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데이터 분석가의 90%가 놓치는 탐색적 데이터 분석(EDA)의 숨겨진 가치 오래전, 첫 데이터 분석 프로젝트를 하던 시절이 있었습니다. 시스템을 설계하고, 데이터를 정리하면서 제 역할은 명확했습니다. 문제를 파악하고 해결책을 찾는 것이었죠. 그런데 데이터 사이언스라는 새로운 영역을 접하면서, 낯선 단어 하나가 눈에 띄었습니다. 바로 탐색적 데이터 분석(EDA)이었죠. 처음엔 “이건 내가 하던 일과 같은 건가?” 싶었습니다. 데이터 구조를 보고 이상을 찾고, 업무 프로세스를 파악하던 방식과 비슷해 보였거든요. 하지만 시간이 흐르고, 더 깊이 들여다보니 EDA는 ‘데이터 점검’의 의미가 아니더군요. 데이터 분석을 위한 인사이트의 출발점이자, 모델링을 위한 가장 중요한 기초 작업이라는 걸 알게 되었습니다.탐색적 데이터 분석이란?EDA는 본격적인 예측 모델이나 분류 모델을 만들기 전에.. 2025. 5. 24.
비전공자가 데이터 분석가 되는 단 1가지 판단 기준 5년 전이었습니다. 제가 어느 교육기관에서 데이터 분석 강의를 마치고 Q&A 시간을 가지던 중이었죠. 한 수강생이 손을 들더니 조심스럽게 이렇게 물었습니다. “저는 비전공자에다 코딩도 한 번도 해본 적이 없어요. 그래도 데이터 분석가가 될 수 있을까요?” 이런 질문, 사실 처음이 아니었습니다. 꽤 자주 듣는 질문이었고, 언제 들어도 마음이 복잡해지는 질문이기도 했습니다. 한 비전공자의 사연이 수강생은 파이썬도 한 번도 다뤄본 적이 없어 수업을 따라가는 데 어려움을 겪고 있었어요. 아침 1시간, 저녁 2시간씩 코딩 공부를 하긴 하지만 진도가 느려 불안하다는 것이었죠. 큰 결심으로 진로를 바꿨지만, 오히려 그 길이 자신에게 맞지 않는 건 아닐까 하는 두려움이 들었던 겁니다. 그 자리에서는 난 이렇게 말해줬습.. 2025. 5. 20.
인메모리 데이터베이스 3종 비교: Altibase, SingleStore, TimesTen 기업들이 인메모리 데이터베이스(In-Memory Database, IMDB)에 주목하기 시작했습니다. 그 이유는 단순합니다. 디스크에 데이터를 저장하는 기존 데이터베이스와 달리, 인메모리 데이터베이스는 데이터를 RAM(메인 메모리)에 직접 올려 처리하기 때문에 속도가 압도적으로 빠르기 때문입니다. 예를 들어, 복잡한 금융 거래가 실시간으로 처리되거나, 수백만 명이 동시에 접속하는 스트리밍 서비스가 끊김 없이 제공될 수 있는 이유가 바로 여기에 있습니다. 디스크를 거치지 않고 메모리에서 바로 데이터를 주고받으니, 처리 속도가 수천 배 이상 빨라지며 실시간 분석과 즉각적인 의사결정이 가능해지는 것이죠. 오늘은 이러한 인메모리 데이터베이스 중에서도 시장에서 두각을 나타내고 있는 Altibase, SingleS.. 2025. 5. 16.
데이터 모델링 성공의 핵심, 주제영역 정의가 필수인 3가지 결정적 이유 여러분은 컴퓨터에서 파일을 어떻게 정리하시나요? 혹시 바탕화면에 온갖 파일이 뒤섞여 있지는 않으신가요? 가끔 바탕화면이 아이콘들로 가득 차서 찾고 싶은 파일을 몇 분씩 찾는 경험, 한 번쯤 해보셨을 겁니다. 저도 과거에는 그랬습니다. 프로젝트를 진행할 때마다 파일을 이것저것 저장하고, 한참 지나면 어디에 뭐가 있는지 도저히 찾을 수가 없더군요. 그러다 어느 날, 마음을 굳게 먹고 정리를 시작했습니다. 주제별로 폴더를 나누고, 날짜별로, 프로젝트별로 파일을 정돈했습니다. 그러자 신기하게도 찾고 싶은 자료가 바로바로 눈에 들어오더군요. 시간도 훨씬 절약됐습니다. 그때 느꼈습니다. 체계적인 정리는 선택이 아니라 필수라는 것을요.이 경험은 데이터 모델링에서도 똑같이 적용됩니다. 모델링을 시작할 때 가장 먼저 .. 2025. 5. 15.
