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Data — 348개 용어
ML·데이터 파이프라인·ETL·Warehouse·MLOps·분석 엔진
CDP vs Warehouse👁 175
Segment·mParticle 같은 CDP와 Snowflake 직접 사용 비교.
Apache Druid👁 174
실시간·시계열 OLAP. 이벤트 분석 특화.
Apache Kafka👁 174
분산 스트리밍 플랫폼. 대용량 이벤트 처리의 사실상 표준. LinkedIn이 오픈소스화.
Delta Liquid Clustering👁 174
Databricks Delta의 동적 파티셔닝. Z-Ordering 후속.
Iceberg Partition Evolution👁 174
Iceberg의 파티션 스키마 변경 안전성. 과거 데이터 재처리 불필요.
Lambda Architecture👁 174
Batch + Speed 레이어 혼합 아키텍처. Kappa로 단순화 추세.
Machine Learning👁 174
ML
데이터로부터 패턴을 학습해 예측·분류하는 AI의 하위 분야. 지도·비지도·강화학습으로 나뉨.
SQLGlot👁 174
Python SQL 파서·변환기. 방언 간 쿼리 변환.
ClickHouse MV👁 173
ClickHouse의 실시간 사전 집계. INSERT 시 자동 갱신.
dbt Test👁 173
스키마 테스트·커스텀 SQL 테스트. 데이터 품질 게이트.
Event Schema👁 173
제품 분석 이벤트 명명·속성 스키마. 일관성이 분석 품질.
Windowing👁 173
무한 스트림을 유한 창으로 분할. Tumbling·Sliding·Session.
Apache Spark 4👁 172
2025년 릴리스. ANSI 기본, VARIANT·String Collation·Python Data Source.
Databricks Genie👁 172
Databricks의 자연어 → SQL·분석 챗봇.
Deep Learning👁 172
DL
다층 신경망을 사용하는 ML의 하위 분야. 이미지·음성·NLP에 혁명적 성능.
Embedding Dimension👁 172
임베딩 벡터 차원. 품질·저장·속도 트레이드오프.
Iceberg REST Catalog 채택👁 172
2024년부터 Snowflake·Databricks·Glue 모두 REST Catalog 지원.
Log Compaction👁 172
같은 키의 오래된 메시지를 제거해 최신 값만 유지.
Master Data👁 172
조직의 핵심 엔티티(고객·상품·직원) 정보. 여러 시스템 간 일관성 필요.
Metric Tree👁 172
비즈니스 메트릭의 계층·의존성 모델링. North Star 분해.
Operational Analytics👁 172
분석 결과를 운영 시스템으로 되돌려 자동 행동 유도. Activation 철학.
ORC👁 172
Optimized Row Columnar
Hive 최적화 컬럼 포맷. Parquet과 경쟁.
Schema Change Management👁 172
DB·Warehouse 스키마 변경 안전 배포. Liquibase·Flyway·schemachange.
Analytics API👁 171
제품에 분석 API 임베드. GoodData·Cube·Hightouch Events.
Bufstream👁 171
Buf의 Kafka 호환 + 스키마 거버넌스. Protobuf 기반.
ByteHouse👁 171
ByteDance의 ClickHouse 포크 상용화.
Dremio👁 171
Data Lake 위의 SQL 엔진. Iceberg 네이티브.
Funnel Drop-off👁 171
퍼널 각 단계의 이탈률 분석. 가장 큰 드롭 지점이 개선 우선순위.
Hightouch👁 171
Warehouse → SaaS 동기화 Reverse ETL 선두. Data Activation.
Kafka Exactly-Once👁 171
프로듀서 idempotence + 트랜잭션으로 정확히 한 번 처리 보장.
Pulsar Functions👁 171
Pulsar 내장 스트림 처리. 메시지→함수→토픽.
Feast Architecture👁 170
오픈소스 Feature Store. Registry·Online·Offline·Serving.
Feature Store Online/Offline👁 170
훈련·추론 간 피처 일관성을 위한 dual store.
GE Test Suite👁 170
Great Expectations의 expectation 묶음. 재사용·CI 통합.
Advanced RAG 패턴👁 169
Self-RAG·CRAG·HyDE·Query Expansion·ReRanker.
LlamaIndex for Data👁 169
LlamaIndex의 구조화 데이터 지원. SQL·Pandas·NL Query.
MongoDB Atlas👁 169
MongoDB 매니지드 클라우드. 자동 샤딩·백업·검색·벡터.
dbt Unit Tests👁 167
dbt 1.8+ 모델 단위 SQL 테스트. 가짜 입력·기대 출력.
Feast (Feature Store)👁 167
오픈소스 Feature Store. Online·Offline·Streaming feature.
Iceberg v3 Spec👁 167
2024 Iceberg v3. Deletion Vectors·Row Lineage·Variant.
Kafka Partition👁 167
Kafka 토픽의 분산 단위. 병렬 처리·순서 보장·확장성의 기본.
Flink State👁 164
Flink 스트림의 상태 관리. KeyedState·OperatorState·Checkpointing.
Dagster Software-Defined Assets👁 162
Dagster의 자산 중심 오케스트레이션. 데이터 객체가 1급.
Data Mesh 원칙👁 156
도메인 소유권·Data Product·셀프서비스 플랫폼·연합 거버넌스.
KPI👁 153
Key Performance Indicator
비즈니스 목표를 측정하는 핵심 지표. 매출·MAU·Churn·NPS 등.
Apache Doris👁 148
Real-time MPP DB. 중국에서 개발, 글로벌 확산.
Ray Train👁 147
Ray의 분산 훈련 라이브러리. PyTorch DDP·FSDP 추상화.
Evidence👁 138
Markdown + SQL로 데이터 앱·리포트 제작. BI의 Next-gen.
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