November 2023
Beginner to intermediate
344 pages
3h 47m
Korean


빈 판(Bin Fan), 아멜리아 웡(Amelia Wong)
빅데이터 및 머신 러닝 분야에서 일하면서 데이터 엔지니어에게 자주 듣는 이야기가 있습니다. 데이터를 효율적으로 사용할 수 없다는 사실이 데이터에서 가치를 뽑아내는 데 가장 큰 장애물이라는 것입니다. 데이터 엔지니어는 데이터 사일로Data silo, 즉 섬처럼 고립된 데이터 때문에 그런 현상이 생긴다고 여깁니다. 지난 몇 년 동안 데이터 사일로로 인한 어려움을 해결하려는 많은 시도가 있었지만, 오히려 그 때문에 더 많은 데이터 사일로를 초래하기도 했습니다. 그렇다면 데이터 사일로를 제거하는 것보다 수용하는 것이 더 올바른 접근 방식이 아닐까요?
¦ 데이터 사일로가 생기는 이유 ¦
데이터 사일로는 크게 3가지 이유로 생깁니다. 첫째, 모든 조직에는 서로 다른 용도로 사용되는 다양한 특성(IoT 데이터, 행동 데이터, 트랜잭션 데이터 등)을 가진 데이터가 있으며, 이러한 데이터 중 일부는 다른 데이터보다 비즈니스에 더 중요할 수 있습니다. 그렇기 때문에 서로 다른 스토리지 ...
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