웨비나속 Q&A
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Q
[질문]RPA의 한계점은 학습능력의 부재로 인해 반복업무의 간소화이상등의 효과는어려운데 이를 개선하여 AI를 도입한 솔루션의 유무와 효과등이 궁금합니다.
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Q
[질문] 최상의 End-to-end 데이터 사이언스 플랫폼가 되기 위해서 지녀야 할 성능들과 기능들에 대해서 문의드립니다
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Q
[질문] 교육을 통해서 CDS의 예측및 실무에도 적용이 가능한지 궁금합니다.
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Q
[질문] 공장에너지의 제품 제조공정시 발생하는 과잉, 누수 에너지의 최적화를 통하여 단위 원가 절감 및 에너지 절감을 하기 위한 Dataiku 프레임워크에서 활용할수 있는 기능 및 활용 방법, 그리고, 절감 효율/성능을 설명 부탁드립니다.
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Q
[질문]데이터 처리와 학습에 코드만 활용시에 고려할 점은 없을까요?
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Q
[질문] 사람,기술,프로세스 측면을 데이터 흐름의 시각화를 통한 시스템 구축 시 중요 사전 설계 요소는 무엇이며, Dataiku를 통한 시뮬레이션 등 어떻게 지원이 되는지요?
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Q
[질문] End-to-end 데이터 사이언스 플랫폼을 사용하는 과정에서 특히 유의해야 할 사항들은 무엇인가요? 이와 관련하여 Dataiku에서 지원하시는 서비스와 솔루션에 대해서 질문드립니다
A
단순히 모델의 성능 개선 정도가 아니라 전체 프로세스 개선이라는 것을 염두에 두고 도입을 고려하시는 것이 좋겠습니다
Dataiku
2023-01-10 14:46
Q
[질문] 데이터베이스 개발 및 관리 툴에서 데이터 중복 제거에 대한 부분이 궁금한데요,, 백업 스토리지의 용량당 저장비용을 줄이고, 소스 데이터 중복 제거를 통해 백업 윈도우를 줄이며, 백업 스토리지 공간을 줄일 수 있는 강력한 중복 제거가 가능한지 궁금합니다.
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Q
[질문] Dataiku의 차별점과 도입시 고려해야할 사항이 궁금합니다.
A
End-to-end 플랫폼이라는 것이 가장 큰 차별점이며, 단순히 모델의 성능 개선 정도가 아니라 전체 프로세스 개선이라는 것을 염두에 두고 도입을 고려하시는 것이 좋겠습니다
Dataiku
2023-01-10 14:46
Q
[질문] Dataiku 플랫폼이 Gartner에서 좋은 평가를 받을 수 있었던 것은 ML 및 AI 프로젝트 확장성 증가에 대한 측면이 큰것으로 알고 있는데, 데이터 거버넌스 측면도 포함되는지 궁금합니다.
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Q
[질문] 말씀하신 MLOps에서 모델의 변경에 따른 대읕도 큰 문제이지만, 시간이 지남에 따라 데이타의 특성자체가 변화하여 적절한 재학습의 시기를 정하는 것 역시 매우 중요한데, 이 경우 이전 데이타에 대한 Life cycle 관리는 MlOps와는 별도로 관리되어야 할까요,
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Q
[질문] 스노우플레이크 플랫폼을 활용하여 샘플 데이터를 분석한 예시와 Power BI를 통한 시각화 분석 리포트 소개가 가능할까요?
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Q
[질문] 클라우드 기반의 데이터 분석 서비스 활용 방안이 궁금한데요, 스노우플레이크 데이터 분석 플랫폼 서비스는 Azure 클라우드 상에서 데이터 분석 전 어떤 프로세스를 거치는지 설명 부탁 드립니다.
A
스노우플레이크는 데이터를 저장 및 관리 그리고 분석 쿼리에 대한 high performance를 제공하는 Data Lake / Data Warehouse 입니다. 일반적으로 데이터 소스를 스노우플레이크로 수집 후, 분석에 잘 활용 할 수 있도록 데이터 정제/변환 프로세스를 통해 데이터 마트를 구축하여 사용하시게 됩니다.
Snowflake
2023-01-10 14:38
A
네, 알겠습니다. 답변 감사 드립니다.
양성필
2023-01-10 14:39
Q
질문] 쿠버네틱스 환경을 만들면 Dataiku쪽에서 연결 API를 지원해 주는 건가요? 아니면 연결은 또 다른 개발자 업무인가요?
A
API 등이 필요없이 셋업된 쿠버네티스 환경의 자원을 사용자가 요청하면 바로 사용이 시작되는 방식입니다.
Dataiku
2023-01-10 14:45
Q
[질문] AI 개발자가 데이터의 유형이 어떤것인지 잘 모르고 데이터 유형마다의 중요도와 피쳐의 필수 요소인지 판단을 못해 계속 피드백을 제공해주는 상황인데 이러한 애로사항을 호소하는 기업은 없는지와 해소할 방법이 있는지 궁금합니다.
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Q
질문] 기업에 가지고 있는 데이터가 ML적용 가능한 수준임을 확인하는 척도는 뭐가 될까요?
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Q
[질문] 단시간에 복잡한 데이터 분석이 가능하고 키워드 추출 시 요소가 많으면 많을수록 세세한 분석은 가능하지만 조합이 늘어나는 문제도 있는데요,,이를 해결할 방안은 무엇인가요?
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Q
[질문] 부분 최적화가 아닌 전체 회적화라는 부분은 어쩌면 당연해 보이지만 기업의 경우에는 분명 부서간의 벽이라는 것도 있고, 산출 데이타의 중요성 또한 부서별 차이가 있는데(A 부서가 산출한 데이타가 A가 아닌 B부서에서 중요하게 쓰이는 경우 A부서의 기여도는 어떻게 산정할 것인가와 같은) 이런 전체 최적화를 위한 부서별 이해관계 조절은 어떻게 해야 할까요?
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Q
[질문] Data Scientist, Data Analysts는 각 분야에 대한 도메인 지식을 갖기 어렵고, 현업에 종사하는 실무자는 AI 전문지식을 습득하는데 어려움을 겪고 있는데, 교육을 지원하는지 궁금합니다. 참고할 만한 내용은 어디서 찾아봐야 할까요?
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[질문]Dataiku는 미국에서 인지도가 높지만 한국에선 아직 많이 알려져 있지 않은 걸로 아는데, 한국의 기술지원 조직이나 서비스는 어떻게 세팅되어 있는지요
A
규모는 미국보다 작지만 기술지원 및 서비스를 위한 모든 조직이 세팅되어 있습니다.
Dataiku
2023-01-10 14:43