데이터 분석에 사용되는 몇 가지 일반적인 파사드 시스템은 다음과 같습니다.
1. 대시보드 시스템: 이 시스템은 차트, 그래프 및 테이블 형식으로 데이터를 시각적으로 표현합니다. 이를 통해 사용자는 핵심 성과 지표(KPI)를 모니터링하고 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.
2. 데이터 시각화 도구: 이 도구를 사용하면 사용자가 대화형의 시각적으로 매력적인 데이터 표현을 만들 수 있습니다. 원시 데이터에서 명확하지 않을 수 있는 패턴, 추세 및 이상값을 식별하는 데 도움이 됩니다.
3. 보고 시스템: 이 시스템은 사전 정의된 템플릿 또는 사용자 정의 매개변수를 기반으로 보고서를 생성합니다. 분석을 위해 구조화된 형식으로 데이터를 추출, 변환 및 표시하는 프로세스를 자동화합니다.
4. 데이터 탐색 플랫폼: 이 플랫폼은 사용자에게 대규모 데이터 세트를 대화식으로 탐색하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 데이터를 쿼리하고, 집계 및 계산을 수행하고, 결과를 실시간으로 시각화할 수 있습니다.
5. 기계 학습 프레임워크: 이 프레임워크는 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하기 위한 일련의 도구 및 알고리즘을 제공합니다. 예측 분석 솔루션 개발 프로세스를 단순화하고 광범위한 프로그래밍 기술이 없는 사용자가 기계 학습 기술을 활용할 수 있도록 합니다.
6. ETL(Extract, Transform, Load) 시스템: 이 시스템은 여러 소스에서 데이터를 추출하여 일관된 형식으로 변환하고 데이터 웨어하우스 또는 분석 플랫폼에 로드하는 프로세스를 용이하게 합니다. 분석을 위한 데이터 일관성, 무결성 및 가용성을 보장합니다.
7. 데이터 관리 플랫폼: 이러한 플랫폼은 데이터 저장 및 구성을 위한 중앙 저장소를 제공합니다. 효율적인 데이터 검색, 데이터 정리, 데이터 통합 및 데이터 거버넌스가 가능하여 분석 이니셔티브를 지원합니다.
8. 데이터 마이닝 도구: 이 도구는 통계 및 기계 학습 기술을 활용하여 데이터에서 패턴, 상관 관계 및 통찰력을 발견합니다. 탐색 분석, 패턴 인식 및 예측에 자주 사용됩니다.
9. 데이터 품질 및 거버넌스 시스템: 이러한 시스템은 분석에 사용되는 데이터의 정확성, 완전성 및 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 데이터 표준을 시행하고 데이터 프로파일링을 수행하며 데이터 품질 문제를 해결하여 분석 결과의 신뢰성을 향상시킵니다.
10. 클라우드 기반 분석 플랫폼: 이러한 플랫폼은 데이터 분석을 수행하기 위한 확장 가능하고 유연한 인프라를 제공합니다. 데이터 저장, 처리 및 시각화를 포함한 다양한 서비스를 제공하여 대규모 데이터 세트의 통합 및 분석을 용이하게 합니다.
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