데이터 분석의 문턱을 허물다“데이터 플랫폼은 특정 전문가만을 위한 것이 아니다. 모두가 쓰게 될 때 진짜 가치가 나온다.”데이터 플랫폼, 모두가 써야 하는 이유데이터 분석 플랫폼이라고 하면, 대개 ‘데이터 엔지니어’나 ‘데이터 과학자’만을 위한 도구라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 실제로는:PM은 기능 개선 효과를 검증하고,마케팅 팀은 사용자 세그먼트를 분석하고,임원은 대시보드로 실적을 확인하며,서비스 기획자는 전환율을 분석합니다.이처럼 데이터는 조직의 거의 모든 역할에서 필요합니다. 문제는 대부분의 플랫폼이 이 다양한 역할을 충분히 고려하지 않았다는 것입니다.**데이터브릭스(Databricks)**는 그런 점에서 다릅니다. 엔지니어링, 분석, BI, ML을 하나의 플랫폼으로 통합한 레이크하우스 아키텍처를..
레이크하우스 아키텍처 파헤치기“데이터 레이크의 자유로움과 데이터 웨어하우스의 안정성, 둘 다 가질 수 없을까?”데이터 플랫폼, 왜 이렇게 나뉘었을까?기존의 데이터 플랫폼 아키텍처는 이렇게 나뉘어 있었습니다:종류역할장점단점데이터 레이크 (Data Lake)다양한 형태의 원시 데이터를 유연하게 저장비용 효율성, 확장성쿼리 성능 낮음, 정합성 미보장데이터 웨어하우스 (DWH)정형화된 데이터를 빠르게 분석안정성, 고성능 쿼리스키마 고정, 유연성 부족, 비용 ↑결국 많은 기업들은 이렇게 운영했습니다:💻 데이터는 S3/HDFS에 저장 →🧪 일부를 ETL하여 DWH에 적재 →📊 분석/BI/ML은 DWH 기반으로 수행문제는 여기서 복잡성과 중복이 발생한다는 점입니다.데이터는 두 번 저장되고, 관리 대상은 두 배로..
데이터브릭스, AI/ML 개발을 위한 통합 플랫폼 “AI는 알고리즘이 아니라, 좋은 데이터 파이프라인에서 시작된다.”AI/ML, 아직도 어렵게 하고 있진 않나요?많은 조직들이 머신러닝 프로젝트를 시도하지만, 실제 서비스에 적용되는 비율은 생각보다 낮습니다. 이유는 간단합니다. “데이터 준비 → 모델 개발 → 배포 → 운영”에 이르는 여정이 너무 복잡하고 흩어져 있기 때문입니다.데이터가 여기저기 흩어져 있고,노트북에서 실험한 모델이 프로덕션에선 다시 만들어져야 하고,협업은 구글 드라이브와 슬랙에 의존하고,모델의 성능은 배포 후에도 확인이 어렵습니다.이런 문제를 해결하기 위해 데이터브릭스는 ML을 위한 엔드투엔드 플랫폼을 제공합니다. 하나의 환경에서 데이터 준비, 실험, 추적, 배포, 협업까지 모두 가능하게..
데이터브릭스 데이터 엔지니어링 “데이터를 모으는 건 시작일 뿐. 진짜 일은 ‘잘 쓰이도록’ 만드는 것이다.”왜 데이터 엔지니어링이 중요한가?데이터 분석이 아무리 훌륭해도, 신뢰할 수 없는 데이터, 정제되지 않은 데이터, 제때 도착하지 않는 데이터라면 아무 소용이 없습니다. 결국 모든 분석과 AI는 데이터 파이프라인이라는 기반 위에서 돌아갑니다.특히 게임, 웹, 앱 같은 빠르게 변화하는 서비스에서는 실시간 사용자 행동 로그, 이벤트 트래킹, 시스템 모니터링 데이터 등을 지속적으로 수집하고, 이를 빠르게 분석 가능하게 만드는 고성능 데이터 처리 체계가 필수입니다.이 역할을 단단히 뒷받침해주는 것이 바로 데이터브릭스의 데이터 엔지니어링 기능입니다.핵심 기술 1. Spark 기반 분산 처리 엔진데이터브릭스는 아..
