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Data — 348개 용어
ML·데이터 파이프라인·ETL·Warehouse·MLOps·분석 엔진
CDP👁 197
Customer Data Platform
여러 소스의 고객 데이터를 통합·세분화·활성화. Segment·mParticle·Rudderstack.
Churn Rate👁 197
이탈률. 일정 기간 동안 서비스를 떠난 사용자 비율. SaaS의 핵심 지표.
Data Profiling👁 197
데이터의 분포·결측·품질을 자동 분석하는 과정. pandas-profiling·ydata-profiling.
Data Quality👁 197
데이터의 정확성·완전성·일관성·적시성을 측정·관리.
dbt Cloud👁 197
dbt의 매니지드 SaaS. 스케줄링·IDE·CI 통합. 대기업 사용.
Heap Analytics👁 197
자동 이벤트 추적 분석 도구. SDK 심으면 모든 UI 이벤트 자동 수집.
Sigma Computing👁 197
Warehouse 네이티브 BI. 스프레드시트 UX + SQL 파워.
Vanna.ai👁 197
Text-to-SQL 오픈소스. RAG 기반으로 스키마 이해.
CUPED👁 196
실험 분산을 줄여 검정력을 높이는 기법. Microsoft가 A/B에 적용.
dbt Semantic Layer👁 196
dbt의 메트릭 중앙 정의. MetricFlow.
Feature Attribution👁 196
어떤 기능이 전환·리텐션에 기여했는지 분석. 인과 추론과 연관.
ksqlDB👁 196
Kafka 스트림에 SQL로 쿼리하는 엔진. Confluent 제공.
OpenLineage👁 196
데이터 리니지 오픈 표준. Marquez·OpenMetadata·DataHub 지원.
Reinforcement Learning👁 196
RL
에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습. AlphaGo·로봇 제어에 활용.
Data 팀 역할👁 195
Data Engineer·Analytics Engineer·Data Scientist·ML Engineer·Data Analyst 구분.
Metric Layer👁 195
비즈니스 지표를 중앙 정의해 여러 BI 툴이 일관된 값 사용. Cube·dbt Semantic Layer·MetricFlow.
MLflow👁 195
오픈소스 ML 수명 주기 관리 도구. 실험 추적·모델 레지스트리·배포.
Synthetic Data👁 195
실제 데이터 통계 속성을 유지하며 인공 생성한 데이터. 프라이버시·편향 문제 대응.
Data Cleaning👁 194
raw 데이터의 결측·이상·중복·오타를 정리하는 작업. 데이터 사이언스 시간의 80%.
Data Contract👁 194
데이터 생산자와 소비자 간 스키마·품질·SLA 계약. 데이터 품질 문제 예방.
dbt Sources👁 194
원본 raw 테이블을 dbt 프로젝트에서 명명·테스트.
Streamlit 대시보드👁 194
Python 스크립트로 인터랙티브 웹 앱. 데이터 팀 프로토타입.
DVC👁 193
Data Version Control
ML용 Git-like 버전 관리. 데이터·모델을 외부 스토리지에 두고 Git으로 참조.
Preset.io👁 193
Superset의 매니지드 SaaS. 엔터프라이즈 기능 추가.
Reciprocal Rank Fusion (RRF)👁 193
여러 검색 순위를 통합하는 방법. 하이브리드 검색의 표준.
Retention Curve👁 193
사용자가 시간에 따라 얼마나 남아있는지 그리는 곡선. 평평해지는 지점이 PMF 시그널.
Superset vs Metabase👁 193
OSS BI 비교. Superset은 복잡·강력, Metabase는 단순.
Apache Polaris👁 192
Snowflake가 오픈소스화한 Iceberg 카탈로그.
ClickStream👁 192
사용자의 웹·앱 클릭·탐색 이벤트 데이터. 제품 분석의 핵심 원료.
Great Expectations👁 192
오픈소스 데이터 품질 테스트 프레임워크. 데이터에 "기대치"를 코드로 표현.
Headless Semantic Layer👁 192
dbt Semantic·Cube·AtScale. BI 도구 중립 메트릭 정의.
Medallion Architecture👁 192
Databricks의 Bronze·Silver·Gold 3단계 데이터 레이크.
North Star Metric👁 192
조직의 유일한 핵심 지표. 모든 팀이 이것에 정렬.
Prefect👁 192
현대적 워크플로 오케스트레이터. Airflow의 Python 네이티브 대안.
Real-time Analytics👁 192
초·분 단위 실시간 분석. Druid·ClickHouse·Pinot.
Data Activation👁 191
분석 인사이트를 실제 운영에 반영. Hightouch·Census의 핵심 메시지.
dbt Mesh👁 191
여러 dbt 프로젝트를 조직 단위로 연결. 데이터 메시 구현.
Inmon 방법론👁 191
Bill Inmon의 "Corporate Information Factory". 하향식·3NF 중앙 Warehouse.
Streamlit in Snowflake👁 191
Streamlit 앱을 Snowflake 데이터에 안전하게 배포.
Unity Catalog Lineage👁 191
테이블·컬럼 수준 데이터 계보 자동 추적.
dbt Model 유형👁 190
View·Table·Incremental·Ephemeral 등 dbt materialization.
DuckDB Extensions👁 190
DuckDB 확장 시스템. httpfs·parquet·vss·spatial·delta.
Feature Engineering👁 190
원본 데이터에서 모델 성능에 도움되는 특성을 설계·추출하는 작업. 전통 ML의 핵심.
Reverse ETL Platforms👁 190
Hightouch·Census·Rudderstack Profiles 비교.
Reverse ETL Use Cases👁 190
Warehouse 데이터를 SaaS(Salesforce·Mailchimp)로 동기화해 실행 가능하게 만듦.
Rockset👁 190
실시간 인덱스 DB. 2024 OpenAI 인수. Converged Index.
RudderStack👁 190
Segment의 오픈소스 대안. Warehouse-first 접근.
Apache Pinot👁 189
LinkedIn의 실시간 OLAP. 저지연·고처리량.
Datafold👁 189
데이터 차이(diff)·리그레션 테스트 SaaS. PR마다 자동 데이터 검증.
Materialize👁 189
스트리밍 재료화 뷰 DB. PG 호환 + 실시간.