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머신러닝과 예측 알고리즘에 '안성맞춤' 데이터 과학 툴 10선

기업이 과거보다 훨씬 빠르게 데이터를 다루고자 하면서 데이터 과학자들이 알고리즘을 구축하고 배포하도록 해주는 플랫폼이 점점 더 중요해지고 있다. 가트너는 데이터 과학 플랫폼을 단순히 "머신러닝 솔루션을 만드는 엔진"으로 정의한다. 이 기사에서는 가트너의 정의를 확대해 데이터 과학 업무팀이 코드를 공동 작업하고 직접 배포해 데이터 과학 솔루션을 안내할 수 있는 모든 것을 포함했다. 데이터 과학 플랫폼은 상대적으로 덜 성숙했고 아직은 묘책이 없음을 기억하는 것이 중요하다. 테셀라 애널리틱스(Tessella Analytics)의 수석 분석 전략가인 매튜 존스는 <컴퓨터월드UK(ComputerworldUK)>와의 인터뷰에서 "데이터 과학은 플러그 앤드 플레이가 아니다"고 말했다. 이어서 "플랫폼은 아웃소싱해도 괜찮다. 하지만, 존재하는 데이터와 컨텍스트를 이해하는 사람은 교육을 받아야 한다. 기술 공급 업체에게 데이터 과학을 아웃소싱하는 경우 비즈니스와 데이터를 확실히 이해해야 한다"고 밝혔다. 이를 염두에 두고 오픈소스부터 기존 솔루션 업체까지 현재 기업이 가장 많이 사용하는 데이터 과학 플랫폼을 소개한다.   1. H2O.ai H2O.ai는 기업이 비즈니스 문제에 신속하고 확장할 수 있는 예측 분석을 적용하도록 지원하는 오픈소스 시스템 학습 플랫폼이다. 이 플랫폼의 명성은 점점 더 올라가고 있으며, 이전 버전은 가트너 매직 쿼드런트에서 비저너리로 선정됐으며 2018 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 매직 쿼드런트에서 리더로 꼽혔다. 가트너는 딥러닝, 머신러닝 자동화, 하이브리드 클라우드 지원, 오픈소스 통합에 대한 기술 역량과 이베이, 캐피탈원, 컴캐스트를 포함한 고객사를 위한 강력한 지원을 높이 평가했다. 코드 중심 툴체인은 뛰어난 유연성과 확장성을 제공하지만 가장 사용자 친화적인 제품은 아니다. 2. 마이크...

SAS 래피드마이너 다타이쿠 도미노 데이터랩 데이터 과학 분석 예측 기계학습 스플렁크 모델링 클라우데라 데이터 과학자 애저 마이크로소프트 IBM 가트너 빅데이터 H2O.ai

2018.04.19

기업이 과거보다 훨씬 빠르게 데이터를 다루고자 하면서 데이터 과학자들이 알고리즘을 구축하고 배포하도록 해주는 플랫폼이 점점 더 중요해지고 있다. 가트너는 데이터 과학 플랫폼을 단순히 "머신러닝 솔루션을 만드는 엔진"으로 정의한다. 이 기사에서는 가트너의 정의를 확대해 데이터 과학 업무팀이 코드를 공동 작업하고 직접 배포해 데이터 과학 솔루션을 안내할 수 있는 모든 것을 포함했다. 데이터 과학 플랫폼은 상대적으로 덜 성숙했고 아직은 묘책이 없음을 기억하는 것이 중요하다. 테셀라 애널리틱스(Tessella Analytics)의 수석 분석 전략가인 매튜 존스는 <컴퓨터월드UK(ComputerworldUK)>와의 인터뷰에서 "데이터 과학은 플러그 앤드 플레이가 아니다"고 말했다. 이어서 "플랫폼은 아웃소싱해도 괜찮다. 하지만, 존재하는 데이터와 컨텍스트를 이해하는 사람은 교육을 받아야 한다. 기술 공급 업체에게 데이터 과학을 아웃소싱하는 경우 비즈니스와 데이터를 확실히 이해해야 한다"고 밝혔다. 이를 염두에 두고 오픈소스부터 기존 솔루션 업체까지 현재 기업이 가장 많이 사용하는 데이터 과학 플랫폼을 소개한다.   1. H2O.ai H2O.ai는 기업이 비즈니스 문제에 신속하고 확장할 수 있는 예측 분석을 적용하도록 지원하는 오픈소스 시스템 학습 플랫폼이다. 이 플랫폼의 명성은 점점 더 올라가고 있으며, 이전 버전은 가트너 매직 쿼드런트에서 비저너리로 선정됐으며 2018 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 매직 쿼드런트에서 리더로 꼽혔다. 가트너는 딥러닝, 머신러닝 자동화, 하이브리드 클라우드 지원, 오픈소스 통합에 대한 기술 역량과 이베이, 캐피탈원, 컴캐스트를 포함한 고객사를 위한 강력한 지원을 높이 평가했다. 코드 중심 툴체인은 뛰어난 유연성과 확장성을 제공하지만 가장 사용자 친화적인 제품은 아니다. 2. 마이크...

