간단하고 직관적인 플랫폼

마지막 업데이트: 2022년 6월 8일 | 0개 댓글
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Stax™ CF Cake Filtration Capsules

Stax™ CF Cake Filtration 캡슐은 고형분 함량이 높은 상황에서도 우수한 성능을 발휘합니다. 혈장 분획 공정, API 산업 및 일부 생명공학 수확 단계 등 다양한 공정이 이에 해당합니다. 필터 보조제와활성탄 분말은 처리가 어려운 제품도 여과를 용이하게 하지만, 그 제거 작업은 때때로 까다로울 수 있습니다. 과거에는 개별 filter sheet가 장착된 필터 프레스를 사용했습니다. Discharge 작업은 지저분하고 노동 집약적인 공정으로, 간단하지 않으며, GMP 환경에 적합하지도 않습니다. Filter cake가 오염된 경우, 작업자는 보호복을 착용하여 노출 위험을 방지해야 합니다.

Pall의 고도화된 Stax 기술은 전체 시스템을 캡슐화하여 필터 보조제 제거를 용이하게 만듭니다. 여과 단계 이후, 제거된 필터 보조제와 탄소 분말은 캡슐 내에 저장되며 쉽게 폐기할 수 있습니다. Stax 시스템은 안전하고 깨끗한 방법으로 까다로운 공정을 처리하고 여과 공정의 간소화를 지원합니다. Stax 일회용 뎁스필터 캡슐은 공정 효율성을 높이며 간소화, 안전, 속도, 직관적인 조작을 모두 실현합니다.

단순하고 직관적인 작업

Pall의 Single-use Stax 캡슐은 세 가지 크기의 채씨(chassis)에 설치할 수 있으며, 많은 비용이 들어가는 세척과 세척 검증이 필요한 스테인리스 스틸 하우징 또는 필터 프레스를 사용하지 않습니다. Stax system chassis는 작업자 한 명이 조립, 사용할 수 있으며, 논리적으로 고안된 일회용 플랫폼을 통해 작업자가 수직 방향 로드, 작동, 언로드를 인체공학적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.

Stax 플랫폼은 간단하고, 직관적이고, 친숙한 조작 방식으로 실수와 사고 발생을 줄이고 공정 성공률을 높입니다. Single-use system은 Single-use 전략 및 Stax 플랫폼의 전반적인 장점을 극대화합니다.

공정 설계의 높은 유연성

Stax 플랫폼은 거의 모든 공정에 적용할 수 있습니다.

  • Bottom in/bottom out
  • 직렬식

독창적으로 설계된 Pall의 매니폴드 키트만으로도 공정 설계에 높은 자유도가 확보됩니다.

Pall Stax 캡슐은 다양한 Seitz 뎁스 필터 멤브레인 (pharmaceutical-grade)와 함께 사용할 수 있습니다. Seitz 뎁스 필터 멤브레인은 종합적인 밸리데이션 가이드를 통해, 다음과 같은 의약품 표준을 최고 수준으로 충족합니다.

  • 품질
  • 로트 간 일관성
  • 생산 제어
  • 낮은 extractable 함량
  • 낮은 endotoxin 함량

Stax 시스템의 특징 및 장점

특징 장점
낮은 hold-up volume 기존 시스템보다 제품 회수율이 높고 사용 후 세척량의 요건이 낮음. Forward flow direction에서 사용 후 blow down 가능
하우징 불필요 작업자 안전상의 문제를 방지하고, 사용 및 조작이 간편
완전한 일회용 형식 세척 및 세척 검증 최소화
캡슐화 디자인 잠재적 위험에 대한 작업자 노출 감소
직관적 작동 작업자 교육 감소 및 작동 시간 증가
설치 공간 절감 다른 장비와 가까이 설치하여 사용, 설치 비용 절감

간격이 증가한 Stax 캡슐은 다양한 부피의 고형물 부하에 대응하도록 세 가지 서로 다른 구성으로 제공됩니다. 다음 표에서 사용 가능 부피를 확인하실 수 있습니다. 부피 단위는 리터입니다. 습윤 밀도에 사용 가능 부피를 곱해서 kg 단위로 cake의 개수를 계산할 수 있습니다.

표 1: 사용 가능 부피


Stax 캡슐용 구성 필터 면적(m²) 사용 가능 부피(L)
402 0.5 13.2
404 1.0 9.9
406 1.5 6.8

Stax 캡슐은 전체 시스템에서 균일한 cake 분배를 실현합니다. 그림 1은 Celite S를 DE 충전재로 사용하는 bottom-in, bottom-out 구성의 Stax 캡슐 전체 용량입니다(2-cell 간단하고 직관적인 플랫폼 캡슐). 41.433g의 건조 Celite S를 물에 현탁시켜 132.377L의 부피를 얻었습니다.

그림 1: Cake distribution (2-cell 캡슐)

그림 2: Cake distribution (6-cell 캡슐)

표 2: 규격 및 중량

캡슐 크기 직경 높이 중량(건식)
대형 442mm(17.4인치) 128.8mm(5.1인치) 4.5~6.5kg

Seitz P-series Depth Filter Media

Seitz P-Series Depth Filter Sheet는 생명공학 및 의약 산업의 엄격한 요건을 충족합니다. 특히 엄격한 공정 내 제어 방식을 통해 일관된 여과 품질과 필터 멤브레인의 높은 순도를 확보합니다. 자세한 내용은 밸리데이션 가이드 USTR 2366을 참조하시기 바랍니다.

