싱글!! 데이터분석 플랫폼에서 한번에 끝내는데이터 분석과 AI/ML

아직 일어나지 않은 일도 예측 할 수 있나요 ?

세미나 개요

빅데이터,데이터분석, 마이닝,통계분석, 머신러닝,딥러닝, AI 등 ..
최근 4차산업 혁명이라는 유행처럼 수 많은 뉴스에 등장하는 단어들 입니다.
기업에서도 본격적인 AI/ML 과 데이터 분석 통해 고도화된 전략을 운영한다는 기사도 본 것 같습니다.
도대체 위의 다양한 데이터 키워드들은 어떤 의미 일까요 ?
추상적인 개념을 넘어서서, 실제 비지니스 환경에서 데이터 분석 고도화가 어떻게 구현 되는지, AI/ML 어떻게 적용 되고 있는지, 효과는 무엇인지, 궁금하지 않으세요 ?

Teradata의 차세대 분석 플랫폼Vantage는 DataLakehouse + AI/ML 활용해서, 어떻게 데이터 통합 파이프라인 구축하고, AI/ML 기반의 DT 조직으로 고객이 전환 할 수 있도록 어떻게 돕고 있는지 그 동안 현장에서 직접 쌓아온 소중한 경험과 사례를 나누고자 합니다.

세션 안내

시간	발표 내용	진행
15:00 ~ 16:00	진화하는 데이터 분석 아키텍처 - Mart VS Warehouse - Data Lake VS Lakehouse - 데이터를 바라는 보는 고객의 가치의 변화 테라데이타가 생각하는 미래 분석 아키텍처 - 정형, 비정형, 반정형, 모든 데이터는 분석이 가능해야 한다. - 온프라미스, 퍼플릭이던, 모든 데이터센터 인프라는 연결 되어야 한다. - 이기종 DBMS 쌓여 있는 모든 이기종 데이터는 분석 가능해야 한다. - AI/ML 구축에 필요한 모든 머신러닝은 하나의 플랫폼에서 작동 가능해야한다. 나음(better)보다는 다름(different)으로 쿼리가상화 기반의 분석환경 구축하기 - 우리 조직에서 연결되지 않은 사일로 데이터는 무엇일까 ? - 이기종 Any DBMS & Location: 쿼리가상화로 데이터 연결과 모으기 - 쿼리그리드로 데이터 전처리 자동화 구축 하기 - 쿼리가상화를 통한 BI, Application, AI/ML 활용법 배우기 - 쿼리가상화가 어떻게 구현되는지 경험해 보실까요. ( Demo ) 복잡한 분석 AI/ML 과제 해결: ClearScape Analytics - ONE 플랫폼안에서 모든게 해결 데이터 전처리, 피처엔지니어링, AI학습, AI배포, MLOps - 이기종 분석 환경 데이터 보안 문제 해결 금융사 Lakehouse 국내 사례 - 하둡 DataLake 을 비용 절감 가능한 오브젝트 스토리지로 전환: Lakehouse + 　AI/ML 아키텍처 고객사례 - DataLakehouse + AI/ML : 개인화 기반의 디지털 분석환경 구축 사례	발표 & QnA

시간

발표 내용

진행

15:00 ~ 16:00

진화하는 데이터 분석 아키텍처

- Mart VS Warehouse

- Data Lake VS Lakehouse

- 데이터를 바라는 보는 고객의 가치의 변화

테라데이타가 생각하는 미래 분석 아키텍처
- 정형, 비정형, 반정형, 모든 데이터는 분석이 가능해야 한다.

- 온프라미스, 퍼플릭이던, 모든 데이터센터 인프라는 연결 되어야 한다.

- 이기종 DBMS 쌓여 있는 모든 이기종 데이터는 분석 가능해야 한다.

- AI/ML 구축에 필요한 모든 머신러닝은 하나의 플랫폼에서 작동 가능해야한다.

나음(better)보다는 다름(different)으로 쿼리가상화 기반의 분석환경 구축하기

- 우리 조직에서 연결되지 않은 사일로 데이터는 무엇일까 ?

- 이기종 Any DBMS & Location: 쿼리가상화로 데이터 연결과 모으기

- 쿼리그리드로 데이터 전처리 자동화 구축 하기

- 쿼리가상화를 통한 BI, Application, AI/ML 활용법 배우기

- 쿼리가상화가 어떻게 구현되는지 경험해 보실까요. ( Demo )

복잡한 분석 AI/ML 과제 해결: ClearScape Analytics

- ONE 플랫폼안에서 모든게 해결
데이터 전처리, 피처엔지니어링, AI학습, AI배포, MLOps

- 이기종 분석 환경 데이터 보안 문제 해결

금융사 Lakehouse 국내 사례

- 하둡 DataLake 을 비용 절감 가능한 오브젝트 스토리지로 전환: Lakehouse +

　AI/ML 아키텍처 고객사례
- DataLakehouse + AI/ML : 개인화 기반의 디지털 분석환경 구축 사례

발표 & QnA

발표자 및 사회자 안내

발표자이동우 상무 한국테라데이타 데이터솔루션 아키텍처 국내 엔터프라이즈 금융, 통신, 유통, 제조 등 20년이상 데이터 분석 시장에서 데이터 수집부터, 가공, 활용 방법을 구축하면서, 데이터기반 의사결정을 할 수 있는 조직을 만들어 갈 수 있도록 지금도 현장에서 고객을 돕고 있다.
사회자김지선 ICT융합부 차장 전자신문사 김지선 기자는 전자신문에서 RPA, 인공지능(AI) 등 소프트웨어 분야 취재를 담당하고 있습니다. 국내외 주요 소프트웨어 업체뿐 아니라 공공과 정보기술(IT)서비스 기업 등 ICT 전반을 취재하고 있습니다.