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인공 지능(Artificial Intelligence)의 혁명은 전 세계 기업 내에서 중요한 기술로 모든 기술적인 영역의 변화를 가져오고 있습니다. 인공 지능은 효율성 창출과 비용 절감 그리고 중요한 문제의 새로운 솔루션을 제공하는 과정에서 큰 기여를 합니다.

딥 러닝(Deep Learning)은 인간이 특정 유형의 지식을 습득하기 위해 사용하는 접근 방식을 모방하여 인공 지능(AI)에 학습시키는 기술입니다. 빅데이터를 다루는 기술의 출현과 더불어 클라우드 컴퓨팅 기술력을 통해 딥 러닝은 전반적으로 모든 기업에 큰 영향을 미치고 있습니다.

기계 학습(Machine Learning)은 컴퓨터 프로그램 및 알고리즘의 개발에 중점을 두어 직접적으로 컴퓨터에 프로그래밍을 하지 않아도 알고리즘 자체를 학습하고 데이터 분석을 통해 통찰력을 발견할 수 있는 능력을 제공합니다.

Data Analytics는 과거에 무슨일이, 왜 발생했는지를 분석하고, 이전 데이터를 기반으로 미래에 발생할 것으로 예상되는 일을 예측합니다. 다양한 Domain Knowledge와 업무 이해도를 바탕으로 최적의 분석 모델을 제공합니다.

Data Visualization을 통해 Data로부터 도출한 Insight를 시각적으로 표현하고, 사용자들이 데이터 패턴, 추세 및 특이치를 직관적으로 보고 이해할 수 있는 수단을 제공합니다.

Data Lakes를 구축하는 것은 원시 형식의 소스에 관계없이 단순히 데이터를 중앙 집중화하는 것이므로 쉬워보일 수 있으나, 모든 데이터에서 의미있는 통찰력을 추출하는 지식과 경험을 갖는 것은 쉬운일이 아닙니다. Pit Tech Data와 함께 Data Lakes를 구성하고 빅 데이터 여정을 시작할 수 있습니다.

Data Driven 의사결정을 위한 Data Pipeline을 구성하기 위해서는 데이터 원천의 식별/수집, 가공 및 저장/시각화 기술이 필요합니다. Pit Tech Data는 다양한 경험을 통해, 최적의 Data Pipeline을 구축합니다.

조직의 목표를 달성하기 위해 하이브리드 환경에서 분리되고 다양한 데이터를 연결하는 것은 점점 더 어려워지고 복잡해지고 있으며, 이를 모두 통합하려면 다양한 데이터 통합 기능이 필요합니다. 더 많은 비즈니스 문제를 해결하고 비용을 절감하는 동시에 효율성, 생산성, 혁신 및 성장을 향상시키는 데 필요한 모든 Data Integration 요구 사항을 해결할 수 있습니다.

데이터라벨링은 수많은 비정형 데이터들을 AI가 학습할 수 있도록 각 원천데이터에 이름(라벨)을 붙이는작업을 의미합니다. 숙련된 라벨러를 통해 품질 높은 데이터를 제공합니다.