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데이터 과학 시리즈
알렉스 고렐릭 저자(글) · 최영재 번역
에이콘출판 · 2020년 08월 27일
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최근 인공지능을 활용한 데이터 분석을 통해 뛰어난 성과를 거두고 있는 기업이 늘고 있다. 이런 성과를 위해 제일 중요한 것은 기업의 데이터를 모아 놓는 것이다. 하지만 오늘날처럼 방대한 양의 데이터가 매일 생성되는 환경에서 기존 방식대로 데이터를 저장하기는 불가능하다. 이 책은 기업의 데이터를 모으고 데이터의 활용을 통해 성과를 달성할 수 있는 방법을 제시한다.

작가정보

지난 30여 년간 최신 데이터 기술을 개발하고 배포해 왔으며, BAE(유로파이터, Eurofighter), 유니레버(Unilever), IBM, 로얄 캐리비안(Royal Caribbean), 카이저(Kaiser), 골드만삭스(Goldman Sachs) 외 수십 개의 대기업을 도와 가장 골치 아픈 데이터 문제를 해결해 왔다.
ETL 기업 창업자이자 CTO로, 대형 분석 및 데이터 웨어하우스 프로젝트에 다년간 컨설팅을 한 경험을 통해 데이터 웨어하우스의 발전을 직접 목격할 수 있었다. 그가 세운 두 번째 회사인 엑스에로스(Exeros, IBM에서 인수)는 대기업이 자신의 데이터를 이해하고 합리화하는 데 필요한 지원을 제공하고 있다. IBM 최고 엔지니어(Distinguished Engineer)이자 인포매티카(Informatica)의 SVP 겸 총책임자로 하둡(Hadoop) 기술 개발과 적용을 주도해 왔다. 또한 멘로 벤처스(Menlo Ventures)의 거주 기업가, 워터라인(Waterline)의 창업자이자 CTO로, 구글과 링크드인, 대형 은행, 정부기관, 기타 대기업에서 빅데이터 레이크 관리와 데이터 과학을 맡고 있는 여러 업계 최고 전문가와 함께 일한 경험이 있다. 컬럼비아 대학에서 BSCS를 받았으며, 스탠퍼드 대학에서 MSCS를 취득했고, 현재 샌프란시스코에서 아내와 4명의 자녀와 함께 살고 있다.

IT 회사에서 근무하면서 소프트웨어 제품 품질에 관심을 가져왔다. 현재 소프트웨어 공학 관련 강의를 하고 있으며, 어떻게 하면 사용자가 좀 더 신뢰할 수 있고 안심하며 사용할 수 있는 소프트웨어를 만들지 고민 중이다.
소프트웨어 관련 국제 표준과 여러 지식 체계에 참여하고 있으며, 최근에는 어떻게 하면 누구나 신뢰하면서 사용할 수 있는 머신러닝 모델을 만들 수 있는지에 관심을 갖고 있다. 자율 주행 자동차 등 인공지능이 인간의 삶에 줄 수 있는 많은 가치를 실현하려면 모델이 가진 한계를 이해하고, 인공지능이 왜, 무언가를, 어떤 방식으로 예측했는지 이해할 필요가 있다고 생각한다.

