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2020.07.06

효율적 분석을 위한 데이터 관리 5가지 Best Practice

SAS
'오염되지 않은' 데이터는 비즈니스의 성공을 위해 중요한데, 특히 분석에 의존하여 경쟁에서 살아남으려는 기업에게는 필수적입니다. 그러나 분석에 사용할 데이터를 준비하려면 웨어하우스에 데이터를 저장하는 것과는 다른 요건이 필요합니다. 데이터 사이언티스트 중 대다수가 데이터를 준비하는 데 모델 개발 시간의 50~80%를 사용하고 있습니다.  
SAS의 데이터 관리 기술은 분석용 데이터를 준비하는 데이터 사이언티스트와 비즈니스 분석가를 대상으로 원하는 분석 목적에 맞게 데이터를 액세스, 정리, 변환 및 정형화할 수 있는 일종의 데이터 필터로서 단일 플랫폼을 지원합니다. SAS가 추구하는 첨단 분석 기술과 심층 분석 정보를 지원하는 5가지 데이터 관리 모범 사례를 소개합니다. <10p>

주요 내용
- 데이터 관리: 데이터 관리가 필수적인 이유
- 기존의 데이터와 새로운 데이터에 대한 액세스를 간소화
- 첨단 분석 기법으로 데이터 사이언티스트의 역량을 강화
- 데이터 클렌징을 통해 기존 프로세스의 품질을 개선
- 유연한 조작 기법을 사용하여 데이터를 구성
- 데이터 관리 및 분석 영역의 메타데이터를 공유

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'오염되지 않은' 데이터는 비즈니스의 성공을 위해 중요한데, 특히 분석에 의존하여 경쟁에서 살아남으려는 기업에게는 필수적입니다. 그러나 분석에 사용할 데이터를 준비하려면 웨어하우스에 데이터를 저장하는 것과는 다른 요건이 필요합니다. 데이터 사이언티스트 중 대다수가 데이터를 준비하는 데 모델 개발 시간의 50~80%를 사용하고 있습니다.  
SAS의 데이터 관리 기술은 분석용 데이터를 준비하는 데이터 사이언티스트와 비즈니스 분석가를 대상으로 원하는 분석 목적에 맞게 데이터를 액세스, 정리, 변환 및 정형화할 수 있는 일종의 데이터 필터로서 단일 플랫폼을 지원합니다. SAS가 추구하는 첨단 분석 기술과 심층 분석 정보를 지원하는 5가지 데이터 관리 모범 사례를 소개합니다. <10p>

주요 내용
- 데이터 관리: 데이터 관리가 필수적인 이유
- 기존의 데이터와 새로운 데이터에 대한 액세스를 간소화
- 첨단 분석 기법으로 데이터 사이언티스트의 역량을 강화
- 데이터 클렌징을 통해 기존 프로세스의 품질을 개선
- 유연한 조작 기법을 사용하여 데이터를 구성
- 데이터 관리 및 분석 영역의 메타데이터를 공유

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