2021년 최고의 ETL 툴 7가지

오늘날 모든 업계, 모든 규모의 조직에서는 계속 늘어나는 엄청난 양의 정보에 액세스하며, 이는 사람이 이해하기에는 지나치게 방대한 정보입니다. 이 모든 정보는 효율적인 처리와 분석을 통해 잡신호 안에 숨겨진 간단하고 직관적인 플랫폼 데이터 중심의 가치 있는 인사이트를 추출할 수 없다면 사실상 무용지물에 불과합니다.

ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스는 여러 소스로부터 데이터를 수집하여 중앙 집중식 데이터 웨어하우스에 로드하는 가장 일반적인 방법입니다. ETL 프로세스 에서 정보는 데이터베이스, 파일, 스프레드시트 등과 같은 소스에서 추출되어 데이터 웨어하우스의 규정을 준수하도록 변환된 다음, 데이터 웨어하우스에 로드됩니다.

ETL이 데이터 웨어하우징과 분석의 기본 구성 요소이긴 하지만, 모든 ETL 소프트웨어 툴이 동일한 방식으로 제작되지는 않습니다. 조직의 상황과 사용 사례에 따라 가장 적합한 ETL 툴의 기준이 달라집니다. 2021년 최고의 ETL 소프트웨어 툴 7가지와 그 외 추가로 고려할 만한 툴을 아래에 소개합니다.

1) Integrate.io

Integrate.io 는 여러 데이터 소스를 간편하게 통합하는 클라우드 기반 ETL 및 ELT (추출, 로드, 변환) 데이터 통합 플랫폼입니다. Integrate.io 플랫폼은 다수의 소스와 대상 간에 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 간단하고 직관적인 그래픽 인터페이스를 제공합니다.

Integrate.io에는 100개 이상의 일반적인 데이터 저장소와 SaaS 애플리케이션이 패키지로 들어 있습니다. 여기에는 MongoDB , MySQL , PostgreSQL , Amazon Redshift , Google Cloud Platform, Facebook, Salesforce , Jira, Slack, QuickBooks를 비롯하여 수십 가지가 포함됩니다.

확장성, 보안성, 탁월한 고객 지원은 Integrate.io가 제공하는 또 다른 여러 장점입니다. 예를 들어 Integrate.io의 최신 기능인 필드 수준 암호화(Field Level Encryption) 를 사용하면 사용자가 고유의 암호화 키를 사용하여 데이터 필드를 암호화 및 복호화할 수 있습니다. 또한 Integrate.io는 HIPAA, GDPR, CCPA 등 각종 법률과 관련된 규제를 철저하게 준수합니다.

이러한 장점들 덕분에 Integrate.io는 G2 웹사이트에서 93명의 리뷰어들로부터 별점 5점 만점에 평균 4.4점 을 받았으며, ETL 툴 분야에서 G2의 "리더" 중 하나로 선정되었습니다. Integrate.io 리뷰어 Kerry D.는 다음과 같이 말했습니다. "이 툴로 할 수 없는 일은 없습니다. 지원 및 개발 기능은 응답성이 간단하고 직관적인 플랫폼 매우 높고 효과적입니다."

2) Talend

Talend Data Integration 은 오픈 소스 ETL 데이터 통합 솔루션입니다. Talend 플랫폼은 온프레미스와 클라우드 모두에서 데이터 소스와 호환되며, 이미 빌드된 수백 개의 통합을 포함합니다.

일부 사용자는 오픈 소스 버전의 Talend로도 충분하다고 생각할 수 있지만 대기업의 경우 Talend의 유료 데이터 관리 플랫폼을 선호할 것입니다. Talend 유료 버전에는 디자인, 생산성, 관리, 모니터링, 데이터 거버넌스를 위한 추가 툴과 기능이 포함되어 있습니다.

Talend는 G2에서 별점 5점 만점에 평균 4.0점 을 받았으며, Gartner의 데이터 통합 툴 부문 Magic Quadrant 보고서에서 "리더"로 선정되었습니다. 리뷰어 Jan L.은 Talend가 "명확하고 이해하기 쉬운 인터페이스"를 갖춘 "데이터 통합을 위한 훌륭한 다목적 툴"이라고 말합니다.

3) FlyData

FlyData는 클라우드 기반 실시간 데이터 통합 플랫폼입니다. FlyData는 수많은 소스의 데이터를 Amazon Redshift와 Snowflake로 복제하는 기능을 지원합니다. FlyData는 시장에서 가장 빠른 ELT라고 알려져 있으며, 안정성과 속도 면에서 Stitch와 Fivetran을 모두 능가합니다.

FlyData는 데이터 복제를 설정하는 데 걸리는 시간과 수많은 데이터 행을 복제할 수 있는 속도 측면에서 분명한 제품 차별화를 가지고 있습니다. FlyData는 전자상거래와 같이 데이터 통합의 속도와 안정성을 중요하게 여기는 기업에 적합합니다.