작가의 말

최근 많은 기업이 빅데이터와 클라우드 기술을 활용해 데이터 레이크를 구축하고 데이터 주도 문화 및 결정을 도입하는 실험을 하고 있다. 하지만 인터넷 기업에는 잘 맞던 접근 방식을 전통적인 기업에 적용하려면 각색이 필요한데, 어떻게 각색해야 하는지 실질적인 지침이 없다 보니 관련 프로젝트가 연기되거나 실패하는 경우가 많다. 그런 지침을 제공하고자 이 책을 저술하게 됐다.
IBM과 인포매티카(Informatica, 주요 데이터 공급사)의 경영층, 멘로벤처스(Menlo Ventures, 선도적인 VC 기업)의 거주 기업가, 워터라인의 창업자이자 CTO로 일하면서 수백 명의 전문가, 선구자, 업계 분석가, 실무 담당자와 성공적인 데이터 레이크 및 데이터 주도 문화를 구축하는 과정에서 겪은 어려움을 얘기해 볼 행운이 생겼다. 이 책은 다양한 업계와 역할을 통해 경험한 주제와 모범 사례를 묶어 놓았다. 독자 대상은 업계의 경우에는 소셜 미디어부터 금융, 정부 기관까지, 직무의 경우 최고 데이터 책임자와 같은 IT 경영층에서부터 데이터 아키텍트, 데이터 과학자, 비즈니스 분석가까지를 아우른다.
빅데이터, 데이터 과학, 분석 기반 데이터 주도 결정은 우리가 어떻게 일하는지부터 암 치료법을 찾기 위해 고객과 협업하는 과정에 이르기까지 지금까지와는 차원이 다른 인사이트와 효율성을 줄 것이라 약속한다. 그렇지만 데이터 과학과 분석은 과거 데이터가 있어야 가능한 일이다. 이 때문에 기업은 데이터 과학자와 분석가가 데이터 주도 결정 과정을 하는 데 필요한 정보를 찾을 수 있도록 자신들이 가진 모든 데이터를 한군데로 모을 수 있는 데이터 레이크를 구축하고 있다.
이 책은 데이터 레이크가 약속하는 것을 얻으려면 고려해야 하는 요소와 모범 사례를 보여준다. 데이터 레이크를 데이터 웅덩이(data puddles, 분석적인 샌드박스(sandboxes))나 데이터 연못(data ponds, 큰 데이터 웨어하우스)을 바탕으로 확장할 때 활용할 수 있는 여러 접근법뿐만 아니라 아예 바닥부터 구축하는 방법까지 다룬다. 사내(on premises), 클라우드 기반, 가상(virtual) 등 다양한 데이터 레이크 아키텍처(architectures)의 장단점을 살펴본다. 그리고 미가공(raw), 처리되지 않은 데이터에서부터 잘 관리되고 요약된 데이터까지 유형별로 저장하는 개별 영역을 설정하는 방법과 그런 영역의 접근 권한을 관리하는 방법을 다룬다. 사용자가 스스로 데이터를 찾고 이해하고 준비할 수 있도록 하는 셀프서비스(self-services)를 가능하게 하는 방법, 사용자의 기술 수준에 따라 적합한 인터페이스를 제공하는 방법, 이 모든 과정을 기업의 데이터 관리 정책을 준수하면서 진행하는 방법 등을 설명한다.

목차

  • 1장. 데이터 레이크 소개
    __데이터 레이크 성숙도
    ____데이터 웅덩이
    ____데이터 연못
    __성공적인 데이터 레이크 구축
    ____올바른 플랫폼
    ____올바른 데이터
    ____올바른 인터페이스
    ____데이터 늪
    __성공적인 데이터 레이크 로드맵
    ____데이터 레이크 구축
    ____데이터 레이크 구조화
    ____셀프서비스를 위한 데이터 레이크 설정
    __데이터 레이크 아키텍처
    ____상용 클라우드 데이터 레이크
    ____논리 데이터 레이크
    __결론

    2장. 역사적 관점
    __셀프서비스 데이터 욕구: 데이터베이스의 탄생
    __반드시 해야 하는 분석: 데이터 웨어하우스의 탄생
    __데이터 웨어하우스 생태계
    ____데이터 저장 및 쿼리
    ____데이터 로딩: 데이터 통합 도구
    ____데이터 정리와 관리
    ____데이터 사용
    __결론

    3장. 빅데이터와 데이터 과학 소개
    __하둡: 빅데이터로의 역사적인 움직임을 이끌어내다
    ____하둡 파일 시스템
    ____맵리듀스 잡에서 처리와 저장의 상호작용 방법
    ____읽는 시점 스키마 적용
    ____하둡 프로젝트
    __데이터 과학
    __당신의 분석 조직은 어디에 초점을 맞춰야 하는가?
    __머신러닝
    ____설명 가능성
    ____변화 관리
    __결론

