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Data — 348개 용어
ML·데이터 파이프라인·ETL·Warehouse·MLOps·분석 엔진
dbt Incremental Model👁 140
증분 업데이트 전략. 전체 재빌드 대신 신규 데이터만.
QuestDB👁 140
SQL·시계열 특화 고성능 DB. 금융·IoT.
RAG 평가 프레임워크👁 140
RAGAS·TruLens·DeepEval·Phoenix.
Reciprocal Rank Fusion (RRF)👁 140
여러 검색 순위를 통합하는 방법. 하이브리드 검색의 표준.
Data Mart👁 139
특정 부서·주제에 특화된 작은 Warehouse. 분석 속도·보안 분리.
Delta Live Tables (DLT)👁 139
Databricks 선언적 ETL. 데이터 품질 규칙·자동 오케스트레이션.
Hex👁 139
SQL·Python 노트북 협업 플랫폼. AI 통합 강점.
ORC👁 139
Optimized Row Columnar
Hive 최적화 컬럼 포맷. Parquet과 경쟁.
Real-time OLAP👁 139
Druid·Pinot·ClickHouse. 실시간 집계·이벤트 분석.
RisingWave👁 139
Apache 2.0 스트리밍 DB. Materialize 오픈소스 경쟁.
Thoughtspot👁 139
검색·자연어 BI. "Search-driven Analytics".
Data App👁 138
Streamlit·Gradio·Retool·Hex로 데이터 기반 내부 앱 개발.
dbt Exposures👁 138
dbt 모델을 사용하는 downstream(대시보드·앱) 정의.
Delta Sharing👁 138
회사 간 데이터를 복사 없이 공유하는 오픈 프로토콜.
Flink CDC👁 138
Ververica 오픈 CDC 커넥터. MySQL·PG·Mongo를 Flink 소스로.
Machine Learning👁 138
ML
데이터로부터 패턴을 학습해 예측·분류하는 AI의 하위 분야. 지도·비지도·강화학습으로 나뉨.
Ray Serve👁 138
Ray 기반 모델 서빙. 복잡 pipeline·multi-model.
Advanced RAG 패턴👁 137
Self-RAG·CRAG·HyDE·Query Expansion·ReRanker.
Cube.dev👁 137
Headless BI·Semantic Layer. SQL·REST·GraphQL 노출.
dbt Docs👁 137
dbt 프로젝트의 자동 문서·Lineage 그래프.
dbt Test👁 137
스키마 테스트·커스텀 SQL 테스트. 데이터 품질 게이트.
Event Schema👁 137
제품 분석 이벤트 명명·속성 스키마. 일관성이 분석 품질.
GraphRAG (Microsoft)👁 137
지식 그래프 기반 RAG. 엔티티·커뮤니티 수준 요약.
Iceberg REST Catalog👁 137
Iceberg 카탈로그 표준 API. Glue·Polaris·Tabular 호환.
Kubeflow Trainer👁 137
K8s 분산 ML 훈련. PyTorch·TF·XGBoost 오퍼레이터.
Parquet 상세👁 137
컬럼 저장·압축·encoding·row group·page 구조.
pgvector 튜닝👁 137
IVFFlat·HNSW 선택. lists·ef_search.
Apache Airflow 3👁 136
2024 Airflow 3. DAG 버저닝·UI 재작성·데이터 자산.
Apache Druid👁 136
실시간·시계열 OLAP. 이벤트 분석 특화.
ClickHouse MV👁 136
ClickHouse의 실시간 사전 집계. INSERT 시 자동 갱신.
Customer 360 / CDP Profile👁 136
고객을 중심으로 행동·거래·서포트를 통합한 레코드.
Data Fabric👁 136
메타데이터·AI 기반 통합 데이터 아키텍처. Data Mesh 대안.
Delta Liquid Clustering👁 136
Databricks Delta의 동적 파티셔닝. Z-Ordering 후속.
Embedding Dimension👁 136
임베딩 벡터 차원. 품질·저장·속도 트레이드오프.
Funnel Analysis👁 136
사용자가 목표(구매·가입)에 도달하기까지 단계별 이탈률 분석.
Funnel Drop-off👁 136
퍼널 각 단계의 이탈률 분석. 가장 큰 드롭 지점이 개선 우선순위.
Great Expectations👁 136
오픈소스 데이터 품질 테스트 프레임워크. 데이터에 "기대치"를 코드로 표현.
Kafka Offset👁 136
파티션 내 메시지 위치. 컨슈머가 자신의 진행 상태로 커밋.
Kestra👁 136
선언적 YAML 오케스트레이터. 이벤트·스케줄·UI 강력.
Master Data👁 136
조직의 핵심 엔티티(고객·상품·직원) 정보. 여러 시스템 간 일관성 필요.
Omni👁 136
Looker 창시자들의 새 BI. AI·Semantic Layer.
Operational Analytics👁 136
분석 결과를 운영 시스템으로 되돌려 자동 행동 유도. Activation 철학.
Project Nessie👁 136
Iceberg용 Git-like 카탈로그. 브랜치·머지.
Qdrant👁 136
Rust 기반 오픈소스 벡터 DB. Payload filter 강점.
BigQuery ML👁 135
BigQuery에서 SQL로 ML 모델 학습·추론.
Catalog 비교👁 135
Amundsen·DataHub·OpenMetadata. 오픈소스 데이터 카탈로그.
CDP vs Warehouse👁 135
Segment·mParticle 같은 CDP와 Snowflake 직접 사용 비교.
dbt Snapshot👁 135
SCD Type 2 자동 구현. 변경 이력 자동 추적.
Dremio👁 135
Data Lake 위의 SQL 엔진. Iceberg 네이티브.
Feast Architecture👁 135
오픈소스 Feature Store. Registry·Online·Offline·Serving.