저는 10년 넘게 중소기업과 대기업을 위한 데이터 및 분석 플랫폼 구축의 최전선에서 일하면서 사람, 프로세스, 기술의 복잡한 춤을 직접 목격했습니다. 데이터 엔지니어와 과학자부터 클라우드 컴퓨팅 및 기계 학습 도구에 이르기까지 저는 데이터 세계에 깊이 관여해 왔습니다. 하지만 우리의 최선의 노력과 정교한 접근 방식에도 불구하고 저는 끊임없는 질문에 사로잡혔습니다. 원시 데이터에서 실행 가능한 비즈니스 통찰력을 얻는 과정이 왜 이렇게 느리게 진행되는 걸까요?   불만의 촉매제  내 경력은 데이터 솔루션을 개발하고 데이터 수익화 이니셔티브를 조정하는 풍부한 경험의 태피스트리였습니다. 하지만 이 태피스트리 밑에는 불만의 흐름이 깔려 있었습니다. 데이터를 비즈니스 통찰력으로 전환하는 속도와 효율성은 결코 내 비전과 일치하지 않았습니다. 이러한 안절부절함은 나로 하여금 기존의 방법론 너머를 보도록 자극했습니다.   AI를 통한 분석 재구성  실행 가능한 통찰력 생성 → 비즈니스 문제 번역에서 분석 문제, 분석 솔루션, 비즈니스 솔루션의 전체 라이프사이클을 재구상하기 시작했을 때 중심점이 되었습니다. 원시 데이터에서 통찰력 있고 실행 가능한 인텔리전스에 이르기까지 각 단계를 어떻게 개선하는 것이 아니라 혁신할 수 있습니까? 제가 깨달은 답은 인공 지능의 힘을 활용하고 이를 수명주기의 모든 단계에 포함시키는 것이었습니다.   7단계 비전이 펼쳐집니다    모든 것은 원시 데이터를 이해 가능하고 검색 가능한 형식으로 변환하는 것부터 시작됩니다. 이는 단지 데이터에 관한 것이 아닙니다. 데이터와 데이터의 지혜를 추구하는 비즈니스 사용자 사이의 격차를 해소하는 언어를 만드는 것입니다. 산업, 도메인 및 비즈니스 용도와 결합된 기술 메타데이터에서 파생된 경험적 방법(기존 명명법, 데이터 프로필 등)은 비즈니스 용어집 생성을 자동화하기 위해 대규모 언어 모델에 프롬프트로 제공됩니다. 데이터를 이해로 변환:    저는 AI를 통해 데이터가 단순히 저장되는 것이 아니라 의미 있는 방식으로 상호 연결되어 정보 네트워크에 대한 인간의 이해를 반영하는 모델을 구상했습니다. 기업 데이터 생태계를 온톨로지로 재구상하고 시맨틱 웹처럼 작동하도록 만듭니다. 이는 데이터 자산 간 관계의 진실성을 유지하면서 기존 데이터 파이프라인의 필요성을 제거합니다. 의미론적 데이터 모델의 탄생:    —   여기에서 AI는 해당 분야 전문가의 비즈니스 인텔리전스를 활용하고 업계별 통찰력과 비즈니스 용어가 풍부한 동적 저장소를 발전시키는 데 도움이 됩니다. 이 카탈로그는 정적이지 않습니다. 비즈니스 지표에 영향을 미치는 새로운 패턴/요인에 대한 우리의 이해와 마찬가지로 성장하고 적응합니다. 분석 카탈로그 비즈니스 개념 및 관련 분석 각도의 저장소:    LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 복잡한 비즈니스 쿼리를 정확한 분석 요구 사항(차원과 측정값을 식별하는 비즈니스 개념 및 관련 분석 각도 선택)으로 변환하여 비즈니스 세계를 연결하는 잠재력을 보았습니다. 데이터의 영역으로. 비즈니스 언어로 대화:    특정 비즈니스 문의에 필요한 정확한 데이터를 식별하는 것은 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같습니다. AI에 컨텍스트로 제공되는 4단계의 의미론적 모델과 출력은 이를 변경하여 검색을 정확하고 효율적으로 만듭니다. 외과적 정밀도로 데이터를 정확히 찾아냅니다.    5단계의 맥락에서 LLM을 활용하여 연합 SQL 및 Python 코드를 생성하는 것은 게임 체인저로서 수동 작업을 줄이고 질문에서 통찰력으로의 여정을 가속화합니다. 그러나 생성된 코드는 기업 표준을 준수하는지 확인하기 위해 구문적, 논리적, 보안 검증을 거쳐야 합니다. 코드 생성 자동화:    마지막 단계는 명확하고 이해하기 쉬운 형식으로 통찰력을 제공하고 초기 쿼리에 직접 응답하는 것입니다. 데이터가 결정으로 바뀌는 마법이 일어나는 곳이 바로 여기입니다. 시각화 및 규범적 통찰력의 형태로 데이터를 설명합니다.  코드에서 명확성까지:   여행은 계속됩니다  데이터를 신속하게 의사결정에 이르게 하는 여정으로 시작된 것이 비즈니스 분석의 환경을 재정의하는 개인적인 사명이 되었습니다. AI를 사용하면 단순히 프로세스를 간소화하는 것이 아닙니다. 저는 데이터 분석이 대화만큼 직관적이고, 간단한 쿼리만큼 접근 가능하며, 끊임없이 변화하는 비즈니스 환경만큼 역동적인 새로운 패러다임을 만들고 있습니다.   여기에도 게시되었습니다.

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AI를 통한 데이터 분석 혁신: 7단계 여정

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