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[IT Trend - 빅데이터] 데이터창고(DW) VS 데이터호수(Data Lake)
전통적인 엔터프라이즈 IT 환경에서는 '데이터 분석'을 하기 위해서는 데이터웨어하우스(DW, Data Warehouse) 시스템이 필요했습니다. 데이터창고(Data Warehouse)라는 이름에서 알수 있듯이 데이터를 저장해두는 것이 DW(Data Warehouse)의 목적이다. 전사적자원관리(ERP), 고객관계관리(CRM), 공급망관리(SCM) 등 기업에서 활용되는 다양한 시스템에서 생성되는 데이터를 DW에 담아두고, 데이터 분석이 필요할 때마다 이 창고의 데이터를 대상으로 분석을 하자는 접근이었다. DW는 대부분의 기업들이 운영중이다. 비즈니스 인텔리전스(BI)를 구현하기 위해서 DW는 필수적이었기 때문이다. 테라데이타, 싸이베이스, 그린플럼 등은 DW를 위한 전용 데이터베이스 관리시스템(DBMS)를..
[빅데이터, AI/머신러닝]직업(포지션) 분류 및 설명
세상에는 많은 직업이 존재한다. 그중에서도 IT 관련 직업도 굉장히 다양합니다. 이번 포스팅에서는 빅데이터, AI/머신러닝 분야의 직업에 대해 알아보려 합니다. 1. 비즈니스 분석가(Business Analyst) 요약 : 이미 정제되어 있는 데이터에서 인사이트를 발굴하고 의사결정을 할 수 있는 결과물을 만듭니다. 분야의 전문성이 높은 직군이며, 프로그래밍보다는 엑셀과 같은 툴을 주로 사용하며, 부서도 IT쪽이 아니라 전략이나 사업 관련된 부서에서 주로 근무를 합니다. 그래서 매출과 직결되는 의사결정에 많이 관여하게 됩니다. 2. 데이터 엔지니어(Data Engineer or Data System Developer) 요약 : 데이터를 수집하고 관리하며 유지하는 업무를 수행 (데이터 분석 : X , 비즈니..