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안녕하세요! 오늘은 Databricks의 The Data Lakehouse Platform For Dummies를 기반으로 데이터 레이크하우스(Lakehouse)의 핵심 개념과 가치에 대해 깊이 있고 자세하게 정리해 보았습니다. 제가 스터디를 할 겸 정리해 보았으니 여러분께도 도움이 되었으면 합니다! 😊✅ 데이터 관리의 한계와 변화1. 전통적인 데이터 관리 방식의 한계관계형 데이터베이스(RDB): 데이터 관리의 초창기에는 RDB가 주요 수단이었습니다. SQL을 기반으로 정형화된 데이터를 수집하고 분석하는 방식으로, 소규모 데이터에는 효과적이었지만, 데이터의 양과 형태가 다양해지면서 한계를 드러냈습니다. 특히, 비정형 데이터나 대규모 데이터 분석에는 적합하지 않았습니다.데이터 웨어하우스(DW): 데이터를..

안녕하세요! 오늘은 Databricks의 공식 고객 사례를 바탕으로, 다양한 산업 분야에서 어떻게 데이터와 AI를 활용해 혁신을 이루고 있는지 소개해 보겠습니다. Databricks가 제공하는 데이터 레이크하우스 플랫폼이 실제 비즈니스에서 어떤 성과를 이루었는지 함께 살펴볼까요?1. Shell: 에너지 산업의 AI 혁신문제점: 석유와 가스 산업은 대규모 설비와 복잡한 공급망을 관리해야 하는 과제가 있습니다. Shell은 방대한 데이터 분석과 AI 기술을 통해 효율성을 극대화하고자 했습니다.Databricks 활용: Shell은 Databricks를 사용하여 100개 이상의 AI 프로젝트를 진행하고, 데이터 분석을 통해 설비 운영을 최적화했습니다. 이를 통해 장비 고장 예측, 유지보수 비용 절감 등 실질적..

2025년, 데이터 분석가(Data Analyst)에게 가장 중요한 질문은 "내가 어디에서 일해야 최고의 커리어를 쌓을 수 있을까?" 입니다.데이터 산업이 AI·클라우드·실시간 분석 중심으로 빠르게 변화하면서, 단순 분석을 넘어 비즈니스 가치 창출이 가능한 분석가를 원하는 기업들이 늘어나고 있습니다.오늘, 최고의 헤드헌터 관점에서 2025년 한국에서 가장 유망한 데이터 분석가 커리어를 정리해드립니다.어떤 기업들이 분석가를 필요로 하고, 어떤 스킬셋이 각광받을지 지금부터 살펴보겠습니다! 🚀📌 2025년, 데이터 분석가에게 가장 유망한 직무 & 산업데이터 분석가(Data Analyst)는 업계에 따라 요구되는 역할이 크게 다릅니다.단순한 데이터 리포팅이 아니라, AI 활용, 클라우드 환경, 비즈니스 전략..

안녕하세요! 😊이번 글에서는 클라우드 환경에서 꼭 알아야 할 개념들을 쉽게 정리해보겠습니다.서버(Server), 가상 서버(Virtual Server), 리눅스(Linux), Spark, Databricks, Snowflake까지 차근차근 설명드릴 테니, 한 번에 개념을 정리하고 가세요! ✨ 저는 이해가 어려워, 레스토랑에 비유를 해서 이해를 해 보았어요!1️⃣🏠 서버(Server)란?서버는 데이터를 저장하고, 처리하고, 제공하는 컴퓨터입니다. 💻🛠 서버의 기본 구성 요소하드웨어 (Hardware) 💾: 실제 서버 컴퓨터운영체제 (OS, Operating System) 🐧: 서버를 작동시키는 프로그램 (예: Windows, Linux)소프트웨어 (Software) ⚙: 서버에서 실행되는 서비스..