FlyData는 G2에서 별점 5점 간단하고 직관적인 플랫폼 만점에 4.8점을 받았으며, 수많은 사용자가 FlyData의 고객 지원, 투자 수익률, 구현 속도를 칭찬합니다. 리뷰어 Priyam J.는 " 원래 10시간 30분이 걸리던 보고서가 이제는 1분이면 됩니다. 이 덕분에 Eight는 매일 아침 정해진 시간에 팀 전체에서 KPI 보고서를 공유할 수 있게 되었습니다 "라고 말합니다.

4) Informatica PowerCenter

Informatica PowerCenter 는 ETL 워크로드를 위한 완성도가 높고 기능이 많은 엔터프라이즈 데이터 통합 플랫폼입니다. PowerCenter는 Informatica의 클라우드 데이터 관리 툴 제품군 중 하나의 툴입니다.

엔터프라이즈급의 데이터베이스 중립 솔루션인 PowerCenter는 SQL 및 비SQL 데이터베이스를 포함하여 다양한 데이터 소스와의 호환성과 고성능으로 명성이 높습니다. Informatica PowerCenter의 단점으로는 툴의 높은 가격과 기술력이 낮은 소규모 조직을 단념시킬 수 있는 까다로운 학습 곡선을 들 수 있습니다.

이러한 단점에도 불구하고 Informatica PowerCenter에는 충성도가 높은 사용자가 있으며, G2에서 별점 5점 만점에 평균 4.3점 을 받았으며, 데이터 통합 소프트웨어 분야에서 G2 "리더" 선정되기에 충분합니다. 리뷰어 Victor C.는 PowerCenter가 "지금까지 사용해 본 ETL 툴 중 가장 강력한 툴"이라고 하기도 했으나, PowerCenter는 느릴 수 있으며 Tableau나 QlikView와 같은 시각화 툴과 잘 통합되지 않는다고 불평하기도 합니다.

5) Oracle Data Integrator

Oracle Data Integrator (ODI)는 Oracle의 데이터 관리 에코시스템의 일부인 종합적인 데이터 통합 솔루션입니다. 따라서 플랫폼은 Hyperion Financial Management, Oracle E-Business Suite(EBS) 등 다른 Oracle 응용 프로그램의 현재 사용자에게 현명한 선택이 될 수 있습니다. ODI는 온프레미스와 클라우드 버전으로 제공됩니다(클라우드 버전은 Oracle Data Integration Platform Cloud라고 함).

이 목록에 있는 대부분의 다른 소프트웨어 툴과 달리 Oracle Data Integrator는 ELT 워크로드(ETL 아님)를 지원하며, 이는 특정 사용자에게 장점이 되거나 걸림돌이 될 수 있습니다. 또한 특정 주변 기능이 다른 Oracle 소프트웨어에 포함되어 있으므로 대부분의 다른 툴에 비해 기본 기능만 갖추고 있습니다.

Oracle Data Integrator는 G2에서 별점 5점 만점에 평균 4.0점 을 받았습니다. G2 리뷰어 Christopher T.에 따르면 ODI는 "수많은 옵션이 있는 매우 강력한 툴"이지만 "배우기 너무 어려워서 반드시 교육이 필요"하다고 합니다.

6) Stitch

Stitch 는 오픈 소스 ELT 데이터 통합 플랫폼입니다. Talend와 마찬가지로 Stitch는 고급 사용 사례와 더 많은 데이터 소스를 위한 유료 서비스 계층을 제공합니다. 다음과 같은 여러 가지 의미로 비교해 볼 수 있습니다. Stitch는 2018년 11월 Talend가 인수했습니다.

Stitch 플랫폼의 차별점은 셀프 서비스 ELT와 자동화된 데이터 파이프라인을 제공하여 프로세스를 단순화하는 것입니다. 그러나 장래의 사용자들은 Stitch의 ELT 툴이 임의 변환을 수행하지 않는다는 점 에 유의해야 합니다. 오히려 Stitch 팀은 데이터 웨어하우스 내부 레이어의 원시 데이터 위에 변환을 추가해야 한다고 제안합니다.

G2 사용자들은 Stitch에 대해 "고성능 플랫폼"이라는 타이틀을 붙였을 뿐만 아니라 대체적으로 긍정적인 평가 를 남겼습니다. 한 리뷰어는 Stitch의 "가격 책정 단순성, 내부 작동의 오픈 소스 특성, 온보딩 용이성"을 칭찬합니다. 그러나 일부 Stitch 리뷰는 사소한 기술적 문제와 인기 없는 데이터 소스에 대한 지원 부족을 언급합니다.

7) Fivetran

Fivetran 은 Redshift, BigQuery, Azure 및 Snowflake 데이터 웨어하우스와의 데이터 통합을 지원하는 클라우드 기반 ETL 솔루션입니다. Fivetran의 가장 큰 이점 중 하나는 약 90개의 SaaS 소스와 사용자 지정 통합을 추가할 수 있는 기능을 갖춘 풍부한 데이터 소스입니다.

Fivetran은 현재 G2에서 별점 5점 만점에 4.2점 을 받고 있으며, 간단하고 직관적인 플랫폼 많은 사용자가 툴의 단순성과 사용 편의성을 칭찬합니다. 리뷰어 Daniel H.는 "Fivetran에 대해 오랜 시간 생각할 필요가 없으며, 이는 필요한 작업을 하고 있다는 좋은 신호입니다. 새 커넥터를 연결하면 솔리드 문서 작업을 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다"라고 말합니다.