데이터로 업무 분석하는 방법, 데이터 활용 3단계 클래스 여러분은 전혀 모르는 시스템을 분석해야 한다면 어디서부터 시작하시겠습니까? 신입사원이었던 시절, 저도 같은 고민을 했는데요. 처음 맡은 시스템을 이해하려고 업무 매뉴얼을 펼쳐 들고 한참을 멍하니 바라보기만 했던 기억이 납니다. 어디서부터 어떻게 접근해야 할지 전혀 감이 잡히지 않으니, 시간만 지루하게 흘러가더군요. 그러다 선배에게 하나씩 배워 나가면서 조금씩 방향을 잡기 시작했습니다. 『 '데이널'의 컨텐츠에 포함된 정보는? 』데이터의 감을 잡다여러분도 혹시 데이터를 분석해야 하는 상황에서, 막상 데이터를 보긴 했지만 어디서부터 봐야 할지 몰라 막막했던 경험이 있으신가요? 아마 전혀 모를 때는 이런 식으로 시작할 겁니다.SELECT * FROM 테이블명;모든 테이블에 대해 일단 다 열어보는 거죠. ㅎㅎ .. 2025. 5. 14.
데이터 모델링 잘 하기, 첫 단추 업무분석 데이터 모델링에 처음 발을 들였던 시절을 떠올려봅니다. 저의 주니어 때 이야기를 해 볼까 합니다. 데이터 관련 업무를 5년 넘게 했지만, 데이터 모델링은 나에겐 미지의 세계였죠. 그래서 모델링의 중요성을 체감하기보다는, 그저 “언젠가 닥치면 하겠지”라는 생각으로만 접근했습니다. 하지만 시간이 흐르고, 많은 프로젝트에서 모델러로 다양한 시행착오를 겪고 나서야 깨달았죠. 모델링의 첫 단추, 바로 업무 분석이 얼마나 중요한지를요. 업무 분석은 가볍게 “어떤 데이터가 필요하지? “를 묻는 것이 아닙니다. 현재 시스템이 어떤 방식으로 작동하는지, 문제점이 무엇인지, 그리고 이를 개선하기 위해 데이터가 어떻게 흘러야 하는지를 이해하는 과정입니다. 흔히 이 단계를 요구사항 분석이라고 부르기도 합니다. 첫 단추가 잘.. 2025. 5. 13.
그록3 무료 사용법, 돈아끼는 300% 활용법 안녕하세요, 여러분! 오늘은 정말 흥미로운 주제로 찾아왔어요. AI 기술이 빠르게 발전하면서 우리 모두 한 번쯤 "이거 써보고 싶은데... 비싸네..."라고 생각해 본 적 있지 않나요? ChatGPT Plus는 월 20달러, 한국 돈으로 약 27,000원으로 사용하고 있는데 부담스러운 금액이죠. 그런데! 일론 머스크가 개발한 최신 AI 모델 '그록3'가 무료로 개방되었다는 소식을 들었을 때 관심을 갖게 되었는데요. "진짜 무료라고? 뭔가 함정이 있는 거 아냐?" 하면서도 설렘 반, 의심 반으로 바로 사용해봤죠. 유료 AI 서비스에 돈 쓰기 전에, 무료로 제공되는 그록3의 숨겨진 보석 같은 기능들을 함께 알아보시죠.음.. 오늘은 뭘 물어보지? 내가 그록3 무료라고? 정말?"무료라고? 진짜야?" 처음 그록3.. 2025. 4. 9.
데이터 메시가 뜨는 이유: 넷플릭스와 우버가 선택한 차세대 데이터 아키텍처 인공지능 시대에는 데이터 중심의 비즈니스 환경이라는 것은 부정할 길이 없습니다. 혹자는 데이터를 가장 많이 보유한 구글이 세계를 지배할 것이라는 말까지 하더군요. 하지만 난 생각이 좀 다릅니다. 데이터의 양뿐만 아니라 복잡성이 증가하면서 기존 중앙집중식 데이터 관리 방식은 한계를 드러내고 있기 때문입니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 데이터 메시(Data Mesh)는 혁신적인 데이터 관리 패러다임입니다. 혹시 생소하시다면 데이터 메시의 개념부터 구현까지, 핵심 내용을 들어보시죠. 데이터 메시란?데이터 메시는 분산된 아키텍처 프레임워크를 사용하는 데이터 관리 접근 방식입니다. 기존의 중앙 집중식 데이터 웨어하우스나 레이크와 다르죠. 데이터의 소유권과 책임을 비즈니스 도메인별로 분산시키는 것이 특징.. 2025. 1. 5.
가트너가 주목한 데이터 패브릭, 기업 데이터 관리 혁신 가져올까? 오늘날 기업들이 직면한 가장 큰 도전 중 하나는 바로 데이터 관리입니다. 여러 시스템에 중구난방(사일로 하게)으로 산재해기 때문이죠. 그래서 데이터를 효과적으로 통합하고 활용하는 것이 점점 더 중요해지고 있죠. 이런 상황에서 '데이터 패브릭'이라는 개념이 나오기 시작했습니다. 이 글에서 20년이 넘는 데이터 경험을 통해 여러분은 데이터 패브릭의 개념부터 실제 적용 사례까지 상세히 알려 드리겠습니다. 『 '데이널'의 컨텐츠에 포함된 정보는? 』데이터 패브릭 개념을 정리해 보자데이터 패브릭은 기업의 사일로(Silo) 데이터를 통합하고 관리하는 새로운 데이터 아키텍처 접근 방식입니다. 이는 마치 천(fabric)처럼 여러 데이터 요소를 엮어 하나의 통합된 구조를 만드는 것에서 유래한 이름입니다."근데 이게 말.. 2025. 1. 4.

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