Data Science and Analytics Automation Platform | Alteryx
Alteryx
마이크로소프트(https://www.microsoft.com)
마이크로소프트는 대규모의 복잡한 데이터셋에서 효과적으로 관리, 처리 및 통찰력을 얻을 수 있는 포괄적인 툴 및 서비스 제품군 제공
Microsoft의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 Azure는 Microsoft Fabric뿐만 아니라 Azure Data Lake Storage, Azure Databricks, Azure HDIsnight 등 빅데이터 분석, 스토리지 및 처리를 위한 다양한 서비스를 제공
Azure 에코시스템 내에 Hadoop, Spark 및 다양한 머신러닝 프레임워크와 같은 인기 툴을 통합하여 빅데이터 워크로드를 위한 확장 가능하고 유연한 환경을 제공
마이크로소프트의 Power BI는 데이터 시각화와 비즈니스 인텔리전스를 용이하게 하여 사용자가 데이터에서 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있도록 지원
마이크로소프트의 SQL Server, Azure SQL Database, Cosmos DB는 대규모 데이터 처리를 지원하기 때문에 다양한 데이터 유형을 다루는 기업에서 다용도로 사용 가능
Microsoft Fabric(https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-fabric)
알테릭스(https://www.alteryx.com)
사용자 친화적인 데이터 플랫폼과 통합 환경을 통해 데이터 블렌딩, 정리 및 고급 분석을 가능하게 하고 데이터 분석가와 비즈니스 전문가 모두가 빅 데이터 관리에 액세스할 수 있도록 지원하는 데이터 분석의 핵심 업체
복잡한 데이터 워크플로우를 간소화하여 데이터 준비 및 혼합을 위한 시각적이고 코드가 없는 인터페이스를 제공하는 것으로 유명
플랫폼의 자동화 기능은 또한 효율성을 향상시켜 조직이 대규모 데이터셋을 쉽게 처리하고 분석할 수 있도록 지원
Alteryx 빅 데이터 제품: Alteryx Analytics Cloud Platform(https://www.alteryx.com/products/alteryx-cloud)
인포메티카(https://www.informatica.com)
데이터 통합 및 관리 회사로서 포괄적인 솔루션 제품군을 통해 다양한 데이터셋을 효율적으로 통합, 정리 및 관리할 수 있도록 지원
빅데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데이터 품질 및 거버넌스 도구를 제공하는 데이터 관리 클라우드 플랫폼
인포매티카 빅데이터 제품: Data Management Cloud(https://www.informatica.com/platform.html)
구글(https://cloud.google.com/data-cloud)
빅 데이터, 클라우드 서비스, 데이터 분석 및 인프라 오퍼링 분야에서 오랜 기간 우위를 점하고 있는 기업 데이터 공간의 중추적인 역할을 담당
GCP(Google Cloud Platform)는 대규모 데이터셋을 저장, 처리 및 분석할 수 있는 강력하고 확장 가능한 환경을 제공
BigQuery와 같은 서비스를 통해 조직은 대규모 데이터에 대해 빠른 SQL 쿼리를 실행
Google Cloud Storage 및 Cloud Bigtable은 다양한 데이터 유형에 대한 효율적인 스토리지 솔루션을 제공
구글 빅데이터 제품: Google BigQueryhttps://cloud.google.com/bigquery)
스노우플레이크(https://www.snowflake.com/)
데이터 웨어하우징 및 분석에 혁신을 가져온 클라우드 기반 데이터 플랫폼
클라우드용으로 설계되고 대규모의 다양한 데이터셋을 수용하여 수평적으로 쉽게 확장할 수 있도록 구축된 아키텍처
고유의 다중 클러스터 공유 데이터 아키텍처를 통해 사용자는 광범위한 데이터 이동이나 중복 없이 복잡한 쿼리를 실행
스노우플레이크 빅데이터 제품: 스노우플레이크 플랫폼(https://www.snowflake.com/ko/data-cloud/platform/)
클라우데라(https://www.cloudera.com/)
엔터프라이즈 데이터 관리 및 분석 솔루션을 제공하는 선도적인 공급업체로 최신 데이터 아키텍처를 위한 하이브리드 데이터 플랫폼 제공
