클라우드 기반 플랫폼의 분석 자동화 기술 동향

Analysis Automation Technology Trends in Cloud-based Platforms

분석 활동에 참여하는 시민 데이터 분석가의 수가 증가함에 따라 데이터 분석에 대한 수요는 계속 증가하고 있다. 데이터 분석에는 여러 가지 복잡한 절차가 필요한데, 이 모든 과정을 분석가가 수작업으로 수행하기에는 리소스 집약적일 수 있다. 본 논문에서는 분석 자율성과 자동화 간의 균형, 분석 환경의 이식성, 플랫폼 사용성 향상에 중점을 두고 주요 클라우드 기반 솔루션의 기술 동향을 비교하고 클라우드 환경에서의 자동화 전략과 기술 동향에 대해 살펴본다. 특히, SageMaker, Vertex AI, Azure ML 등 대표적인 플랫폼을 비교, 분석하여 분석 자동화 기술의 발전 방향을 파악하고 향후 고도화를 위한 필수 구성 요소에 대해 살펴본다. 또한, 데이터 기반 의사결정을 위해 자동화된 플랫폼 사용을 통해 조직이 분석을 통한 생산성을 높이는 방법을 논의한다.

The demand for data analytics continues to grow as the number of citizen data analysts engaging in analytics activities increases. Data analysis requires a number of complex procedures, all of which can be resource-intensive for analysts to perform manually. This paper compares the technology trends of major cloud-based solutions and discusses automation strategies and technology trends in the cloud environment, with a focus on balancing analytical autonomy and automation, portability of the analytics environment, and improving platform usability. In particular, it compares and analyzes representative platforms such as SageMaker, Vertex AI, and Azure ML to understand the evolution of analytics automation technology and discusses essential components for future advancements. It also discusses how organizations can increase productivity through analytics by using automated platforms for data-driven decision-making.