    4장. 데이터 레이크 시작
    __하둡은 무엇이고 왜 사용하는가
    __데이터 웅덩이 확산 방지
    __빅데이터 활용
    ____데이터 과학 주도
    ____전략 1: 기존 기능 가져오기
    ____전략 2: 신규 프로젝트를 위한 데이터 레이크
    ____전략 3: 일원화된 거버넌스 확립
    ____자신에게 가장 맞는 전략은 무엇인가?
    __결론

    5장. 데이터 연못/빅데이터 웨어하우스에서 데이터 레이크로
    __데이터 웨어하우스의 핵심 기능
    ____분석용 차원 모델링
    ____다양한 소스의 데이터 통합
    ____느린 변경 차원을 통한 이력 보존
    ____과거 데이터 저장소로 데이터 웨어하우스가 갖는 한계
    __데이터 연못으로
    ____데이터 연못에 이력 보관
    ____데이터 연못에 느린 변경 차원 구현
    __데이터 연못을 데이터 레이크로 키우기: 데이터 웨어하우스에 없는 데이터 가져오기
    ____미가공 데이터
    ____외부 데이터
    ____사물 인터넷과 기타 스트리밍 데이터
    __실시간 데이터 레이크
    __람다 아키텍처
    __데이터 변환
    __목적 시스템
    ____데이터 웨어하우스
    ____운영 데이터 스토어
    ____실시간 애플리케이션과 데이터 제품
    __결론

    6장. 셀프서비스용 최적화
    __셀프서비스의 시작
    __비즈니스 분석가
    ____데이터 식별과 이해: 기업을 문서로 기록
    ____신뢰 구축
    ____프로비저닝
    ____분석용 데이터 준비
    __데이터 레이크의 데이터 랭글링
    ____하둡에서의 데이터 준비 과정
    ____데이터 준비의 대표적인 사용 사례
    __분석 및 시각화
    __셀프서비스 비즈니스 지능의 신세계
    ____새로운 분석 작업 공정
    ____문지기에서 가게 주인으로
    ____셀프서비스 거버넌스
    __결론

    7장. 데이터 레이크 설계
    __데이터 레이크 구조화
    ____진입 또는 미가공 영역
    ____골드 영역
    ____작업 영역
    ____민감 영역
    __다중 데이터 레이크
    ____여러 데이터 레이크를 유지할 때 장점
    ____데이터 레이크를 하나로 합쳤을 때 장점
    __클라우드 데이터 레이크
    __가상 데이터 레이크
    ____데이터 연방
    ____빅데이터 시각화
    ____중복 제거
    __결론

    8장. 데이터 레이크 카탈로그화
    __데이터 정리
    ____기술 메타데이터
    ____비즈니스 메타데이터
    __태깅
    ____자동 카탈로그 생성
    __논리 데이터 관리
    ____민감 데이터 관리와 접근 제어
    ____데이터 품질
    __이질적 데이터 연관 짓기
    __이력 수립
    __데이터 확보
    __카탈로그 구축 도구
    ____도구 비교
    __데이터 오션
    __결론

    9장. 데이터 접근 관리
    __승인이나 접근 제어
    __태그 기반 데이터 접근 정책
    __민감 정보 비식별화
    ____데이터 자주권과 규제 준수
    __셀프서비스 접근 관리
    ____데이터 확보
    __결론

    10장. 업계 적용
    __금융 서비스에서의 빅데이터
    ____고객, 디지털화, 데이터는 우리가 아는 금융을 바꾸고 있다
    ____은행을 구해라
    ____새로운 데이터가 제공하는 새로운 기회
    ____데이터 레이크 활용의 주요 과정
    __데이터 레이크가 금융 서비스에 제공하는 가치
    __보험 업계의 데이터 레이크
    __스마트 시티
    __의료에서의 빅데이터