그런데 일부 G2 리뷰어들은 커넥터 수에서 소비 기반 계획으로 변경되는 Fivetran의 새로운 가격 모델에 대해 불만을 표했습니다. 또한 소수의 사용자는 기술적 문제와 고객 지원 문제를 겪기도 합니다. "Fivetran은 블랙박스입니다. 문제가 생기면 진단하는 것이 정말 어렵습니다. 지원도 변변치 않습니다"라고 말합니다.

고려할 만한 주요 ETL 툴 8가지

위에 열거한 7가지 솔루션은 최고의 ETL 툴에 대한 개인적인 추천사항이지만 그 밖에도 고려할 만한 많은 다른 옵션이 있습니다. 아래에는 고려할 만한 주요 8가지 ETL 툴에 대한 간략한 개요가 나와 있습니다.

1) Striim

Striim 은 빅데이터 워크로드를 위한 실시간 데이터 통합 플랫폼을 제공합니다. 사용자는 Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Hadoop을 포함하여 약 20가지 파일 형식으로 광범위한 데이터 소스와 대상을 통합할 수 있습니다. Striim은 GDPR, HIPAA와 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하며 사용자는 SQL 또는 Java를 이용하여 사전 로드 변환을 정의할 수 있습니다.

그러나 Striim 플랫폼에는 몇 가지 단점이 있는데, SaaS(software as a service) 소스 또는 대상을 포함하지 않고 사용자가 새로운 데이터 소스를 추가할 수 없습니다. 또한 Striim 사용자층은 G2에 리뷰가 1개밖에 보이지 않을 정도로 규모가 상당히 작습니다.

2) Matillion

Matillion 은 Redshift, Snowflake, BigQuery, Azure Synapse와 데이터를 통합할 수 있는 클라우드 ETL 플랫폼입니다. 사용자는 간단한 포인트 앤 클릭 인터페이스를 통하거나 SQL로 정의하여 Matillion에서 데이터 변환을 생성할 수 있습니다.

안타깝게도 Matillion은 Striim과 유사한 단점이 있습니다. 앞서 논의한 다른 옵션과 비교할 때 Matillion에서 사용 가능한 SaaS 소스의 수(약 40개)는 충분하지 않습니다. 또한 G2(Matillion은 별점 5점 만점에 4.2점 을 받음)의 한 리뷰어는 "간단하게 사용하는 클라이언트에게는 가격 모델이 어렵습니다. 작업량이 얼마나 많은지나 컴퓨팅 리소스가 사용되는지가 아닌 가상 머신이 켜진 시점을 기준으로 요금이 부과됩니다"라고 언급했습니다.

3) Pentaho

Pentaho (또는 Kettle)는 Hitachi Vantara에서 제공하는 오픈 소스 플랫폼으로 데이터 통합과 분석에 사용됩니다. 사용자는 Pentaho의 무료 커뮤니티 버전을 선택하거나 소프트웨어의 엔터프라이즈 버전에 대한 상용 라이선스를 구입할 수 있습니다. Integrate.io와 마찬가지로, Pentaho는 ETL 초보자도 강력한 데이터 파이프라인을 구축할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

그러나 Pentaho에는 한정된 템플릿, 기술적 문제 등 몇 가지 단점이 있습니다. Pentaho는 현재 G2에서 별점 5점 만점에 평균 4.3점 을 받고 있으며, 일부 사용자는 이해할 수 없는 문제가 발생한다고 불평합니다. 사용자는 "로깅 화면에 오류에 대한 상세한 설명이 없기 때문에 때때로 오류 원인을 찾을 수 없습니다"라고 말했습니다.

4) AWS Glue

AWS Glue 는 빅데이터와 분석 워크로드를 위한 Amazon Web Services의 완전 관리형 ETL 서비스입니다. 완전 관리형 종단 간 ETL 제품인 AWS Glue는 ETL 워크로드의 문제를 없애고 나머지 AWS 에코시스템과 잘 통합됩니다.

특히, AWS Glue는 서버를 사용하지 않습니다. 즉, Amazon은 자동으로 사용자에게 서버를 제공하며 워크로드가 완료되면 서버를 종료합니다. AWS Glue에는 또한 작업 스케줄링 및 AWS Glue 스크립트 테스트를 위한 "개발자 엔드포인트"와 같은 기능도 포함되어 있어 툴의 사용 편의성을 향상시킵니다.

AWS Glue 사용자는 서비스에 전반적으로 높은 점수를 주었습니다. 현재 비즈니스 소프트웨어 리뷰 플랫폼인 G2에서 별점 5점 만점에 3.9점 을 받았으며, Integrate.io와 마찬가지로 ETL 툴 분야에서 "리더"로 선정되었습니다. 그러나 AWS Glue는 다른 툴에 비해 유연성이 떨어질 뿐만 아니라 AWS 생태계에 이미 속해 있는 사용자에게 적합하기 때문에 최고의 ETL 툴 7가지에는 포함되지 않았습니다.

5) Panoply

Panoply 는 데이터 통합 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하는 자동화된 셀프 서비스 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. 표준 ODBC/JDBC 연결, Postgres 연결 또는 AWS Redshift 연결이 있는 데이터 커넥터는 Panoply와 호환됩니다. 또한 사용자는 Stitch, Fivetran과 같은 다른 ETL 툴과 Panoply를 연결하여 간단하고 직관적인 플랫폼 데이터 통합 워크플로를 더욱 늘릴 수 있습니다.