복잡한 데이터도 말 한마디면 끝!“BI 도구는 더 이상 기술자만의 전유물이 아닙니다. 누구나 데이터와 대화할 수 있어야 하니까요.”BI의 진화, 이제는 ‘AI 대시보드’의 시대데이터 분석의 궁극적인 목적은 "이해하기 쉬운 형태로 인사이트를 전달하는 것"입니다. 이를 위해 기업들은 다양한 BI(비즈니스 인텔리전스) 툴을 도입해왔지만, 현실은 여전히 어렵고 복잡합니다.SQL 쿼리를 짜야 원하는 데이터를 볼 수 있고,시각화 도구의 학습 곡선은 만만치 않으며,공유나 협업에는 추가 비용과 기술적 허들이 존재합니다.이제, 이런 복잡함을 AI가 덜어줄 수 있다면 어떨까요?데이터브릭스(Databricks)는 이 물음에 대해 "누구나 쉽게 만들고, 쉽게 탐색하고, 쉽게 공유할 수 있는 대시보드"로 답하고 있습니다. 특히..
“우리는 데이터를 ‘모은다’에서 ‘쓴다’로 전환하고 있는 시대에 살고 있습니다.” 데이터가 무기가 되는 시대현대의 비즈니스는 데이터를 얼마나 잘 활용하느냐에 따라 경쟁력이 좌우됩니다. 특히 웹/앱 기반 서비스, 그리고 빠르게 변화하는 게임 산업에서는 실시간 의사결정과 개인화, 운영 최적화 등이 생존의 조건이 되었습니다.하지만 현실은 녹록지 않습니다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 모으고, 정제하고, 분석 가능한 상태로 만들며, 이를 기반으로 유의미한 인사이트를 도출하는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 이 과정을 복잡하게 만드는 이유는 크게 두 가지입니다.데이터 플랫폼이 너무 많다. (Data Lake, Warehouse, BI 툴, ML 플랫폼…)각 도구들이 서로 잘 연결되지 않는다. (분석가와 엔지니어의 ..
N+1 문제란 무엇인가?먼저 N+1 문제가 잘 드러나는 예시로 사용할 엔티티 코드를 살펴보겠습니다:@Getter@Setter@Entity@Table(name = "users")public class User { @Id @GeneratedValue private Long id; private String name; private Integer depth; // 🔽 셀프 1:N 관계 (하위 구성원들) @OneToMany @Fetch(FetchMode.SUBSELECT) @JoinTable( name = "user_subordinates", joinColumns = @JoinColumn(name = "manager_id"..
데이터 시각화나 데이터 기반 애플리케이션을 구축할 때, 어떤 도구를 사용하고 계신가요? Python을 이용해 웹 애플리케이션을 손쉽게 만들고 싶지만, 복잡한 웹 프레임워크의 사용에 부담을 느낀 적이 있나요? 오늘 소개할 Streamlit은 이러한 고민을 해결해줄 이상적인 도구입니다. Streamlit은 누구나 쉽고 빠르게 데이터 애플리케이션을 만들 수 있는 파이썬 기반의 오픈소스 프레임워크로, 특히 데이터 과학자와 분석가들 사이에서 큰 인기를 끌고 있습니다.Streamlit이란?Streamlit은 Python으로 작성된 코드를 웹 애플리케이션으로 바로 변환해주는 프레임워크입니다. 이를 통해 개발자는 HTML, CSS, JavaScript와 같은 복잡한 웹 기술을 다루지 않고도 데이터를 시각화하거나 분석 ..
