웨비나속 Q&A
최근 웨비나 진행 중 발생한 질문과 답변을 조회할 수 있습니다
[질문] 현재 많은 기업에서 ChateGPT를 통한 데이터 유출 가능성 때문에 사용을 꺼려하고 있는데요, 혹시 이 부분에 대한 해결책은 무엇인지? 어떤 방법으로 보완이 가능한지? 궁금하며, 디모아 솔루션과 ChatGPT를 사용하였을 경우 어떤 점이 가장큰 이점인지? 궁금합니다.
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[질문]GPT 기반 AI를 통해 기업의 비즈니스와 업무 변화와 더불어 새로운 지식 창출에 대한 소유권과 정보 보호는 어떻게 관리 되는지요?
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[질문]GPT 기반 업무 자동화와 고객 만족도를 높일 수 있는 고도화를 위한 학습 정보 양과 질 관리 관련 지원은 어떻게 되는지요?
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[질문]클라우드 환경에 따라 OpenAI와 ChatGPT 활용에 대한 제한 사항과 특성이 차이가 크게 나타나는지요? Azure를 통해 ChatGPT 등 openAI 활용성을 얼마나 더 높일 수 있는지요?
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이후에 다시 보기도 제공되나요?
네, 다시보기 영상 제공 예정입니다. 많은 관심과 이용 부탁드립니다!
메가존클라우드
2023-05-24 14:49
[질문] 데이터란 메뉴에 어울리는 반찬들이다! ㅎㅎ
멋진 OOO 입니다. ㅎㅎㅎ
안철준 촌장
2023-05-24 14:46
[질문] 대량의 데이타를 클라우드 전환시 속도가 느려질듯 한데, 빠르게 하자니 회선비용이 많이 발생할수도 있어 보입니다. 비용 및 금융권 구축사례 있으면 대략이라도 알고 싶습니다.
금융기관은 대량의 데이터를 분석하여 예측 모델, 리스크 분석, 거래 모니터링 등에 활용하십니다. 클라우드를 이용하여 데이터를 처리하고 분석하는 경우, 클라우드 공급장와의 계약조건 및 비용모델을 고려하여 데이터 전송 및 처리 비용을 최적화 할 수 있습니다. 저렴한 클라우드 저장소를 활용한다던가, 백업 및 복원을 위해 클라우드 기반의 백업 솔루션을 활용하여 비용 효율적으로 데이터 보호를 강화할수 있습니다. 마지막으로 금융권 트래픽 변동에 대응하기 위해 클라우드 기반의 스케일링을 활용할 수 있습니다. 이러한 금융권 사례에서 메가존클라우드와 같은 클라우드 공급자와의 계약조건, 데이터 전송 방식, 데이터 복원 및 보안요구사항등을 고려하여 비용 및 효율성을 최적화하며 보안 수준을 유지하는 것이 중요합니다. 실제 비용 및 구성은 메가존클라우드에 문의 주시면 구체적인 사례와 함께 협의가 가능합니다.
메가존클라우드
2023-05-24 14:59
(질문) 쿠버네티스는 확장성과 효율성이 좋은 플랫폼으로 향후 IT인프라의 표준이 될 것이란 의견이 많은데요. 이런 신개념 환경에서 데이터 보호는 어떻게 구현되는지 궁금합니다. 1. 플랫폼 버전 업그레이드나 마이그레이션시 발생할 수 있는 S/W적인 오류나 사고가 발생할 때 긴급대응 방안이 있는지요? 2. 플랫폼 담당자 부재시에 발생할 수 있는 긴급상황에 대해선 어떻게 대응할 수 있나요? 3. 각종 랜섬웨어나 해킹 공격에 대한 대응 솔루션은 어떻게 되는지요?
답변 드리겠습니다. 1. 플랫폼 업그레이드 또는 마이그레이션 시 오류 상황에 대비하여 백업 및 롤백 전략을 수립해야 합니다. 2. 플랫폼 담당자 부재할 경우 다른 담당자에게 업무를 위임하거나, 긴급 대응을 위한 문서화된 절차를 작성하여 다른 팀이나 업무 담당자가 필요한 경우 대응할 수 있도록 해야 합니다. 3. 쿠버네티스 환경에서 랜섬웨어 및 해킹 공격에 대비하기 위해서는 네트워크 보안, 인증 및 권한관리, 암호화, 로그 및 모니터링 등 다양한 보안 기술과 솔루션이 사용될 수 있습니다.
