‘데이터옵스팀’에게 유용한 AI 활용 사례 5가지 데이터 품질이 그 어느 때보다 중요해졌지만, 기업 내부에서 관련 작업을 수행하려고 하면 많은 어려움을 마주치게 된다. 다음은 데이터옵스팀에게 유용한 AI와 ML로 데이터 운영을 자동화하는 5가지 방법이다. 데이터 랭글링, 데이터옵스, 데이터 준비, 데이터 통합 등 뭐라고 부르든, 데이터를 통합하고 정리하는 작업을 관리하는 것은 노동 집약적이다. 많은 기업이 새로운 데이터를 효율적으로 통합하고, 데이터 품질을 개선하고, 마스터 데이터 레코드를 중앙 집중화하고, 정리된 고객 데이터 프로필을 생성하는 데 어려움을 겪고 있다. 데이터옵스는 새로 나온 개념이 아니지만, 데이터 기반 조직이 늘어나고 분석 수준이 기업의 경쟁력이 되는 경우가 늘어나면서 그 중요..
