엔터프라이즈 환경에서의 데이터웨어하우스와 ML 모델을 활용한 예측 분석 운영 아키텍처 AI 생성 이미지: 데이터웨어하우스에 ML 모델 활용한 예측 분석 1. 서론 2. 운영 아키텍처 3. ML 모델의 선택 4. 구현 단계 5. 보안 고려사항 6. FAQ 7. 결론 및 다음 액션 실무 리더 요약 정리 이 글은 엔터프라이즈 환경에서의 데이터웨어하우스와 ML 모델을 활용한 예측 분석 운영 아키텍처를 둘러싼 현업 의사결정 포인트를 정리해 둔 섹션입니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 1. 서론 2. 운영 아키텍처 3. ML 모델의 선택 팀 내 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 적고, 우리 조직 상황에 맞게만 수정해도 큰 도움이 됩니다. 실제 엔터프라이즈 환경에서 이런 일이 자주 벌어집니다. 몇 년 전 우리 팀은 데이터웨어하우스에 ML 모델 활용한 예측 분석를 제대로 설계하지 못해 장애와 불필요한 야근이 반복되었습니다. 이 글은 그런 상황을 되풀이하지 않기 위해, 리더 입장에서 어떤 구조와 운영 방식을 먼저 정리해야 하는지에 초점을 맞추고 있습니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 1. 서론 2. 운영 아키텍처 3. ML 모델의 선택 4. 구현 단계 실제 엔터프라이즈 환경에서 데이터웨어하우스에 ML 모델 활용한 예측 분석를 적용할 때 꼭 체크해야 할 구조와 운영 포인트만 정리했습니다. 1. 서론 데이터웨어하우스(DATA WAREHOUSE)는 방대한 양의 데이터를 저장하고 분석하기 위한 최적의 솔루션입니다. 본 블로그에서는 데이터웨어하우스에서 머신러닝(ML) 모델을 활용한 예측 분석의 운영 아키텍처와 구현 방법에 대해 설명하겠습니다. 2. 운영 아키텍처 ...