메가존클라우드
2023-05-24 14:50
[질문] 데이터 보호 및 재해복구를 꼭 온사이트에 백업할 필요는 없다고 생각하는데, 바로 클라우드로 데이터를 백업하고, 클라우드로 워크로드를 복원하는방안은 어떻게 생각하시는지요? 이런 경우, 고려해야할 사항은 무엇인지 궁금합니다.
클라우드를 통한 데이터 백업과 워크로드 복원은 많은 기업에서 실제로 사용하고 있는 방식입니다. 고려사항은 다음과 같습니다. 신뢰할수 있는 클라우드 공급자를 선택하고, 데이터가 클라우드로 전송되고 저장될때 적절한 보안조치가 필요합니다. 그리고 대량의 데이터를 클라우드로 전송하려면 충분한 네트워크 대역폭과 안정적인 네트워크 연결이 정말 필요합니다. 추가적으로 데이터 백업 및 복원의 속도와 성능도 중요하고 초기에 발생되는 비용과 운영비용 역시 고려대상입니다. 마지막으로 데이터가 클라우드로 이동하면 규정 준수 요구사항을 충족해야 합니다. 클라우드 기반의 솔루션은 많은 이점을 제공하지만, 데이터 보안과 규정준수를 고려하는 것이 중요합니다.
메가존클라우드
2023-05-24 14:45
[질문] 데이터 플랫폼에서 다양한 데이터를 분석함에 있어 기존에 축적된 데이터 자료들을 AI 가능으로 빠르게 결과 답변을 줄수 있지만 최종 결과를 요청자에게 전달하기전에 데이터셋별 담당자들이 확인후 각 유형들에 대해 확인후 추가 정보를 포함해서 최종 답변하는 형태로 서비가 된다면 사용자 측면에서도 신뢰성을 줄수 있을가 같은데 이런 부분이 현재 되고 있는지 궁금하네요
말씀하신 방식은 사용자 측면에서 신뢰성을 높일수 있는 좋은 접근 방식입니다. 데이터셋 별 담당자들은 데이터의 특성과 도메일 지식을 가지고 있으며, AI 결과에 대한 검토와 추가 정보를 제공함으로써 더 정확하고 유용한 결과를 제공할 수 있습니다. 그러나 모두 이러한 접근 방식으로 도입하고 있지는 않습니다. 기업마다 상이한 접근 방식과 프로세스를 가지고 있을 수 있기 때문입니다.
메가존클라우드
2023-05-24 14:41
분야뱔로 다각화 하는 형태로 적용한다면 Ai 화 된 데이터에 대한 신뢰성과 각 분야별 담당자가 주는 안정성을 통해 Ai 가 더욱 정착되어 각 분야가 더 빠르게 성장할수 있지 않을까 하는 생각입니다.
문태진
2023-05-24 14:43
[질문] chatGPT 서비스가 확산되면서, 엔지니어 영역의 자동화 추세가 무섭게 진행중입니다. 코드 작성도 AI가 대신하는 상황인데 데이터 엔지니어 업무는 어떤지, 향후 이들 생성AI가 대체할 수 있는 포션이 어느 정도 될거라 보시는지 궁금합니다.
정확히 어느 정도 생성AI가 대체할 수 있는지에 대해서는 답변이 어려우나 생산성 향상을 위한 다양한 분야에 생성AI가 적용될 것으로 생각됩니다. 적용 분야는 앞으로도 계속 찾고 적용해 가는 과정을 순환적으로 반복될것 으로 생각됩니다.
메가존클라우드
2023-05-24 14:43
[질문] 정형데이터에 대해서는 메타관리시스템을 통해 형상관리를 하고 있는데요 nosql 등 비정형데이터에 대한 메타관리는 부족한 것이 사실입니다. 프로젝트 진행 전에 사전에 준비해야 할 사항에 대해 제언 부탁드리겠습니다.
비정형 데이터에 대한 메타관리는 중요한 요소입니다. 비정형 데이터는 다양한 형식과 구조를 가지므로 메타데이터를 통해 이러한 데이터를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있습니다. 비정형 데이터에 대한 메타관리는 데이터의 가치를 최대화하고 데이터 분석 프로세스를 효율적으로 진행하기 위해 필요합니다. 이를 통해 비정형 데이터의 신뢰성과 활용 가능성을 높일수 있습니다. 준비 절차는 메타데이터 정의 그리고 메타데이터 수집, 메타데이터 저장 및 관리, 메타데이터 업데이트와 유지, 메타데이터 검색과 활용과 같은 절차로 메타관리를 준비하는 것을 추천 드립니다.