G2에서 별점 5점 만점에 평균 4.4점을 받았습니다. 리뷰어 Stacie B.는 "Panoply의 가장 좋은 점은 여러 소스에서 데이터를 쉽게 가져올 수 있다는 것입니다. 프로그램 설정과 데이터 로딩에 10분도 채 걸리지 않습니다"라고 말합니다.

그렇다면 간단하고 직관적인 플랫폼 최고의 ETL 툴 7가지 중 하나로 Panoply를 추천하지 않은 이유는 무엇일까요? 가장 큰 문제는 Panoply가 데이터 웨어하우스와 ETL 솔루션의 이중 기능을 모두 제공하려고 한다는 것입니다. 이미 다른 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용 중이고 변화를 모색하고 있지 않다면 Panoply는 성공할 가능성이 없습니다.

6) Alooma

Alooma 는 클라우드 내 데이터 웨어하우스를 위한 ETL 데이터 마이그레이션 툴입니다. Alooma의 주요 장점은 많은 데이터 파이프라인을 자동화하여 기술적인 세부 사항보다는 결과에 집중하게 한다는 것입니다.

2019년 2월, Google은 Alooma를 인수하고 Google Cloud Platform 사용자만 향후 가입할 수 있도록 제한했습니다. 즉, Redshift 또는 Snowflake와 같은 다른 데이터 웨어하우스를 사용하는 고객은 대체 솔루션을 찾아야 합니다.

그럼에도 Alooma는 사용자들에게 전반적으로 긍정적인 평가를 받고 있으며, G2에서 별점 5점 만점에 4.0점 을 받았습니다. 한 사용자는 "Alooma가 코드 엔진 기능을 통해 제공하는 유연성은 정말 마음에 듭니다. [그런데] 내부 툴 스택의 핵심인 입력 중 일부는 완성도가 매우 떨어집니다"라고 말합니다.

7) Hevo Data

Hevo Data 는 데이터베이스, 클라우드 스토리지, SaaS 소스에 대해 미리 빌드된 커넥터가 100개가 넘게 있는 ETL 데이터 통합 플랫폼입니다. 사용자는 Python을 사용하여 Hevo Data에서 사전 로드 변환을 정의할 수 있습니다. Hevo Data는 Redshift, BigQuery, Snowflake를 포함하여 가장 인기 있는 데이터 웨어하우스 대상을 지원합니다.

Hevo의 가장 큰 제한 사항 중 하나는 자체 데이터 소스를 추가할 수 없다는 점입니다. 새로운 연결이 필요하면 Hevo 개발자가 기능 요청을 들어주기만을 바라는 수밖에 없습니다. Hevo Data의 또 다른 단점은 툴의 사용자층의 규모가 상대적으로 작다는 것이며( G2에 리뷰가 6개밖에 없음 ), 이로 인해 조언이나 지원이 필요한 경우 문제가 될 수 있습니다.

8) FlyData

FlyData 는 한 가지 큰 문제점이 있는 실시간 데이터 복제 플랫폼입니다. Amazon Redshift 데이터 웨어하우스하고만 호환됩니다. Redshift만 사용하고 전환할 계획이 없다면 적합한 솔루션이 될 수 있습니다. 이 경우 Redshift와 작동하도록 사용자 지정 빌드된 툴을 사용할 수 있습니다.

그러나 다른 데이터 웨어하우스 솔루션을 사용하거나 유연성을 유지하고 공급업체에 종속되는 위험을 피하고 싶다면 FlyData는 적절한 툴이 아닐 수 있습니다. FlyData는 또한 다른 주요 단점이 있습니다. 소수의 데이터 소스(Amazon RDS, Amazon Aurora, MySQL, Percona, PostgreSQL, MariaDB)에서만 작동하며 SaaS 플랫폼에서는 작동하지 않습니다.

주요 ETL 툴 사용 사례

동일한 ETL 소프트웨어 툴은 없으며, 각각 장단점이 있습니다. 가장 적합한 ETL 툴을 찾으려면 비즈니스 요구사항, 목표, 우선순위를 정직하게 평가해야 합니다.

위의 비교를 고려하여 아래 목록에 각 ETL 툴에 관심을 가질 만한 몇 개의 사용자 그룹이 제시되어 있습니다.

  • Integrate.io: ETL 및/또는 ELT 워크로드를 사용하는 기업, 비기술 직원이 사용할 수 있는 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 선호하는 기업, 미리 빌드된 통합이 많이 필요한 기업, 데이터 보안을 중요하게 생각하는 기업
  • Talend: 오픈 소스 솔루션을 선호하는 기업, 미리 빌드된 통합이 많이 필요한 기업
  • Stitch: 오픈 소스 솔루션을 선호하는 기업, 단순한 ELT 프로세스를 선호하는 기업, 복잡한 변환이 필요하지 않은 기업
  • Informatica PowerCenter: 예산이 많고 까다로운 성능 요구사항을 가진 대기업
  • Oracle Data Integrator: 기존 Oracle 고객 및 ELT 워크로드를 사용하는 기업
  • Skyvia: 코드 없는 솔루션을 원하는 기업, 많은 변환을 수행하지 않아도 되는 기업
  • Fivetran: 미리 빌드된 통합이 많이 필요한 기업, 여러 데이터 웨어하우스의 유연성이 필요한 기업

각 툴의 단점으로 인해 주요 ETL 툴 7가지 중 하나를 추천하기란 어렵지만, 아래 솔루션은 다음과 같은 사용 사례에 적합할 수 있습니다.

