데이터 및 머신러닝 플랫폼 아키텍처 설계

서문

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데이터 플랫폼이란 무엇인가요? 왜 필요한가요? 데이터 및 머신러닝(ML) 플랫폼 구축에는 어떤 것들이 포함되나요? 데이터 플랫폼을 Cloud에 구축해야 하는 이유는 무엇인가요? 이 책은 데이터 및 ML 프로젝트를 다룰 때 발생하는 이러한 일반적인 질문에 답하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 비즈니스에서 데이터 및 ML 기능을 구축하기 위해 취할 것을 권장하는 전략적 여정을 제시하고, 그 전략의 각 단계를 실행하는 방법을 보여주며, 데이터 현대화 사례로 모든 개념을 마무리합니다.

Cloud 데이터 플랫폼이 필요한 이유는 무엇인가요?

회사의 최고 기술 책임자( )가 모바일 친화적인 새로운 이커머스 웹사이트를 구축하고자 한다고 가정해 보겠습니다. "그는 "우리 웹사이트가 모바일, 특히 아시아 언어에 최적화되어 있지 않아 비즈니스에 손실을 보고 있습니다."라고 주장합니다 .

최고 경영자(CEO)는 현재 웹사이트의 모바일 사용자 경험이 좋지 않다는 CTO의 말을 신뢰하지만, 모바일을 통해 플랫폼에 액세스하는 고객이 수익성 있는 세그먼트를 형성하는지 궁금해합니다. 그녀는 아시아 운영 책임자에게 전화를 걸어 "모바일로 이커머스 사이트에 접속하는 고객의 매출과 수익률은 얼마인가요? 모바일로 구매하는 고객 수를 늘리면 내년에 전체 수익이 어떻게 변할까요?"라고 질문합니다.

아시아의 지역 리더는 이 질문에 어떻게 답할 수 있을까요? 이를 위해서는 고객 방문(HTTP 요청의 출처 파악), 고객 구매(구매 품목 파악), 조달 정보(해당 품목의 비용 파악)를 연관시킬 수 있는 능력이 필요합니다. 또한 시장의 다양한 세그먼트의 성장을 예측할 수 있어야 합니다. 지역 리더가 정보 기술(IT) 부서에 연락하여 이러한 다양한 출처에서 필요한 정보를 취합하고 이러한 통계를 계산하는 프로그램을 작성해 달라고 요청해야 할까요? IT 부서는 이 질문에 답할 수 있는 대역폭과 예측 분석을 수행할 수 있는 기술을 갖추고 있나요?

조직에 데이터 플랫폼이 있다면 얼마나 더 좋을까요? 이 경우 모든 데이터는 이미 수집 및 정리되어 조직 전체에서 분석 및 종합에 사용할 수 있을 것입니다. 데이터 분석팀은 대화형 임시 쿼리를 간단히 실행할 수 있습니다. 또한 내장된 인공지능(AI) 기능을 활용하여 매출 및 트래픽 패턴에 대한 예측을 쉽게 생성하거나 검색할 수 있으며, 새로운 모바일 친화적인 웹사이트에 투자하라는 CTO의 요청에 따라 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

CEO의 질문에 답할 수 있는 한 가지 방법은 실시간 사용자 모니터링( ) 도구를 구입하여 배포하는 것입니다. 이와 같은 일회성 결정을 내릴 때마다 하나씩 사용할 수 있는 구체적인 도구가 많이 있습니다. 데이터 플랫폼이 있으면 조직은 이러한 특정 솔루션을 여러 개 구매하고 설치할 필요 없이 이러한 많은 일회성 질문에 답할 수 있습니다.

현대의 조직은 점점 더 데이터를 기반으로 ...