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 ..
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 ..
데이터 시각화는 현대 웹 개발에서 매우 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 사용자가 방대한 데이터를 직관적으로 이해하고 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는 것이 데이터 시각화의 핵심 목표이며, 이를 달성하기 위해 다양한 표 시각화 라이브러리들이 제공되고 있습니다. 이번 포스트에서는 표 시각화에 사용되는 네 가지 주요 라이브러리인 AG Grid, react-table, Handsontable, DataTable을 비교하고 분석해보겠습니다. 각각의 라이브러리는 독특한 장점과 단점을 가지고 있으며, 개발 환경과 프로젝트의 요구 사항에 따라 선택이 달라질 수 있습니다. 개발자는 각 라이브러리의 특성과 장단점을 잘 이해하여 프로젝트의 요구에 가장 부합하는 도구를 선택하는 것이 중요합니다.AG GridAG Grid는..
데이터 시각화는 데이터 분석 과정에서 필수적인 단계입니다. 시각화를 통해 복잡한 데이터를 직관적으로 표현하여 인사이트를 발견하고, 이를 효과적으로 전달함으로써 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다. 데이터 분석에서 널리 사용되는 파이썬 차트 라이브러리인 Plotly, Seaborn, Altair는 각각 고유한 특성과 장점을 지니고 있어 분석 목표에 따라 적절히 선택하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 이 세 가지 라이브러리의 특징과 장단점을 비교하고 분석해 보겠습니다.PlotlyPlotly는 대화형 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. 데이터를 직관적으로 탐색하고 다양한 관점에서 분석하는 데 적합하며, 주로 실시간 데이터 분석이나 프레젠테이션 용도로 많이 사용됩니다.대화형 시각화: Plotly는 기본적..
데이터 시각화는 데이터를 그래프, 차트, 이미지와 같은 시각적 형태로 변환하여 복잡한 정보를 더 쉽게 이해할 수 있도록 하는 과정입니다. 데이터는 보통 숫자나 문자로 표현된 복잡한 집합일 수 있지만, 시각화를 통해 데이터의 의미를 파악하고 통찰을 얻는 과정이 훨씬 효율적이고 직관적이게 됩니다. 사람은 시각적 정보를 더 빠르게 이해하는 경향이 있기 때문에 데이터 시각화는 데이터를 명확하게 전달하고 분석하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 시각화를 통해 데이터 간의 구조적 관계와 패턴을 한눈에 파악할 수 있으며, 이는 데이터 기반 의사결정 과정에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 이유로 데이터 시각화는 단순히 데이터를 표현하는 도구를 넘어, 복잡한 정보를 효과적으로 전달하고 이해할 수 있는 강력한 소통 도구..
