감사합니다. 잘 들었습니다.
모형의 최신화를 유지하기 위한 방안들이 같이 계획되어 있습니까?
한번 모형이 적용되면 각 안과에서 새로운 부당청구 패턴을 만들게 되어 매번 달라지게 되는데 이러면 해당 모형의 업그레이드를 주기적으로 해야 하는데, 이럴때마다 전문가 의견을 받는 형태로 진행되어야 하는 것인가요?
추천 알고리즘은 대상 데이터 (비즈니스)에 따라 다 다르고 실제 적용(실험) 및 조정을 해야하는데 1) 타 알고리즘을 적용할 수 있는지? (가능하다면 어떻게) 2) 한번 분석된 결과를 이용하여 A/B Test 등 실제 캠페인에 적용하여 얻어진 결과를 이용하여 재 모델 하게 될 것인데...이때 사용된 모델 조정 수치(hyperparameter ?) 를 관리하는 기능이 WISE Advisor 솔루션 내에서 관리가 가능한가요?
디비 같은 중간저장소를 거치지 않고 스플렁크의 데이터를 직접 접근하여 자신만의 분석 방법(프로그램) 예를 들면 R, 파이썬, 자바 등을 연계하는 방법, 지원하는 정도에 대해서 좀 설명을 부탁드립니다.
감사합니다 ^^
분석하고자하는 모든 데이터를 클라우드로 보내야만 분석이 가능한가요? 기업에서 다양한 분석을 위해서 아주 많은 데이터를 기업 외부로 보낸다는게 현실적으로 우리나라 기업에서 적용이 가능할까 걱정됩니다. 이에 대한 대비책 혹은 설득할 방법이 있을까요?
수고하셨습니ㅏㄷ.
음..스페인 CaixaBank가 이런 예제가 되는 건가요?
즉 하둡에 거의 계정계(원본데이터)의 데이터를 변화없이(단 중복은 제거, 즉 ETL 작업은 수행함, 단 현재의 DW보다는 거의 계정계에 가까운 데이터를 거의 다 가지는 구조로) 가져다 놓고 (분석 스키마 없는 DW를 구축하고) 분석을 하는 쪽에서 필요할때 그때그때 스키마 형태를 가지는 마트를 바로(몇 혹은 수십시간 내) 하둡에서 추출하여 분석에 필요한 데이터로 만들어서 사용하는 방법이 가능할까요? 그런 방식으로 하둡이 사용될 수 있을까요?
[질문] 질문이 좀 깁니다. ^^. 앞의 김지호님의 질문과도 어쩜 같은 의미의 내포하는 질문입니다. 분석의 입장에서, 어떤 특정 기술의 이야기는 아니구요, 분석에 관한 전반적인 프로세스에서 보면, 현재 DW의 문제점 중 하나는 새로운 분석을 하기 위해서 새로운 데이터를 말아달라고(?) IT에 요청하면 DW에 데이터가 없어서 새로 DW 테이블을 만들고, ETL을 구축하고, BI용 마트를 만들어 주고 나서(몇 주이상 소요) 사용하라고 하는데… 하둡이라는 것이 DW를 (저렴하게) 서포트하게 된다면 이렇게 늦게 반영되는 프로세스를 좀 빠르게 변화할 수 있을 까요?
감사합니다..^^
헝가리
잘 들립니다..^^