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방대한 양의 Raw data를 명확하고 결정적인 비즈니스 인텔리전스로 변환 할 때, Periscope Data의 역할은 최첨단에 있다고 할 수 있습니다. Periscope Data는 고객을 위한 약속을 지키기 위해 Amazon SageMaker를 기계 학습 워크 플로우의 핵심 부분으로 활용하는 기계 학습 솔루션을 개발했습니다.
이 솔루션을 통해 데이터 분석가는 Periscope Data에서 데이터 준비 및 기능 엔지니어링을 관리하고 Amazon SageMaker로 손쉽게 가져 와서 Periscope Data로 돌아가 분석 및 보고 작업을 수행하기 전에 기계 학습 모델을 대규모로 구축, 교육 및 배포 할 수 있습니다. “Periscope Data는 가장 정교한 고객과 가장 진보된 데이터 분석가 및 데이터 과학자들이 사용하는 가장 빠르고 유연하며 가장 강력한 BI 제품으로 알려져 있습니다.”Periscope 공동 창립자이자 CEO 인 Harry Glaser는 말합니다. “그들은 최신 기능을 요구하며 모든 종류의 결정을 내리기 위해 데이터를 사용할 수 있기를 기대합니다.” 라고 덧붙였습니다.
“사실, 그 분야에서 가장 진보하고 강력한 회사가 되고 싶다면 고객과 잠재고객군에 대한 귀하의 헌신을 보여줘야 합니다. 그 약속의 큰 부분은 다른 누구보다도 빠른 신기술 채택입니다.”라고 Glaser는 말합니다.
Periscope Data의 프로젝트 관리 책임자인 Scott Castle은 회사가 SageMaker를 기반으로 하는 솔루션을 구축하는 것이 적합하다는 것을 알게 되었습니다. “SageMaker는 손에 들고 다닐 필요 없이 거대한 컴퓨팅에 액세스 할 수 있는 좋은 방법입니다.”
비즈니스에서 기계 학습은 1960 년대부터 한 분야였지만 지난 몇 년 동안만 기술에 쉽게 접근 할 수 있게 되었습니다. 즉, 데이터 활용 기업이라 할지라도 항상 통계적으로 숙련된 기술 스택을 반복적으로 사용하고 있습니다. Glaser는 “5 ~ 10 년 전과 비교해 볼 때 운영 방식이 매우 다릅니다. 기술의 확장성 및 접근성이 향상되고 있으며 더 많은 사람들이 데이터를 사용할 수 있게 되었습니다.” 라고 말했습니다.
기계 학습이 현대 기업에 통합되면서 (글로벌 또는 지역 차원에서), 데이터를 신속하게 조사하고 해답을 얻을 수 있는 프로그램의 능력에 따라 더 많은 결정이 내려집니다. “저희가 보는 것은 고객들이 점점 더 많은 다른 유형의 데이터를 동일한 장소에서 서로 섞을 수 있는지에 대해 많은 노력을 기울이면서 유용한 질문을 하고 있다는 것입니다.”라고 Castle은 말합니다. “모든 데이터를 수집하는 경우 회사가 액세스 할 수 있는 모든 정보 소스에서 전체적으로 데이터를 볼 수 있고 시장의 역동성을 이해할 수 있는 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. “라고 덧붙였습니다.
Percope Data는 SageMaker의 기계 학습 기능을 바탕으로 워크 플로우를 구축함으로써 고객에게 지속적으로 그러한 해답을 제시하고 그로 인한 이점을 제공합니다. Castle은 “다른 이들보다 더 잘 이해할 수 있다면 항상 성공할 수 있는 비즈니스 모델을 만들 수 있습니다. 그리고 저는 기본적으로 세계를 보다 분명하게 파악했습니다.”라고 말했습니다.
원문 URL: https://aws.amazon.com/ko/blogs/startups/periscope-data-builds-ml-solution-with-amazon-sagemaker-to-provide-customers-with-a-better-picture-of-the-world/
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