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개요Column-Level Data Lineage는 데이터 계보 추적(Data Lineage) 중에서도 컬럼 단위까지 데이터를 추적하여, 데이터가 어떻게 생성·변환·활용되는지를 보다 정밀하게 파악할 수 있는 기법입니다. 데이터 신뢰성과 규제 준수, 오류 추적 및 품질 관리 향상을 위해 빅데이터 및 분석 시스템에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 금융, 헬스케어, 제조 등 데이터 품질이 비즈니스에 직결되는 산업에서 널리 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Column-Level Data Lineage는 데이터베이스의 테이블 내 특정 컬럼 단위로 데이터의 흐름과 연산 과정을 추적하는 기능입니다.목적데이터 품질 관리, 거버넌스, 컴플라이언스를 위한 상세한 추적 정보 확보가 목적입니다.필요..

개요분석형 서비스(AaaS, Analytics as a Service)는 클라우드에서 데이터 분석 기능을 제공하는 서비스 모델로, 기업이 자체적인 데이터 분석 인프라를 구축할 필요 없이 빅데이터 분석, 머신러닝, 비즈니스 인텔리전스(BI) 등을 활용할 수 있도록 지원합니다. AaaS는 비용 절감, 확장성, 실시간 데이터 분석 등의 장점을 제공하며 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 본 글에서는 AaaS의 개념, 주요 기능, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. AaaS란 무엇인가?AaaS는 클라우드 환경에서 데이터 분석, 예측 모델링, 시각화 등의 기능을 서비스 형태로 제공하는 모델입니다. 사용자는 분석 인프라를 직접 운영하지 않고도 클라우드 기반 분석 도구를 활용할 수 있습니다.1...

개요데이터 마이닝(Data Mining)과 데이터 분석(Data Analysis)은 대량의 데이터에서 패턴을 발견하고 유용한 정보를 도출하는 핵심 기법입니다. 데이터 마이닝은 머신러닝, 통계 기법, 패턴 인식 기술을 활용하여 숨겨진 관계를 찾고, 데이터 분석은 데이터의 의미를 해석하여 의사결정을 지원하는 과정입니다. 이 두 가지 방법은 금융, 의료, 마케팅, 제조, AI 모델링 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 데이터 마이닝(Data Mining)이란?데이터 마이닝은 대규모 데이터에서 패턴을 발견하고 예측 모델을 구축하는 기술입니다. 이를 통해 숨겨진 관계를 분석하고, 데이터 기반 의사 결정을 지원할 수 있습니다.1.1 데이터 마이닝의 핵심 개념패턴 인식(Pattern Recognition): 데이터에..