Apache Hadoop의 배포와 Hadoop 생태계에 대한 기여로 유명하며, 하둡을 넘어 Apache Spark 및 Apache Impala를 비롯한 광범위한 빅 데이터 기술을 통합하여 사용자에게 고급 분석을 위한 다재다능하고 통합된 환경 제공
보안과 거버넌스를 강조하는 것은 기업이 데이터를 효과적으로 관리하고 보호할 수 있도록 보장하는 SDX 지원
클라우더라 빅데이터 제품: Cloudera Data Platform(https://www.cloudera.com/products/cloudera-data-platform.html)
테라데이타(https://www.teradata.com/)
분석 데이터 솔루션의 선두적인 공급업체로서고급 데이터 웨어하우징 및 분석 기능으로 유명
복잡하고 다양한 데이터 세트를 처리하도록 설계되어 기업이 데이터에서 의미 있는 인텔리 전스를 도출할 수 있도록 지원하는 Teradata Vantage와 같은 강력한 분석 도구 제공
병렬 처리 아키텍처와 확장성을 통해 고성능 분석에 지원
테라데이터 빅데이터 제품: Teradata Vantage Cloud Platform(https://www.teradata.com/platform/vantagecloud)
데이터브릭스(https://www.databricks.com/)
최근에 등장한 대표적인 빅데이터 기업 중 하나로, 일반적으로 Snowflake와 동등한 위치
Apache Spark의 힘과 협업 및 대화형 도구를 결합한 통합 분석 플랫폼 제공
핵심 구성 요소인 Databrick Delta는 ACID 트랜잭션 및 시간 이동 기능을 제공하여 데이터 신뢰성과 성능을 향상
데이터브릭스 빅데이터 제품: Data Intelligence Platform(https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform)
IBM(https://www.ibm.com/)
IBM은 전체 데이터 라이프사이클에 걸쳐 포괄적인 솔루션 및 서비스 제품군을 제공I
데이터 관리, 거버넌스 및 분석을 용이하게 하는 통합 플랫폼을 제공
IBM의 전문 지식은 조직이 크고 복잡한 데이터 세트에서 가치 있는 통찰력을 추출할 수 있도록 지원하는 인지 컴퓨팅 시스템인 Watson이 입증한 고급 분석 및 인공 지능으로 확장
IBM은 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에 초점을 맞춘 기업용 컴퓨팅 분야에서 오랜 기간 존재해 왔으며, 전략적 의사 결정, 디지털 전환 및 최첨단 AI 애플리케이션 개발을 위해 빅 데이터의 잠재력을 활용하고자 하는 기업에 핵심 지원자로 자리매김
IBM 빅데이터 제품: IBM DB2 BigSQL, IBM Cloud Pak for Data(https://www.ibm.com/products/cloud-pak-for-data)
HP(https://www.hpe.com/)
대규모 데이터 처리 및 분석을 지원하고 최적화하도록 설계된 인프라 솔루션의 대기업 공급업체
서버 및 스토리지 솔루션을 포함한 HPE의 하드웨어는 빅 데이터 애플리케이션과 관련된 다양한 워크로드를 처리하도록 설계. 또한 에지 컴퓨팅 및 GreenLake 클라우드 서비스에 대한 HPE의 집중은 진화하는 빅 데이터 요구사항에 필요한 유연성과 확장성을 제공
HPE 빅데이터 제품: HPE Ezmeral(https://www.hpe.com/us/en/solutions/ezmeral-software.html)
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2024년 1월 2일 오전 2:26
팀장님들, 질문 하나 드려보겠습니다! 오늘은 몇 개의 질문을 들으셨나요? 아마 매일 매일 한 100개 쯤은 되지 않을까 생각이 드는데요ㅎㅎㅎㅎ
... 더 보기1. 자기 철학이 있는 사람들은 어떻게 그런 경지에 오르게 되는 것일까?
안
... 더 보기특히 AI·바이오·우주항공 등 기술 난도가 높은 분야에선 검증된 경력직 심사역이 희소하기 때문에, 수억원의 연봉을 제시하는 오퍼가 현실화되고 있다는 평가다.
... 더 보기1. 모든 학습 곡선에는 같은 패턴이 있다. 어떤 분야의 초보자가 있다고 하자. 이제 몇 가지 지식을 배운다. 그럼 마치 그 분야를 완전히 이해한 것처럼 느낀다. 누구나 0점에서 80점까지는 쉽다. 문제는 80점부터다. 전문가의 영역이다.