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예측 애널리틱스 툴 8종 톺아보기

미래를 예측하고 싶은가? 예측 애널리틱스는 답을 알고 있다. 그렇다면 이들의 답은 잘 맞는가? 간혹 맞다.  다행히 간혹 맞기만 하더라도 기업이 계획하는 데, 지출하는 데, 앞선 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있다면 충분히 유용하다.   예측 애널리틱스 툴이란?  예측 애널리틱스 툴은 인공지능과 비즈니스 리포트를 뒤섞는 존재라고 볼 수 있다. 이들 툴은 대개 전사적으로 데이터를 수집하기 위한 정교한 파이프라인을 내장하고 있으며, 통계 분석과 머신러닝 계층을 추가적으로 품고 있다. 이를 통해 미래를 예측하고, 인사이트를 유용하게 요약해 비즈니스 사용자가 이에 입각해 행동할 수 있게 돕는다. 예측의 질은 데이터에 크게 좌우된다. 메인프레임 시대의 오래된 표어인 ‘가비지 인, 가비지 아웃(garbage in, garbage our)’은 오늘날에도 여전히 유효하다. 다른 한계도 있다. 예측 애널리틱스는 미래가 과거와 단절되는 순간까지 마법처럼 예측할 수 없다. 그럼에도 불구하고 패턴을 확인하고 예측하는 역량은 점점 더 정교해지고 있다.  전문 예측 애널리틱스를 활용하는 작업은, 적어도 자체적으로 프로그래밍하는 것에 비하면, 비교적 쉽다. 대다수의 툴은 시각적 프로그래밍 인터페이스를 제공하기 때문에 사용자는 데이터 분석에 최적화된 각종 아이콘을 드래그 앤 드롭 할 수 있다. 몇 번의 마우스 클릭만으로 정교한 예측을 생성할 수 있다. 더 많은 것이 필요한 경우 약간의 커스텀 코드를 추가하면 다수의 일반적인 문제들을 해결할 수 있다.  알터릭스 애널리틱스 프로세스 오토메이션 알터릭스의 애널리틱스 프로세스 오토메이션(Analytic Process Automation ; APA) 플랫폼은 데이터를 정화하는 파이프라인을 구축하는 데 유용하며, 데이터 과학 및 머신러닝 알고리즘을 적용할 수 있도록 돕는다.  특히 수준 높은 자동화를 갖춰 모델의 실무 투입을 촉진해주며 인사이트와 예측을 지속적으로 생성한다. ...

예측 애널리틱스 알터릭스 세이지메이커 H2O.ai SPAA 래피드 마이너 SAP SAS 팁코

2022.05.16

미래를 예측하고 싶은가? 예측 애널리틱스는 답을 알고 있다. 그렇다면 이들의 답은 잘 맞는가? 간혹 맞다.  다행히 간혹 맞기만 하더라도 기업이 계획하는 데, 지출하는 데, 앞선 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있다면 충분히 유용하다.   예측 애널리틱스 툴이란?  예측 애널리틱스 툴은 인공지능과 비즈니스 리포트를 뒤섞는 존재라고 볼 수 있다. 이들 툴은 대개 전사적으로 데이터를 수집하기 위한 정교한 파이프라인을 내장하고 있으며, 통계 분석과 머신러닝 계층을 추가적으로 품고 있다. 이를 통해 미래를 예측하고, 인사이트를 유용하게 요약해 비즈니스 사용자가 이에 입각해 행동할 수 있게 돕는다. 예측의 질은 데이터에 크게 좌우된다. 메인프레임 시대의 오래된 표어인 ‘가비지 인, 가비지 아웃(garbage in, garbage our)’은 오늘날에도 여전히 유효하다. 다른 한계도 있다. 예측 애널리틱스는 미래가 과거와 단절되는 순간까지 마법처럼 예측할 수 없다. 그럼에도 불구하고 패턴을 확인하고 예측하는 역량은 점점 더 정교해지고 있다.  전문 예측 애널리틱스를 활용하는 작업은, 적어도 자체적으로 프로그래밍하는 것에 비하면, 비교적 쉽다. 대다수의 툴은 시각적 프로그래밍 인터페이스를 제공하기 때문에 사용자는 데이터 분석에 최적화된 각종 아이콘을 드래그 앤 드롭 할 수 있다. 몇 번의 마우스 클릭만으로 정교한 예측을 생성할 수 있다. 더 많은 것이 필요한 경우 약간의 커스텀 코드를 추가하면 다수의 일반적인 문제들을 해결할 수 있다.  알터릭스 애널리틱스 프로세스 오토메이션 알터릭스의 애널리틱스 프로세스 오토메이션(Analytic Process Automation ; APA) 플랫폼은 데이터를 정화하는 파이프라인을 구축하는 데 유용하며, 데이터 과학 및 머신러닝 알고리즘을 적용할 수 있도록 돕는다.  특히 수준 높은 자동화를 갖춰 모델의 실무 투입을 촉진해주며 인사이트와 예측을 지속적으로 생성한다. ...

2022.05.16

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

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