적 역량을 시험한다. 그리고 처음 데이터를 수집하는 데서는 개인 정보 보호 문제가 대두되고 있다. 다음은 수많은 기업에서 데이터 관리를 어려운 과제로 만드는 몇 가지 어두운 비밀들이다.   애물단지 비정형 데이터 기업 아카이브에 저장되어 있는 데이터의 대부분은 구조화되어 있지 않다. 은행의 콜센터 직원이 작성한 문자 메모를 검색하기 위한 인공 지능(AI) 사용을 원하는 경우가 있다. 이 문장에는 은행의 대출 및 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 통찰이 담겨 있을 수 있다. 그러나 메모 데이터는 기록할 내용에 관해 서로 다른 생각을 가진 수백 명의 사람들이 작성한 것이다. 또한, 직원들은 서로 다른 작문 스타일과 능력을 가지고 있고, 일부는 전...

데이터 관리 데이터 과학 데이터 웨어하우징 2022.07.04

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