¸ñÂ÷/Â÷·Ê
1. À̳ë¼Ç Áö¿øµ¿±â ¹× Áö¿ø ºÐ¾ß¿¡ ´ëÇÑ ¾÷¹« Àü¹®¼ºÀ» ÀÛ¼ºÇØÁÖ¼¼¿ä.
2. ¸éÁ¢ ¿¹»ó Áú¹® ¹× ´äº¯
1) µ¥ÀÌÅÍ ¿£Áö´Ï¾î Á÷¹«¸¦ ¼±ÅÃÇÑ ÀÌÀ¯´Â ¹«¾ùÀΰ¡¿ä
2) À̳ë¼ÇÀÇ AD-TECH Ç÷§Æû °³¹ß¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍ ¿£Áö´Ï¾îÀÇ ¿ªÇÒÀº ¹«¾ùÀ̶ó°í »ý°¢Çϳª¿ä
3) µ¥ÀÌÅÍ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎÀ» ¼³°èÇÒ ¶§ °¡Àå Áß¿äÇÏ°Ô °í·ÁÇØ¾ß ÇÒ ¿ä¼Ò´Â ¹«¾ùÀΰ¡¿ä
4) ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ¸¶ÄÉÆÃ µ¥ÀÌÅÍÀÇ Â÷ÀÌ´Â ¹«¾ùÀ̶ó°í »ý°¢Çϳª¿ä
5) µ¥ÀÌÅÍ Ç°ÁúÀ» ³ôÀ̱â À§ÇØ ¾î¶² ÀýÂ÷¿Í ±â¼úÀ» Àû¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ³ª¿ä
6) Çù¾÷ °úÁ¤¿¡¼ °³¹ßÀÚµ¥ÀÌÅÍ»çÀÌ¾ðÆ¼½ºÆ®¸¶ÄÉÅÍ °£ ÀǰßÀÌ Ãæµ¹ÇÒ °æ¿ì ¾î¶»°Ô Á¶À²ÇϽðڽÀ´Ï±î
7) ÀÔ»ç ÈÄ 5³â ³» ´Þ¼ºÇÏ°í ½ÍÀº ¸ñÇ¥´Â ¹«¾ùÀΰ¡¿ä
º»¹®
º»¹®/³»¿ë
1. À̳ë¼Ç Áö¿øµ¿±â ¹× Áö¿ø ºÐ¾ß¿¡ ´ëÇÑ ¾÷¹« Àü¹®¼ºÀ» ÀÛ¼ºÇØÁÖ¼¼¿ä.
Àú´Â µ¥ÀÌÅÍ·Î »ç¶÷ÀÇ ÇൿÀ» Àаí, ±× µ¥ÀÌÅ͸¦ ÅëÇØ ¡®Ã¢ÀÇ¿Í È¿À²ÀÌ °áÇÕµÈ ¸¶ÄÉÆÃ¡¯À» ½ÇÇöÇÏ´Â ÀÏÀ» ²Þ²Ù¾î ¿Ô½À´Ï´Ù. À̳ë¼ÇÀº ±¹³»¸¦ ³Ñ¾î ±Û·Î¹ú ½ÃÀå¿¡¼ µ¶ÀÚÀûÀÎ AD-TECH ¿ª·®À» ±¸ÃàÇϸç, ±¤°í¹Ìµð¾î »ê¾÷ÀÇ µðÁöÅÐ ÀüȯÀ» ¼±µµÇϰí ÀÖ½À´Ï´Ù. ´Ü¼øÈ÷ ±¤°í¸¦ Á¦ÀÛÇϴ ȸ»ç°¡ ¾Æ´Ï¶ó, µ¥ÀÌÅ͸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ¡®¼ÒºñÀÚ °æÇ衯À» ¼³°èÇÏ´Â ±â¾÷À̶ó´Â Á¡¿¡¼ Å« ¸Å·ÂÀ» ´À²¼½À´Ï´Ù. ƯÈ÷ µ¥ÀÌÅÍ ¿£Áö´Ï¾î Á÷¹«´Â À̳ë¼ÇÀÇ AD-TECH °æÀï·ÂÀ» ½ÇÁúÀûÀ¸·Î µÞ¹ÞħÇÏ´Â ÇÙ½É ¿ªÇÒÀ̶ó°í »ý°¢ÇÕ´Ï´Ù.
Àú´Â ´ëÇÐ ½ÃÀýºÎÅÍ µ¥ÀÌÅÍ ¾ÆÅ°ÅØÃ³¿Í ºÐ»êó¸® ±â¼úÀ» ÁýÁßÀûÀ¸·Î ÇнÀÇß½À´Ï´Ù. ÄÄÇ»ÅͰøÇÐ Àü°ø °úÁ¤¿¡¼ Hadoop, Spark, Kafka¸¦ Ȱ¿ëÇÑ ½Ç½Ã°£ µ¥ÀÌÅÍ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ±¸Ãà ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ÁøÇàÇϸç, ´ë±Ô¸ð ·Î±× µ¥ÀÌÅ͸¦ ¼öÁýÀü󸮺м®ÇÏ´Â °úÁ¤À» ÀÍÇû½À´Ï´Ù. ƯÈ÷ ±¤°í Ŭ¸¯ ·Î±× µ¥ÀÌÅ͸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î »ç¿ëÀÚ Çൿ ÆÐÅÏÀ» ºÐ·ùÇϰí, ETL(Extract, Transform, Load) ±¸Á¶¸¦ Á÷Á¢ ¼³°èÇÑ °æÇèÀÌ ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿¡¼´Â µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý È¿À²À» 40% ÀÌ»ó °³¼±Çϸç, ·Î±× ó¸® ¼Óµµ¸¦ ÃÊ´ç 5¸¸ °Ç¡¦(»ý·«)