메가존클라우드
2023-05-24 14:36
기존의 정형데이터와 더블어 비정형 데이터를 포함 데이터 카탈로그 관리라는 분야로 솔루션과 방법론이 제공되고 있습니다. 비즈니스 향상, 즉 도메인에 대한 이해 정보라든 지 활용 가능한 비즈니스 메타 데이터 확인이 선행되어야 할 것 같습니다.
메가존클라우드
2023-05-24 14:39
[질문] 현재 ai 기능의 빅데이터 분석사업을 파이롯트형태로 하고 있는데 여기에 ai 기능을 접목하려고 하면 ai기능만 추가할수 있는것인지 아님 처음부터 다시 ai기능이 접목된 데이터분석을 해야 하는지 궁금하고 어떤 방식이 더 효과적인지요?
현재 진행하고 계시는 파일롯 환경을 알 수 없지만 AWS, GCP 등에서는 데이터 분석과 AI 기능 접목이 쉽게 가능합니다. 모든 게 AI 로 해결되거나 모든게 데이터 분석으로만 해결되는 게 아니기 때문에 별도로 문의 주시면 답변드리도록 하겠습니다.
메가존클라우드
2023-05-24 14:32
[질문] 데이터 분석을 하기전에 어떤 식의 데이터 정형화가 필요할지 궁금합니다. 기대효과에 대해서 기 구축한 회사에서는 어떻게 산정하였을까요?
데이터의 정형화는 데이터를 일관된 형식으로 구성하고 정리하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터를 효율적으로 분석하고 모델링하기 위해 필요한 단계입니다. 기대효과의 산정은 회사마다 다를수 있습니다. 예를 들어 매출증가, 비용감소, 고객이탈율 감소 등과 같은 목표를 설정하고, 데이터 분석을 통해 이러한 목표를 달성하기 위한 전략과 액션을 도출하고 있습니다. 이후 실제 측정된 결과와 비교하여 정량적인 평가를 수행할 수 있습니다.
메가존클라우드
2023-05-24 14:28
[질문] AI 기반 데이터분석 솔루션을 적용하려면 어떤 것들을 사전에 고려해야 성공한 프로젝트가 될지 궁금합니다.
다양한 데이터 분석 솔루션이 존재합니다. 솔루션적인 접근보다는 어떤 과제를 해결해야 하고 기업에서 풀고자 하는 고민 사항이 무엇인지를 명확히 정의하는게 선행되어야 합니다. 그 후 그 과제를 해결할 수 있는 아키텍처 및 솔루션을 그 후에 가장 fit이 맞는 선택을 진행하는게 좋을 것 같습니다.
메가존클라우드
2023-05-24 14:26
저희 시리즈 웨비나 중, 4주차 웨비나가 AI를 주제로 진행됩니다. 이 세션을 들으시면 궁금하신 부분이 많이 해소되실 것 같습니다.
메가존클라우드
2023-05-24 14:28
[질문] 한참 유행하던 빅데이터의 관계나 연관성이 있는지 궁금하고 보안 및 개인 정보 보호에 대한 고려 사항은 무엇인가요?
데이터 거버넌스에 대한 고려가 필요합니다. 이 부분은 케이스마다 적용해야 하는 가이드라인이 모두 다르기 때문에 구체적으로 궁금한 점이 있으시면 [email protected]으로 문의 부탁드리겠습니다. :)
메가존클라우드
2023-05-24 14:24
[질문] 한국 및 중국, 홍콩 등의 아시아권 이커머스 및 물류 시스템에 적용할 때 사용할 수 있을 것 같은데 해당 규모에서의 적용사례 있으면 말씀해 주세요. 다른 시스템 과의 비교도 부탁드립니다
여러 나라에 적용된 케이스들은, 관련 팀들과 확인 후 별도 답변 드리겠습니다.
메가존클라우드
2023-05-24 14:19
데이터 품질에 대한 문제는 분석의 시급성에 따라 다르지만 양질의 데이터에서 양질의 분석 결과가 나옵니다. 다만 아직 데이터 품질에 대한 중요성은 데이터를 자산 또는 상품으로 생각하는 조직 문화의 변화가 선행되어야 할 것 같습니다.
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