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Data — 348개 용어
ML·데이터 파이프라인·ETL·Warehouse·MLOps·분석 엔진
Data Warehouse👁 209
분석용 대규모 구조화 데이터 저장소. OLAP 최적화. Snowflake, BigQuery, Redshift.
HTAP👁 209
Hybrid Transactional/Analytical Processing
OLTP와 OLAP를 같은 DB에서 처리하는 하이브리드 모델. TiDB·SingleStore·CockroachDB.
scikit-learn👁 209
Python의 전통 ML 라이브러리. 분류·회귀·클러스터링·전처리 포괄.
Spark Structured Streaming👁 209
Spark의 스트리밍 API. 배치처럼 작성·실시간 실행.
Headless BI👁 208
BI의 지표 정의 계층을 UI와 분리. 여러 프런트(대시보드·앱·AI)가 공통 지표 사용.
Tinybird👁 208
ClickHouse 기반 서버리스 실시간 분석 API.
Data Governance👁 207
데이터의 품질·보안·접근 권한·소유권을 관리하는 체계.
Fact Table👁 207
비즈니스 이벤트(매출·주문·방문)를 기록하는 Warehouse 중심 테이블.
SQLMesh👁 207
dbt 대안. 가상 데이터 환경·자동 증분·플랜 기반.
Starburst / Trino Galaxy👁 207
Trino 상용 매니지드. 연합 쿼리 플랫폼.
AWS MWAA / GCP Composer👁 206
관리형 Airflow. AWS·GCP 클라우드 오퍼링.
Data Observability 지표👁 206
신선도·양·스키마·품질·분포·Lineage 5대 축으로 데이터 건강 측정.
Kafka Streams👁 206
Kafka 내장 스트림 처리 라이브러리. JVM 앱에 포함해 사용.
Streaming ETL👁 206
실시간 스트림에서 ETL. Kafka·Flink·Materialize로 구현.
Weaviate👁 206
모듈형 OSS 벡터 DB. Hybrid 검색·임베딩 자동 생성.
Data Observability👁 205
데이터 파이프라인의 신선도·양·스키마·품질을 모니터링하는 분야.
Feature Store👁 205
ML 피처를 저장·공유·서빙하는 플랫폼. 학습-서빙 간 일관성 보장.
Text-to-SQL👁 205
자연어를 SQL로 변환. LLM 기반. BI 민주화의 핵심.
Apache Hudi👁 204
Lakehouse 테이블 포맷. Upsert·Delete·Time Travel. Iceberg·Delta 경쟁.
Materialize👁 204
실시간 스트리밍 SQL 엔진. Kafka 이벤트를 SQL view로 계속 갱신.
Metaflow👁 204
Netflix가 만든 ML 파이프라인 프레임워크. Python 클래스 기반, AWS 통합.
SCD👁 204
Slowly Changing Dimension
디멘션 테이블의 변경 이력 처리 방식. Type 1·2·3·6 등.
Unity vs Polaris👁 204
Databricks Unity Catalog와 Snowflake Polaris 대결.
Weights & Biases 심화👁 204
실험·모델·데이터·LLM 프롬프트 관리.
Data Vault 2.0👁 203
감사·변경 추적·확장성에 최적화된 Warehouse 모델링. Hub-Link-Satellite.
Spark RDD👁 203
Spark의 저수준 분산 컬렉션. DataFrame 이전 세대.
Tecton👁 203
상용 Feature Platform. 실시간 feature pipeline·서빙.
Unity Catalog Open Source👁 203
Databricks가 2024년 오픈소스화. 카탈로그·거버넌스.
MongoDB Atlas Vector Search👁 202
Atlas의 벡터 검색. pgvector·Pinecone 대안.
Photon👁 202
Databricks의 C++ 벡터화 쿼리 엔진. Spark SQL 10배+ 빠름.
Segment👁 202
이벤트 추적·전달 플랫폼. 하나의 SDK로 여러 destination에 분배.
Apache Flink👁 201
저지연 실시간 스트림 처리 엔진. Kafka와 함께 이벤트 스트리밍 스택의 양대 축.
Apache Spark👁 201
분산 빅데이터 처리 엔진. Hadoop MapReduce 대체. Python·Scala·SQL 지원.
DAU / MAU / Ratio👁 201
Daily·Monthly Active Users. DAU/MAU 비율이 제품 참여도 지표.
Time-Series Database👁 201
시계열 특화 DB. InfluxDB·TimescaleDB·VictoriaMetrics.
Cohort Analysis👁 200
공통 속성의 사용자 그룹을 시간에 따라 추적하는 분석. 리텐션·LTV에 필수.
DataHub👁 200
LinkedIn이 오픈소스화한 데이터 카탈로그·거버넌스. Metadata graph.
MTEB👁 200
Massive Text Embedding Benchmark
임베딩 모델 종합 벤치마크. Hugging Face 리더보드.
Unstructured Data👁 200
정형 스키마 없는 데이터. 텍스트·이미지·음성·비디오. 전체 기업 데이터의 80%+.
MLOps👁 199
ML 모델의 개발·배포·모니터링을 DevOps처럼 체계화한 실천. CI/CD + 데이터·모델 버전 관리.
StarRocks👁 199
MPP 분석 DB. Apache Doris 포크. Iceberg 네이티브.
Census👁 198
Hightouch 경쟁 Reverse ETL. Marketo·Hubspot·Iterable 동기화.
Dagster👁 198
데이터 애셋 중심 오케스트레이터. Airflow·Prefect 대비 타입·테스트 강함.
Data Observability 5 Pillars👁 198
Freshness·Volume·Distribution·Schema·Lineage.
DuckDB UI👁 198
DuckDB 내장 웹 UI. 2024년 출시, 로컬 분석 편의.
Late Chunking👁 198
긴 문서를 먼저 임베딩 후 청크 경계에서 자르기.
Redpanda👁 198
C++로 작성된 Kafka API 호환 스트리밍 플랫폼. JVM 없음, 10배 빠름.
Tabular Data👁 198
행·열로 구성된 구조화 데이터. DB 테이블·CSV·Excel. 전통 ML의 주 대상.
Windmill👁 198
오픈소스 개발자 플랫폼. 스크립트·워크플로·UI 통합.
Arrow Flight👁 197
Arrow 기반 고성능 데이터 전송 프로토콜. ODBC/JDBC 대체.