데이터 과학

오늘날 기업들에게는 데이터가 넘쳐 납니다. 가치 있는 통찰력은 서로 다른 여러 데이터 사일로에 숨겨져 있어 조직 전체의 비효율성으로 이어집니다. 데이터 과학자는 데이터 홍수를 해결하는 데 도움을 줄 수 있지만, 자격을 갖춘 사람은 부족합니다. 그 결과 몇몇 직원이 엄청난 양의 임시 분석과 매뉴얼 그리고 밸류가 적은 노동 집약적인 프로젝트를 처리하게 됩니다.

따라서 조직에서는 데이터 과학 워크플로우를 생성, 검증 및 소비하기 위한 확장 가능한 프레임워크가 필요합니다. 데이터 액세스와 집계에서 정교한 분석, 모델링 및 보고까지 이러한 프로세스를 자동화하면 초보 사용자의 경우 데이터를 최대한 활용할 수 있고 전문가의 경우 부가 가치가 더 높은 작업에 집중할 수 있습니다. 공통 프레임워크를 활용하면 모범 사례를 캡처하고 전사적으로 공유할 수 있습니다. 데이터 과학을 보편화하면 팀이 보다 적은 비용으로 더 많은 성과를 거둘 수 있으며, 오늘날의 기업의 생존과 번창을 위해 필요한 혁신을 실현할 수 있습니다.