  • Striim: GDPR 또는 HIPAA를 준수해야 하는 기업, 새로운 데이터 소스(특히 SaaS)를 추가할 필요가 없는 기업
  • Matillion: 간단한 포인트 앤 클릭 인터페이스를 사용하고자 하는 기업, 제한된 수의 데이터 소스만 있는 기업
  • Pentaho: 오픈 소스 ETL 툴을 선호하는 기업
  • AWS Glue: 기존 AWS 고객 및 완전 관리형 ETL 솔루션이 필요한 기업
  • Panoply: ETL과 데이터 웨어하우스 통합 솔루션을 원하는 기업
  • Alooma: 기존 Google Cloud Platform 고객
  • Hevo Data: Python을 사용해 자체 데이터 변환을 추가하고자 하는 기업, 새로운 데이터 소스를 추가할 필요가 없는 기업
  • FlyData: Redshift 데이터 웨어하우스로만 작업하면 되는 기업

Integrate.io가 비즈니스에 가장 적합한 ETL 소프트웨어 툴이라고 생각되면 지금 바로 Integrate.간단하고 직관적인 플랫폼 io에 연락주세요 . Integrate.io가 적합한지 확인할 수 있도록 맞춤형 데모와 7일 무료 체험판 사용을 예약해 드리겠습니다.

대규모 라벨 검수의 새로운 방법, 직관적인 인터페이스를 갖춘 ‘매뉴얼 리뷰’를 소개합니다.

머신러닝 시스템을 구축해본 경험이 있다면, 학습용 데이터셋의 품질이 시스템 성능에 미치는 영향을 알고 있을 것입니다. 정확하게 라벨링된 데이터셋은 머신러닝 시스템 개발을 촉진하고, 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 진정한 의미의 고품질 라벨링 데이터셋은 쉽게 구하기 어렵습니다. 데이터 라벨링 프로세스에는 데이터를 수집 및 보강하기 위한 도구 사용·라벨 품질 검수·라벨링 인력 관리·실제 모델에 데이터를 투입하기 전까지의 전체 프로세스 반복 등, 광범위한 작업이 포함되기 때문입니다. 뿐만 아니라 최적화를 위한 모델 추론 이후에도 다양한 작업이 필요합니다.

특히 라벨링이 얼마나 정확하게 되었는지를 검수하는 것은 전반적인 라벨링 품질을 확보하는 데 필수적입니다. 여기서 ‘정확도’는 라벨링 작업 결과가 정답 데이터와 얼마나 근접한지, 또는 라벨링 된 피쳐(변수)들이 실제 상황과 얼마나 일치하는지를 말합니다. 또 ‘품질’은 데이터셋 전반에 걸친 라벨링 정확도를 의미합니다. 여러 라벨러들의 작업 결과가 서로 동일한지, 전체 데이터셋에 걸쳐 라벨링이 일관되게 정확한지는 동시에 작업을 진행하는 라벨러의 수가 얼마나 많은지와 관계없이 지켜져야 하는 중요한 부분입니다.

모든 라벨러의 결과물이 다르기 때문에 검수는 꼭 필요한 과정입니다. 프로젝트 시작부터 모든 라벨러를 완벽하게 교육한다는 것은 불가능하고, 라벨러도 사람이기 때문에 언제든 오류를 범할 수 있습니다. 그리고 이런 오류들은 모델 추론의 정확성과 가치를 떨어뜨리는데 치명적이죠. 이렇듯 라벨 검수는 꼭 필요한 과정이지만 체계 없이 주먹구구식으로 수행하면 시간이 상당히 많이 소요될 수 있습니다(몇몇 매니저들은 라벨 검수 작업에만 전체 작업시간의 50%를 소모하기도 한다고 말했고요). 그러므로 명확하고 능률적인 검수 워크플로우를 마련하는 것이 중요합니다.

이러한 어려움을 해결하기 위한 솔루션으로, 능률적인 검수 워크플로우를 지원하는 Suite의 새로운 기능인 ‘매뉴얼 리뷰(Manual Review)’를 소개합니다.

매뉴얼 리뷰를 소개합니다

매뉴얼 리뷰를 사용하면, (1) 라벨러가 제출한 라벨을 팀의 전문가 또는 팀원이 직접 검토·검증·필터링하고, (2) 프로젝트의 개요 페이지와 새로운 필터 기능을 통해 검수 진행 현황을 추적할 수 있는 기능을 제공합니다. 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.

제출된 라벨을 승인(Approve) 또는 미승인(Reject)하기: 이전에는 Suite에서 제출된 라벨을 승인하는 결정은 순수하게 주관적이었습니다. 이를 보완하기 위해 신설된 ‘매뉴얼 리뷰’는 체계적인 승인 프로세스를 지원하여 라벨 품질을 검증하는 데 도움이 되며, 결과적으로 오류 및 실수를 가시화하여 향후 모델 품질 리스크가 감소합니다.