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출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 데이터 웨어하우스, 빅데이터, 데이터 과학 소개
■ 다양한 기업의 데이터 레이크 구축 방법
■ 셀프 서비스 모델 구축 방법과 데이터 제공 모범 사례 탐색
■ 다양한 데이터 레이크 설계 방법 적용
■ 다양한 분야의 전문가의 데이터 레이크 구현 방법

★ 이 책의 대상 독자 ★

■ 데이터 서비스 및 관리 팀: 최고 데이터 책임자, 데이터 관리자
■ IT 경영진 및 아키텍트: 최고 기술 책임자, 빅데이터 아키텍트
■ 분석 팀: 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 분석 담당자
■ 감사 팀: 최고 정보 보안 책임자, 데이터 보호 책임자, 정보보안 분석가, 규정 준수 담당자

이 책은 첨단 데이터 기술을 개발하면서 세계적인 기업들이 겪는 가장 어려운 데이터 문제를 해결하는 과정에서 얻은 30년간의 경험을 바탕으로 저술했다. 실무자와 업계 전문가들의 논문과 성공 사례로 알 수 있는 세계적인 기업들의 모범 사례를 바탕으로 성공적인 빅데이터 레이크를 설계하고 배포하는 포괄적인 지침을 제공한다. 이처럼 매력적인 신규 빅데이터 기술과 접근 방식이 기업에 어떤 효과를 제공하는지 궁금하다면 이 책이 좋은 출발점이 될 수 있다. 관리자라면 이 책을 한 번 전체적으로 읽고 나서 실무 중에 빅데이터 관련 의문이 생길 때마다 주기적으로 다시 살펴보는 것을 추천한다. 실무자에게는 빅데이터 레이크 프로젝트를 계획하거나 실행할 때 활용할 수 있는 지침이 된다.

★ 옮긴이의 말 ★

최근에는 사람들에게 도움될 수 있는 성능이 우수하고 신뢰할 수 있는 머신러닝 모델을 만드는 데 관심들이 많습니다. 빅데이터를 활용해서 만드는 머신러닝 모델을 개발하고 모델의 신뢰성을 확보하려면 기반이 되는 데이터가 가장 중요할 수밖에 없습니다.
지금도 뉴스를 보면 자사의 빅데이터를 분석해 좋은 인공지능 모델을 만들고 그런 모델을 활용해서 혁신적인 성과를 거둔 기업의 사례가 보도되고 있습니다. 그런 뉴스를 볼 때마다 부럽다는 생각과 함께 우리도 언젠가는 저렇게 될 것이라는 확신이 듭니다. 기업이 겪고 있는 문제를 해결하는 데 필요한 데이터는 이미 기업 안에 존재한다고 믿습니다. 그것을 어떤 방식으로 저장하고 저장된 데이터를 어떻게 활용하면 좋을지 전략을 짜는 것이 중요합니다.
이 책에서는 기업의 직원들이 데이터 저장을 꺼리는 이유를 따져보고, 기업의 데이터를 효과적으로 저장하고 관리할 수 있는 방법을 알려줍니다. 관리 체계를 구축해 같은 데이터를 중복으로 구매하는 것을 방지하고, 저장한 데이터 중 민감한 데이터는 어떤 방식으로 처리하는 것이 좋을지도 소개합니다.
데이터 베이스 분야는 대부분의 용어가 영어입니다. 국내에서도 활발하게 사용되기 시작한 지 어느 정도 시간이 지났기 때문에 용어를 원문 그대로 사용하는 것이 편한 사람이 많습니다. 이 책을 옮기는 과정 중에도 원문의 의미를 해치지 않는 범위에서 업계에서 흔히 사용하는 용어를 사용하고자 노력했습니다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791161754437
발행(출시)일자 2020년 08월 27일
쪽수 320쪽
크기
188 * 235 * 24 mm / 759 g
총권수 1권
시리즈명
데이터 과학 시리즈
원서명/저자명 The Enterprise Big Data Lake/Alex Gorelik

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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
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    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
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