Dataiku와 Snowflake의 통합 AI 솔루션: 데이터 분석과 머신러닝의 혁신
목차
- 요약
- Dataiku와 Snowflake의 통합 개요
- Dataiku와 Snowflake 활용 사례
- 결론
1. 요약
이 리포트는 Dataiku와 Snowflake의 통합을 통해 데이터 분석과 머신러닝 분야에서 얻을 수 있는 주요 이점과 실제 적용 사례를 분석합니다. 이 두 플랫폼의 결합은 성능, 운영, 확장성, 비용 효율성을 극대화하여 기업들이 다양한 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있게 합니다. 특히, 가짜 구인 공고를 식별하는 실제 데이터 과학 프로젝트를 통해 Dataiku와 Snowflake의 활용 방식을 구체적으로 설명합니다. 또한, 데이터베이스 및 테이블 생성을 위한 SQL 워크시트 스크립트와 머신러닝 모델 평가 과정을 통해 이 통합 솔루션의 실질적인 적용 방법을 다룹니다.
2. Dataiku와 Snowflake의 통합 개요
2-1. Dataiku와 Snowflake의 역할
Dataiku와 Snowflake는 각각 데이터 분석과 데이터 처리를 위한 강력한 도구입니다. Dataiku는 시각적인 데이터 수집, 변환, 머신러닝 및 모델 관리를 전문으로 하며, Snowflake는 비할 데 없는 계산 성능과 처리 유연성을 제공합니다. 이 두 플랫폼을 결합하면 완전한 분석 플랫폼이 되며, Snowflake의 컴퓨팅 능력과 Dataiku의 인터페이스를 통해 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다.
2-2. Dataiku와 Snowflake의 연결 방식
Dataiku와 Snowflake 간의 연결은 다양한 방식으로 이루어질 수 있습니다. 사용자는 Snowflake에 연결하기 위해 'Host', 'Database', 'Warehouse', 'Role', 'Schema'와 같은 기본 매개변수를 설정할 수 있습니다. 또한, 프로젝트 변수와 같은 동적 제어를 통해 쿼리 실행 비용을 적절한 비즈니스 유닛에 할당할 수 있습니다. '빠른 쓰기(Fast Write)' 기능을 활성화하여 Amazon S3, Azure Blob, Google Cloud Storage와 같은 외부 스테이지를 통해 Snowflake에 객체를 대량으로 로드할 수 있습니다. 연결이 설정되면, OAuth, 전역 자격 증명, 사용자별 자격 증명 등을 통해 인증을 수행하고, 연결을 모든 분석가나 선택된 사용자 그룹에 제공할 수 있습니다.
2-3. 통합의 주요 이점
Dataiku와 Snowflake의 통합을 통해 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다: 1. 간편성: Dataiku는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 Snowflake에서 데이터에 액세스하고 분석하기 쉽게 만듭니다. 이를 통해 데이터 변환 파이프라인과 머신러닝 모델을 운영화하는 것이 간단해집니다. 2. 성능: Dataiku와 Snowflake는 대규모 데이터를 처리할 수 있도록 쉽게 확장되며, 탄력적인 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 이는 증가하는 데이터와 분석 요구 사항을 충족합니다. 3. 운영화: Dataiku와 Snowflake는 여러 협업 그룹이 동시에 동일한 데이터에 액세스할 수 있도록 지원하여 성능 저하 없이 운영할 수 있습니다. 4. 확장성과 비용 통제: Dataiku는 Snowflake와의 통합을 통해 매우 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅을 사용할 수 있으며, 사용한 계산에 대해서만 비용을 지불합니다. 이러한 통합 솔루션을 통해 데이터 처리 속도를 크게 향상시키고, 운영의 효율성을 높이며, 비용 효율성을 극대화할 수 있습니다.
3. Dataiku와 Snowflake 활용 사례
3-1. 실제 데이터 과학 프로젝트 소개
이 섹션에서는 Snowflake와 Dataiku를 활용하여 실제 데이터 과학 프로젝트를 진행하는 방법을 소개합니다. Snowflake의 Partner Connect를 통해 생성된 Dataiku DSS Cloud 트라이얼 환경을 사용하며, 이 트라이얼 버전은 Snowflake의 무료 30일 트라이얼과 함께 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 주로 생성형 AI에 대한 최근 발전 사항을 활용하여 가짜 구인 공고를 식별하는 프로젝트를 예로 들고 있습니다.