승인 프로세스는 간단하지만 지속해서 사용할 경우 매우 효과적입니다. 라벨링 모드에서 라벨러가 라벨을 제출·스킵하면, 리뷰어(매니저 또는 팀 리더)는 해당 라벨을 승인·미승인할 수 있습니다. 리뷰어가 라벨을 승인하는 것은 사용하기 적합하다는 뜻입니다. 반대로 라벨을 미승인하는 경우 리뷰어는 이슈 스레드에 이유를 기재해야 하며, 미승인하는 즉시 라벨 상태도 In Progress로 변경됩니다. 이 라벨은 기존 라벨러나 간단하고 직관적인 플랫폼 팀원이 다시 수정한 후 제출해야 합니다. 모든 라벨은 정확하게 라벨링되어 리뷰어가 승인할 때까지 이 사이클을 반복하게 됩니다.

미승인(Rejected) 라벨에 이슈 스레드 생성하기: 리뷰어가 라벨 제출을 미승인할 때, 문제를 파악하는 동시에 라벨링 팀에 수정을 요청하는 것이 어려울 수 있는데요. 두 작업을 한 번에 할 수 있는 UI를 갖추는 것이 훨씬 간단한 해결책입니다. 이슈 스레드를 통해 리뷰어는 이슈를 쉽게 파악할 수 있고, 라벨러에게 필요한 수정사항을 빠르게 전달할 수 있습니다.

매뉴얼 리뷰에서는 리뷰어가 라벨을 검토한 후 미승인할 때마다 그 이유를 필수적으로 입력해야 합니다. 수정이 필요한 부분을 놓치지 않게 함으로써 전체 프로세스의 능률을 높이는 것입니다. 입력된 내용은 리뷰어의 정보와 함께 이슈 스레드에 표시되므로, 라벨러는 수정해야 하는 부분과 이유를 신속하게 확인하고, 다시 제출하는 데까지 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다.

이슈 스레드는 매뉴얼 리뷰와 따로 또 같이 사용할 수 있는 좋은 간단하고 직관적인 플랫폼 기능입니다. 이슈 스레드로는 데이터에 대한 대화를 시작하고, 피드백을 기록하며, 멘션 기능을 통해 추가적인 내부 도움을 요청할 수 있는데요. 위에 설명했듯 리뷰어가 라벨을 미승인할 때 남기는 코멘트도 이슈 스레드에 기록되기 때문에, 해당 라벨과 관련된 모든 대화 및 히스토리를 이슈 스레드에서 한 번에 확인할 간단하고 직관적인 플랫폼 수 있습니다. 두 기능을 함께 활용하면 라벨 승인에 필요한 수정사항을 파악하고, 반영하는 작업을 편리하게 진행할 수 있습니다.

리뷰·리뷰어 별로 검수 완료 라벨 필터링하기: 고품질 학습용 데이터셋을 구축하기 위해서는 올바른 라벨을 보유하는 것이 중요합니다. 그간의 대화를 통해, 우리는 우리의 고객이 라벨을 완벽하게 간단하고 직관적인 플랫폼 관리하고 싶어 한다는 것을 알고 있습니다.

매뉴얼 리뷰를 사용하면, 리뷰·리뷰어 필터로 데이터 및 프로젝트 관리 업무량을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 이 기능은 Suite의 다른 필터, 검색 기능과 함께 사용할 때 더욱 빛을 발합니다. 여러 필터를 중복 적용하여 특정 조건의 데이터/라벨을 정확하게 찾을 수 있기 때문입니다.

예를 들어, ‘김ㅇㅇ씨가 라벨링’하고 ‘이ㅇㅇ씨가 검토하고 승인한 라벨’을 필터링하여 빠른 검사를 수행할 수 있습니다. 또는 ‘지난 달’에 ‘코끼리 오브젝트’의 리뷰어인 ‘박ㅇㅇ씨가 미승인한 모든 라벨’을 필터링하여, 해당 데이터셋에서 코끼리와 관련해 생긴 문제를 빠르게 검토하고 이해할 수 있습니다. 만약 이미지 품질이 문제였다면, 간단하고 직관적인 플랫폼 코끼리 전체에 대한 더 좋은 데이터셋을 새롭게 찾아야 한다는 인사이트를 얻을 수 있는 거죠.

프로젝트 오버뷰에서 검수 현황 추적하기: 몇몇 데이터 라벨링 팀의 PM에게는 어떤 라벨러가 정확히 어떤 작업을 했는지 판단하는 것 자체가 벅찬 업무일 수 있습니다. 그리고 라벨러가 다른 라벨러들의 업무를 알게 되는 것도 똑같이 어려울 수 있기 때문에, 서로 간섭하지 않는 것이 일반적입니다.

Suite에서는 매뉴얼 리뷰 현황 정보가 프로젝트 오버뷰에서 바로 나타나기 때문에, 전반적인 품질 검수 작업의 가시성이 향상됩니다. Labeling Status 차트는 다음과 같은 항목으로 구성됩니다.

  • Approved: 승인된 라벨
  • Rejected: 간단하고 직관적인 플랫폼 미승인된 후 다시 제출되지 않은 라벨
  • Pending Review: 미승인된 후 다시 제출/스킵된 라벨
  • Not Reviewed: 제출되었으나 아직 검토되지 않은 라벨

매뉴얼 리뷰, 이렇게 사용하세요.

