말씀하신 것처럼 쉬운 작업은 아닙니다만 도입하시는 고객분들께는 저희 회사와 파트너사에서 단계별로 진행 가이드를 제공하고 있습니다. 자세한 내용이 궁금하시면 상담 문의 남겨주시면 감사하겠습니다.
초기 셋업은 가이드 및 컨설팅 등을 통해 진행이 가능하겠습니다. 상담 부탁드립니다.
[질문] 이를 지속 유지하기 위해서는 Data Scientist가 해당 역할을 수행하는 것이 적합한지요? 아니면 데이터 분석 플랫폼 운영 및 유지보수 담당자가 하는 것이 적합한지요?
Dataiku가 지향하는 방향은 플랫폼 담당자는 플랫폼 운영을 맡아서 하고 데이터 사이언티스트는 해당 환경 위에서 본연의 분석 업무에 집중할 수 있는 것입니다.
안녕하세요. 데이터이쿠 김영석입니다.
심지어 기존 파이썬이나 R 로 만들어진 모델을 재활용 할 수도 있으며, 데이터 시각화를 위한 다양한 기능도 포함되어 있습니다. https://www.dataiku.com/product/key-capabilities/data-visualization/
시각화 Tool을 활용할 때 가장 어려운 점 중의 하나는 Data Source로부터 대량의 분석 대상자료를 선별해서 가져올 때 소요시간 등과 관련된 문제입니다. Oracle Visualization Tool은 이 부분을 어떻게 지원하고 있는지요
가능합니다. 데이터를 선별해서 가져오는 과정은 시각화 도구에서 'Data Flow'를 활용하거나 Data Set을 생성할 때 '필터'를 적용할 수 있습니다. 또한 직접 SQL로 해당데이터를 선별하여 가져올 수 있습니다.
데이터 시각화 솔루션(클라우드, 데스트탑 버젼)의 사용 비용은 어떻게 되나요? 예를 들어 A사의 경우 Free Tier로 무료 사용기간이 있어서요.
클라우드 버전은 시간당 $1.34부터 시작하며, 자세한 내용은 아래링크를 참고하거나, 담당영업대표를 통해 연락해 주십시오.
https://cloud.oracle.com/en_US/oac/pricing
데스크탑 버전은 ADW(Autonomous Data Warehouse)를 사용하시는 고객은 무료로 사용할 수 있습니다.
Oracle Visualization Tool을 Oracle DB 기반의 Data 분석에 사용할 경우 다른 상용 DB와 연동해서 사용하는 경우와 비교할 때 유리한 점들이 있는지요.
ADW(Autonomous Data Warehouse)는 분석 업무에 최적화되어 있고, Oracle Exadata 기반의 서비스이기 때문에 다른 사용DB와 연동하는 것보다 성능면에서 매우 유리합니다.
데이터 이쿠가 파이썬이나 R 등과 같은 데이터 분석 도구를 사용하는 것보다 UI를 통해 쉽게 사용할 수 있을 듯 합니다. 다만 이를 잘 쓰게 하기 위해서, 기존 회사가 보유한 데이터(data lake)와 분석 모델, 가시화 방식 등을 CDS 플랫폼에 잘 녹이는 것이 어려운 작업으로 보입니다. 이를 체계적으로 접근하는 방식이 있을까요?