이번 세미나에서는 효과적인 의사결정을 지원하기 위하여 다양한 데이터로부터 원하는 데이터를 편리하게 준비하는 방법과 이를 기반으로 하는 효과적인 데이터 분석 방법을 소개하였다. 현업 사용자가 다양한 대규모 데이터를 쉽게 취합 및 가공할 수 있게 지원하는 머신러닝과 인공지능 기반의 솔루션과 전통적인 DW를 편리하게 구축할 수 있는 방법 등을 소개하였다.
각 세션은 PwC에서 다양한 데이터가 끊임 없이 쏟아지는 디지털 시대에서 살아남는 방법에 대해서 고민하는 시간을 가졌으며, 마이크로소프트의 인공지능과 머신러닝 기술을 기반으로 한 데이터 분석방법을, SAP ERP 고객들이 손쉽게 RDB기반의 DW를 구축할 수 있는 RM-Studio 제품 소개 및 Self-Service Data preparation 기술을 활용한 데이터 분석을 팍사타(Paxata) 제품을 통해 소개하는 것으로 구성되었다.
잘레시아 이준호 상무는 "다양한 형태로 서로 다른 장소에 산재되어 있는 정리되지 않은 데이터를 분석하기 위해서 고객들은 데이터 분석보다는 데이터 간의 관계를 맺기 위해 데이터 정리 및 취합에 많은 시간과 비용을 소비하고 있다. 또한 전통적인 DW 방식으로 데이터를 정리해서 준비를 했다고 하더라도 내용이나 상황이 바뀌면 다시 많은 비용과 시간이 들여서 변경하는 작업을 진행하고 있는 것이 현실이다. 변화된 세상에서 이런 비효율을 줄이기 위해서 탄생한 영역이 Self-Service Data Preparation이며 이 부분 최고의 제품이 팍사타(Paxata)이다"라고 이야기 했다.
마이크로소프트 김경태 부장은 "마이크로소프트가 생각하는 인공지능(AI)은 Democratizing AI 즉, 모두를 위한 인공지능이다. 수십년 전 마이크로소프트는 집집마다 모든 책상 위에 PC를 올려 두기 위해 노력했듯이, 인공지능 또한 모두를 위한 기술이 될 수 있도록 노력하고 있다, 모두를 위한 인공 지능을 쉽게 접해 볼 수 있도록 클라우드 서비스인 Azure를 사용한 작은 규모의 인공지능 프로젝트를 고객분들이 부담 없이 시작해 볼 수 있게 지원하고 있다"고 말했다.
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