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Data — 348개 용어

ML·데이터 파이프라인·ETL·Warehouse·MLOps·분석 엔진

모던 데이터 스택 2026👁 646
Snowflake·Databricks·Fabric·BigQuery 중심의 2026년 현황.
데이터 품질 프레임워크👁 629
Great Expectations·Soda·dbt tests·Elementary.
임베딩 모델 선택👁 614
OpenAI·Cohere·BGE·ko-sroberta 등.
데이터 레이크 파일 포맷👁 602
Parquet·ORC·Avro·Arrow. 사용 시나리오별 선택.
벡터 검색 벤치마크👁 599
ANN Benchmarks·VectorDBBench·BEIR.
데이터 관측성 플랫폼👁 597
Monte Carlo·Bigeye·Soda·Datafold·Elementary.
AARRR👁 313
Pirate Metrics
Dave McClure가 만든 스타트업 퍼널. Acquisition·Activation·Retention·Referral·Revenue.
Data Pipeline👁 307
소스에서 목적지까지 데이터가 흐르는 자동화 경로. ETL/ELT·스트리밍 모두 포함.
Milvus👁 298
대규모 벡터 DB. GPU 가속·수십억 벡터.
NATS👁 290
클라우드 네이티브 메시징. 초저지연·간단함 강조. Go·Rust 작성.
dbt👁 270
data build tool
Warehouse 내부 SQL 변환을 모델링·테스트·문서화하는 도구. ELT의 T를 담당.
ETL👁 268
Extract-Transform-Load
데이터를 추출·변환·적재하는 전통적 데이터 파이프라인 패턴.
Cube (Semantic Layer)👁 265
SQL 위의 메트릭 정의 레이어. REST·GraphQL·SQL API.
Amplitude👁 261
제품 분석·실험 플랫폼. 행동 분석·제품 주도 성장에 특화.
Databricks Notebook👁 261
Databricks의 협업 노트북 환경. Spark·SQL·Python·R 혼용. 버전 관리 통합.
Snowflake👁 259
클라우드 네이티브 Data Warehouse. 스토리지와 컴퓨트 분리, 자동 확장으로 업계 선두.
Polars👁 258
Rust로 작성된 차세대 데이터프레임 라이브러리. Pandas보다 5~10배 빠름.
Apache Superset👁 257
Airbnb 출신의 오픈소스 엔터프라이즈 BI. 기능 많고 커스터마이징 강력.
Fivetran👁 257
관리형 ELT SaaS. 유지보수 없는 데이터 파이프라인. 고가지만 안정적.
BI👁 256
Business Intelligence
비즈니스 데이터 분석·시각화로 의사결정을 돕는 플랫폼. Tableau·Power BI·Looker.
Tableau👁 255
Salesforce가 인수한 BI의 거인. 드래그앤드롭 시각화 선구자.
Airbyte👁 253
오픈소스 ELT 도구. 300+ 커넥터로 소스 → Warehouse 동기화.
Debezium👁 252
Red Hat의 오픈소스 CDC 플랫폼. MySQL·Postgres·Mongo 로그를 Kafka 이벤트로.
Ray Data👁 252
Ray의 데이터 처리 라이브러리. Spark 대안, Python 네이티브 경험.
Kimball 방법론👁 249
Ralph Kimball의 Dimensional Modeling. 상향식·스타 스키마 중심.
BigQuery👁 248
Google Cloud의 서버리스 Data Warehouse. Petabyte급 SQL 분석.
Hugging Face👁 247
ML 모델·데이터셋·앱의 허브. "ML계의 GitHub". Transformers 라이브러리 포함.
TensorFlow👁 247
Google이 개발한 딥러닝 프레임워크. 프로덕션·모바일 배포에 강점.
Apache Pulsar👁 246
Yahoo가 만든 분산 메시징. Kafka 대안. 스토리지·컴퓨트 분리.
Dashboard👁 245
KPI·지표를 시각화해 한눈에 모니터링하는 UI. BI 도구의 주 산출물.
Data Lake👁 245
정형·비정형 데이터를 원본 그대로 저장하는 대용량 스토리지. S3·GCS 기반.
Data SLA👁 245
데이터 신선도·정확도·가용성에 대한 서비스 수준 계약.
OLAP Cube👁 245
차원·측정값으로 미리 집계된 다차원 데이터 구조. 전통 BI의 기반.
Supervised Learning👁 245
입력과 정답(레이블)이 쌍으로 주어진 데이터로 학습하는 ML. 분류·회귀가 대표.
Data Lakehouse👁 243
Lake의 저장 + Warehouse의 성능을 결합한 아키텍처. Delta Lake, Iceberg, Hudi가 주도.
Google Colab👁 242
Google의 무료 Jupyter 호스팅. GPU·TPU 접근 가능. ML 튜토리얼·프로토타입 표준.
Stitch👁 242
Talend가 인수한 간단한 ELT SaaS. Fivetran보다 저렴하고 작은 팀용.
Apache Arrow👁 241
컬럼 지향 인메모리 데이터 포맷 표준. 언어·시스템 간 제로 카피 교환.
Delta Lake👁 240
Databricks가 주도하는 Lake 테이블 포맷. ACID, Time Travel, Spark 최적화.
ELT👁 240
Extract-Load-Transform
ETL의 현대 변형. 원본 그대로 적재 후 Warehouse 내부에서 변환. dbt가 대표 도구.
Jupyter👁 240
Python·R·Julia를 대화형으로 실행하는 노트북 환경. 데이터 분석의 표준.
OLTP👁 240
Online Transaction Processing
실시간 트랜잭션 처리 DB 워크로드. 작은 CRUD가 많은 운영 DB.
Data Lineage👁 239
데이터가 소스에서 소비까지 어떻게 변환·이동되는지 추적하는 메타데이터.
Metabase👁 238
오픈소스 BI. 비기술자도 쉽게 쿼리·대시보드 제작. 설치 10분.
Databricks SQL👁 236
Databricks의 Warehouse 엔드포인트. Photon 엔진·Unity Catalog.
Kafka Connect👁 236
Kafka와 외부 시스템 연결을 위한 프레임워크. Source·Sink 커넥터.
Parquet👁 236
컬럼 지향 파일 포맷. Lake·Warehouse 표준. 압축·쿼리 효율 탁월.
Redshift👁 236
AWS의 Data Warehouse. PostgreSQL 포크 기반. Snowflake·BigQuery와 경쟁.
Data Modeling👁 235
분석 목적에 맞게 테이블·관계를 설계하는 작업. Star Schema·Dimensional Modeling.
Power BI👁 235
Microsoft의 BI 도구. Office 365 통합. 엔터프라이즈·Tableau 대안.