데이터 활용 재창조: 2024년 데이터 과학 동향

기술의 급속한 발전으로 인해 데이터 과학 분야는 혁명을 겪고 있습니다. 산업 전반에 걸쳐 데이터가 전례 없는 속도로 증가하고 있지만 완전히 활용되고 있는 부분은 극히 일부에 불과합니다. 그러나 벡터 데이터베이스와 같은 신기술이 등장하면서 이러한 현상이 변화하고 있습니다. 이 기사에서는 2024년의 데이터 과학 트렌드와 이것이 우리가 데이터를 이해하고 활용하는 방식을 어떻게 바꿀 것인지 살펴봅니다.
1. 벡터 데이터베이스는 비정형 데이터 처리를 촉진합니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터 처리를 위해 설계되었으며, 이는 비정형 데이터 처리의 핵심인 매우 빠른 속도와 정확성으로 내장된 데이터를 처리할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 데이터를 저장하고 색인화할 뿐만 아니라 유사성 검색을 통해 효율적인 처리를 가능하게 하므로 개인화된 전자상거래 검색, 타겟 스마트 광고, 사용자 생성 콘텐츠 추천 시스템, 비디오 및 이미지 분석, 바이러스 백신 사이버 보안, 챗봇, 은행 사기 탐지 시스템, 지리공간 분석, 의학 발견, 단백질 구조 예측과 같은 애플리케이션에 이상적입니다.
2. 정형데이터와 비정형데이터의 조화로운 공존
비정형 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 정형 데이터는 관계형 시스템에서 여전히 중요하며 가까운 미래에도 그 가치를 유지할 것입니다. 최대의 비즈니스 성장을 달성하려면 조직은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 처리해야 합니다. 이를 위해 기존 정형 데이터 분석 솔루션의 확장된 처리 기능을 비정형 데이터까지 확장한 플러그인을 통해 가능해졌다. 예를 들어 ElasticSearch 8.0의 "네이티브 벡터 검색"과 Redis 6.0의 "벡터 유사성 검색"이 있습니다. 그러나 비정형 데이터 처리 기능을 갖춘 AI 애플리케이션의 경우 벡터 데이터베이스와 같은 비정형 데이터 처리용으로 설계된 솔루션이 더 나은 성능을 발휘합니다. 이러한 상황을 위해 Google은 Vertex AI Matching Engine을 출시했고, Linux Foundation에서 지원하는 오픈 소스 프로젝트인 Milvus도 점점 인기를 얻고 있으며 개발자도 사용자가 원하는 대로 선택할 수 있는 완전 관리형 벡터 데이터베이스를 시장에 출시했습니다. 그들의 필요.
3. 이기종 컴퓨팅으로 성능 향상
이기종 컴퓨팅은 다양한 유형의 마이크로프로세서(프로그램을 실행하는 하드웨어)를 작업의 다양한 부분에 할당하여 성능을 크게 향상시키는 것입니다. 기존 컴퓨팅 솔루션은 널리 알려진 비용 효율성 때문에 CPU를 사용합니다. 그러나 AI 기반의 비정형 데이터와 다양한 애플리케이션이 확산되면서 고성능에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 처리량이 많은 시나리오에는 GPU 가속 솔루션이 필요합니다. 예를 들어 메타의 10억 단위 이미지 검색과 영상 분석이 그런 경우다.
일반적으로 비정형 데이터 처리는 혁명을 겪고 있으며 벡터 데이터베이스와 같은 신기술의 등장은 데이터 처리 방식을 완전히 바꿀 것입니다. 동시에 이종 컴퓨팅의 발전과 정형 데이터와 비정형 데이터의 조화로운 공생으로 인해 데이터 과학은 미래에 더욱 번영할 것입니다. 우리는 이러한 추세가 2024년 이후에도 더 많은 놀라움과 가능성을 가져올 것으로 기대합니다.