2018.04.19

분석 성숙도 높은 조직일수록 실적도 우수··· IIA 연구 결과

조직의 분석 성숙도가 높아질수록 재무 성과가 좋아진다는 연구 결과가 나왔다. 새로운 보고서에 따르면, 높은 분석 성숙도는 재무 성과, 회사 성과, 브랜드 평판과 관련이 있다. 이 보고서는 IIA(International Institute for Analytics)가 74개 글로벌 기업을 연구한 결과로, 이 연구에서 조사된 72개의 각각 다른 측정 지표 중 59개는 분석 성숙도와 재무 성과 또는 회사 성과 간에 긍정적인 연관성을 보여주며 주주 가치를 증대시키는 것으로 나타났다. IIA는 분석 성숙도의 4단계(5단계 성숙도 모델 사용)에 있는 기업이 분석 성숙도의 2단계나 3단계 기업보다 높은 수준의 성과를 달성한다는 사실을 발견했다. 분석 성숙도가 높은 기업일수록 포춘지 선정 가장 존경받는 기업, 포브스 선정 가장 강력한 브랜드와 가장 혁신적인 기업, 브랜드 파이낸셜(Brand Finance) 선정 상위 500대 브랜드, 보스턴컨설팅그룹 선정 가장 혁신적인 기업 등에서도 높은 순위에 들었다. 이 보고서는 기업이 경쟁력을 유지하기 위해 분석 역량 개발에 계속 투자해야 하고, 분석 기능을 구축하고 투자 가치를 더 잘 실현하려면 전략적인 접근 방식과 장기적인 관점이 필요하다고 권고했다. 또한 기업은 분석 성숙도의 현재 상태를 평가하고 시간이 지남에 따라 전략적 역량의 개발을 측정하는 메커니즘을 고려해야 한다. 향상된 엔터프라이즈 분석 역량을 추구하려는 경영진은 회사 실적이나 주주 가치에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지 고려해야 한다. IIA 연구를 후원한 미국 업체인 다타이쿠(Dataiku)의 리드 분석 아키텍트로 일하는 케네쓰 샌포드 박사에 따르면, 연구 결과는 데이터 과학과 분석이 모든 성공 전략의 일부분임을 보여준다. 샌포드 박사는 "이 연구는 회사가 자원을 얼마나 잘 사용하고 있는지, 그리고 더 많은 데이터가 중심이 될 때 또는 그렇지 않을 때 잠재적인 영향을 수치로 나타낼 방법을 제공했다. 이 연구에서 밝...

ROI 다타이쿠 포춘 데이터 과학 IIA 분석 성숙도 포브스 CMO 조사 International Institute for Analytics

2018.03.22

조직의 분석 성숙도가 높아질수록 재무 성과가 좋아진다는 연구 결과가 나왔다. 새로운 보고서에 따르면, 높은 분석 성숙도는 재무 성과, 회사 성과, 브랜드 평판과 관련이 있다. 이 보고서는 IIA(International Institute for Analytics)가 74개 글로벌 기업을 연구한 결과로, 이 연구에서 조사된 72개의 각각 다른 측정 지표 중 59개는 분석 성숙도와 재무 성과 또는 회사 성과 간에 긍정적인 연관성을 보여주며 주주 가치를 증대시키는 것으로 나타났다. IIA는 분석 성숙도의 4단계(5단계 성숙도 모델 사용)에 있는 기업이 분석 성숙도의 2단계나 3단계 기업보다 높은 수준의 성과를 달성한다는 사실을 발견했다. 분석 성숙도가 높은 기업일수록 포춘지 선정 가장 존경받는 기업, 포브스 선정 가장 강력한 브랜드와 가장 혁신적인 기업, 브랜드 파이낸셜(Brand Finance) 선정 상위 500대 브랜드, 보스턴컨설팅그룹 선정 가장 혁신적인 기업 등에서도 높은 순위에 들었다. 이 보고서는 기업이 경쟁력을 유지하기 위해 분석 역량 개발에 계속 투자해야 하고, 분석 기능을 구축하고 투자 가치를 더 잘 실현하려면 전략적인 접근 방식과 장기적인 관점이 필요하다고 권고했다. 또한 기업은 분석 성숙도의 현재 상태를 평가하고 시간이 지남에 따라 전략적 역량의 개발을 측정하는 메커니즘을 고려해야 한다. 향상된 엔터프라이즈 분석 역량을 추구하려는 경영진은 회사 실적이나 주주 가치에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지 고려해야 한다. IIA 연구를 후원한 미국 업체인 다타이쿠(Dataiku)의 리드 분석 아키텍트로 일하는 케네쓰 샌포드 박사에 따르면, 연구 결과는 데이터 과학과 분석이 모든 성공 전략의 일부분임을 보여준다. 샌포드 박사는 "이 연구는 회사가 자원을 얼마나 잘 사용하고 있는지, 그리고 더 많은 데이터가 중심이 될 때 또는 그렇지 않을 때 잠재적인 영향을 수치로 나타낼 방법을 제공했다. 이 연구에서 밝...