3-2. 가짜 구인 공고 식별 프로젝트
이 프로젝트의 목표는 Dataiku와 Snowflake를 사용하여 실제 구인 공고와 가짜 구인 공고를 식별하는 것입니다. Kaggle 데이터셋에서 약 18000개의 구인 설명을 가져왔으며, 이 중 약 800개는 가짜로 분류되었습니다. 이 프로젝트는 사용자가 Snowflake의 데이터 구조를 이해하고 Dataiku를 통해 머신러닝 모델을 구축하고 평가할 수 있도록 설계되었습니다.
3-3. 데이터베이스 및 테이블 생성
프로젝트의 첫 번째 단계는 Snowflake에서 데이터베이스와 테이블을 생성하는 것입니다. 이를 위해 SQL 워크시트를 사용하며, 다음과 같은 스크립트를 실행합니다: ``` use warehouse PC_DATAIKU_WH; use database PC_DATAIKU_DB; create or replace schema RAW; use schema RAW; create or replace table EARNINGS_BY_EDUCATION ( EDUCATION_LEVEL varchar(100), MEDIAN_WEEKLY_EARNINGS_USD decimal(10,2) ); create or replace table JOB_POSTINGS ( JOB_ID int, TITLE varchar(200), LOCATION varchar(200), DEPARTMENT varchar(200), SALARY_RANGE varchar(20), COMPANY_PROFILE varchar(20000), DESCRIPTION varchar(20000), REQUIREMENTS varchar(20000), BENEFITS varchar(20000), TELECOMMUNTING int, HAS_COMPANY_LOGO int, HAS_QUESTIONS int, EMPLOYMENT_TYPE varchar(200), REQUIRED_EXPERIENCE varchar(200), REQUIRED_EDUCATION varchar(200), INDUSTRY varchar(200), FUNCTION varchar(200), FRAUDULENT int ); ```
3-4. 머신러닝 모델 평가
Dataiku를 통해 구축된 머신러닝 모델을 평가합니다. 프로젝트에서는 주어진 데이터셋을 통해 모델을 구축하고, 신규 데이터에 대한 예측 성능을 평가합니다. 이 과정을 통해 Dataiku와 Snowflake의 통합된 기능이 어떻게 데이터 과학 팀의 작업 효율을 향상시키는지를 구체적으로 보여줍니다.
4. 결론
본 리포트에서는 Dataiku와 Snowflake의 통합이 데이터 분석과 머신러닝 프로젝트에서 제공하는 주요 이점과 효율성을 실 사례를 통해 검토했습니다. 이 통합 솔루션은 데이터 처리 속도와 운영 효율성을 크게 향상시키고, 비용 효과적인 방안을 제공합니다. 또한, 다양한 활용 사례가 제시되어 Dataiku와 Snowflake가 초보자부터 전문가에 이르기까지 광범위한 사용자 그룹에게 이점을 제공할 수 있음을 확인했습니다. 그러나 이러한 통합 솔루션에도 한계가 있으며, 향후 연구에서는 사용자 맞춤형 설정과 자동화 기능 향상이 필요합니다. 미래에는 이 통합 솔루션의 적용 범위가 계속 확장될 것으로 기대되며, 이를 통해 데이터 기반 의사결정의 혁신을 이끌어갈 수 있을 것입니다.
5. 용어집
5-1. Dataiku [플랫폼]
Dataiku는 데이터 과학 및 머신러닝 프로젝트를 지원하는 분석 플랫폼으로, Snowflake와 통합하여 데이터의 수집, 변환, 및 분석을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
5-2. Snowflake [데이터 플랫폼]
Snowflake는 클라우드 데이터 웨어하우스 플랫폼으로, Dataiku와의 통합을 통해 대규모 데이터 처리와 머신러닝 프로젝트를 지원합니다.
6. 출처 문서
- Dataiku and Snowflake: A Joint AI Solution | Aimpoint Digitalhttps://www.aimpointdigital.com/blog/dataiku-snowflake-joint-ai-solution
- A Dataiku and Snowflake Introduction to Data Sciencehttps://quickstarts.snowflake.com/guide/a_dataiku_and_snowflake_guide_to_data_science/?index=..%2F..index