2018.03.22

머신러닝, 예측 알고리즘 모델링에 탁월한 '데이터 과학 플랫폼 9선'

데이터 과학자들이 알고리즘을 구축하고 배포할 수 있게 해주는 플랫폼은 기업이 이전보다 더 빠르게 데이터를 조작하려고 하면서 더 중요해졌다. 가트너는 데이터 과학 플랫폼을 단순히 "머신러닝 솔루션을 만드는 엔진"으로 정의한다. 이 기사에서는 가트너의 정의를 확대해 데이터 과학 업무팀이 코드를 공동 작업하고 직접 배포해 데이터 과학 솔루션으로 안내할 수 있는 모든 것을 포함했다. 데이터 과학 플랫폼은 상대적으로 덜 성숙했고, 아직은 묘책이 없음을 기억하는 것이 중요하다. 테셀라 애널리틱스(Tessella Analytics)의 수석 분석 전략가인 매트 존스는 <컴퓨터월드UK>와의 인터뷰에서 "데이터 과학은 플러그 앤드 플레이가 아니다"고 말했다. 이어서 "플랫폼은 괜찮지만, 존재하는 데이터와 맥락을 이해하는 사람이 교육을 받아야 한다. 기술 공급 업체에게 데이터 과학을 아웃소싱하는 경우 비즈니스와 데이터를 확실히 이해해야 한다"고 밝혔다. 이를 염두에 두고 오픈소스부터 기존 솔루션 업체까지 오늘날 기업이 가장 많이 사용하는 데이터 과학 플랫폼을 소개한다. 1. 마이크로소프트 애저 머신러닝 마이크로소프트는 데이터 과학자에게 애저 머신러닝 플랫폼을 사용해 예측 분석을 실제 환경에 구축하고 배포하기 위한 완벽하게 관리되는 클라우드 서비스를 제공한다. 이 플랫폼에는 파이썬이나 R과 같이 원하는 언어로 사용자 정의 코드를 지원하는 패키지가 내장돼 있으며 데이터 과학자들이 업무를 시작할 때 쓸만한 많은 문서가 제공된다. 애저 플랫폼은 데이터 과학자가 모델을 프로덕션에 웹 서비스로 신속하게 설치한 다음 애저 마켓플레이스에서 모델을 공유하도록 해준다. 고객으로는 카니발 크루즈(Carnival Cruises), JLL, 후지쯔가 있다. 2. SAS 바이야 분석 및 BI 공급 업체 SAS는 바이야(Viya) 플랫폼을 통해 데이터 과학 및 ...

SAS 다타이쿠 도미노 데이터랩 데이터 과학 분석 예측 기계학습 스플렁크 모델링 클라우데라 데이터 과학자 애저 마이크로소프트 IBM 가트너 래피드마이너

2017.11.28

데이터 과학자들이 알고리즘을 구축하고 배포할 수 있게 해주는 플랫폼은 기업이 이전보다 더 빠르게 데이터를 조작하려고 하면서 더 중요해졌다. 가트너는 데이터 과학 플랫폼을 단순히 "머신러닝 솔루션을 만드는 엔진"으로 정의한다. 이 기사에서는 가트너의 정의를 확대해 데이터 과학 업무팀이 코드를 공동 작업하고 직접 배포해 데이터 과학 솔루션으로 안내할 수 있는 모든 것을 포함했다. 데이터 과학 플랫폼은 상대적으로 덜 성숙했고, 아직은 묘책이 없음을 기억하는 것이 중요하다. 테셀라 애널리틱스(Tessella Analytics)의 수석 분석 전략가인 매트 존스는 <컴퓨터월드UK>와의 인터뷰에서 "데이터 과학은 플러그 앤드 플레이가 아니다"고 말했다. 이어서 "플랫폼은 괜찮지만, 존재하는 데이터와 맥락을 이해하는 사람이 교육을 받아야 한다. 기술 공급 업체에게 데이터 과학을 아웃소싱하는 경우 비즈니스와 데이터를 확실히 이해해야 한다"고 밝혔다. 이를 염두에 두고 오픈소스부터 기존 솔루션 업체까지 오늘날 기업이 가장 많이 사용하는 데이터 과학 플랫폼을 소개한다. 1. 마이크로소프트 애저 머신러닝 마이크로소프트는 데이터 과학자에게 애저 머신러닝 플랫폼을 사용해 예측 분석을 실제 환경에 구축하고 배포하기 위한 완벽하게 관리되는 클라우드 서비스를 제공한다. 이 플랫폼에는 파이썬이나 R과 같이 원하는 언어로 사용자 정의 코드를 지원하는 패키지가 내장돼 있으며 데이터 과학자들이 업무를 시작할 때 쓸만한 많은 문서가 제공된다. 애저 플랫폼은 데이터 과학자가 모델을 프로덕션에 웹 서비스로 신속하게 설치한 다음 애저 마켓플레이스에서 모델을 공유하도록 해준다. 고객으로는 카니발 크루즈(Carnival Cruises), JLL, 후지쯔가 있다. 2. SAS 바이야 분석 및 BI 공급 업체 SAS는 바이야(Viya) 플랫폼을 통해 데이터 과학 및 ...

2017.11.28

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