매뉴얼 리뷰는 라벨러, 리뷰어, 프로젝트 매니저(PM)의 세 가지 역할이 구성하는 워크플로우를 따르도록 설계되었습니다. 이 역할들은 Suite의 세 간단하고 직관적인 플랫폼 가지 사용자 레벨(라벨러, 매니저, 오너/어드민)과 매칭됩니다.

  1. 가장 먼저, 하나의 라벨은 한 명의 라벨러에게 할당됩니다. 이때 Label Status는 ‘In Progress’입니다.
  2. 라벨러는 할당받은 라벨링 작업을 완료한 후 제출하거나, 완료가 어려운 경우 라벨을 스킵합니다. 이때 Label Status는 ‘Submitted’ 또는 ‘Skipped’ 입니다.
  3. 리뷰어는 제출된 라벨을 검토합니다. 여기가 바로 매뉴얼 리뷰가 필요한 부분입니다. 리뷰어는 이전 섹션에서 언급한 매뉴얼 리뷰 기능을 사용하여 해당 라벨을 승인하거나 미승인할 수 있습니다.
  4. 라벨이 승인되면 리뷰어는 리뷰 현황을 ‘Approved’로 업데이트합니다. 그런 다음, Data PM이 뛰어들어 프로젝트 진행 상황을 확인할 수 있습니다.
  5. 또는 라벨이 미승인(Rejected)된 경우, 리뷰어는 리뷰 현황을 ‘Rejected’로 업데이트합니다. 그런 다음 리뷰어는 이슈 스레드를 작성하고, 라벨러에게 해당 라벨을 재할당합니다.

이 워크플로우는 라벨링 정확도를 대조 검토하기 위한 간단하고 명확한 프로세스를 제공하므로, 장기적으로 데이터셋의 일관성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 라벨러가 간단하고 직관적인 플랫폼 다시 작업해야 하거나, 리뷰어/PM이 검토해야 하는 작업에 대한 인사이트를 제공하여 전체 프로젝트 및 시간 관리를 개선합니다.

새롭고 직관적인 플랫폼 인터페이스

지난 몇 년동안 저희는 놀라운 기술들을 구축하고, 이를 결합해 더 큰 하나의 플랫폼으로 출시하는데 많은 시간과 자원을 투자했습니다. 플랫폼의 모든 가치와 기능을 제대로 제공할 수 있으려면 단순하면서도 목적이 명확한 UI가 뒷받침되어야 합니다. 바로 이것이 저희가 기존의 인터페이스를 전면 개편하기로 한 이유입니다.

리뉴얼된 Suite의 새로운 UI는 높은 효율성과 접근성을 자랑합니다. 클릭 한 번으로 필요한 워크플로우에 접근할 수 있고, 보다 직관적인 의사결정을 지원하며, 복잡한 외부 시스템을 익히는 번거로움 없이 프로젝트를 신속하게 시작하는 등, 효율적으로 데이터셋을 구축할 수 있습니다.

저희의 고객은 데이터 관리 워크플로우를 간소화하고 확장할 수 있는 방법을 필요로 하고 있었습니다. 그래서 우리는 다시 기본으로 돌아가 Suite를 개선하기 시작했고, 이번 매뉴얼 리뷰 기능 릴리즈를 시작으로 더 많은 개선을 이뤄나갈 예정입니다. 우리는 매뉴얼 리뷰가 데이터 라벨링을 가속화하고, 머신러닝을 위한 고품질 학습용 데이터셋 구축을 도울 것이라고 확신합니다.

엔터프라이즈 머신 러닝 데이터 플랫폼 Suite는 머신 러닝 업무 시 데이터를 보다 효율적으로 관리하고 공유하는 혁신적인 방식을 제안합니다. Superb AI의 Suite는 머신 러닝 데이터 작업의 자동화와 실무진 간 협업을 지원하고, 고품질 학습용 데이터셋을 구축하는 시간을 단축합니다.

머신 러닝 데이터 업무를 개선하고 싶다면, 지금 바로 가입하고 Suite를 경험해 보세요.

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Cloud Services Engagement Platform

풍부한 에코시스템을 통해 VMware 기반 클라우드에서 실행되도록 설계되고 테스트를 거친 다양한 타사 솔루션과 서비스 및 기존의 친숙한 기술을 활용하실 수 있습니다.

VMware Cloud Provider Hub

파트너사의 경우, 공급업체 관리 간소화 및 포괄적인 고객 수명주기 관리를 위한 중앙 허브를 통해 VMware를 위한 관리형 서비스 포트폴리오를 확장하십시오.

기초 구성 요소

액세스 관리

조직, 팀, 사용자 및 서비스 계정 전반에 걸쳐 VMware Cloud Services 및 리소스에 대한 액세스를 안전하게 관리하십시오.

조직 구조에 맞게 구성

세분화된 액세스 제어

인증 경계를 설정하면 서비스 또는 리소스 수준에서 액세스를 제어할 수 있습니다.

조직 생성

세 가지 유형의 보안 주체 지원

역할 및 권한 할당

사용자, 그룹 및 OAuth 애플리케이션을 통해 액세스를 관리합니다. 사용자는 회사 자격 증명 또는 VMwareID를 사용하여 인증할 수 있습니다. 그룹은 단순히 이름이 지정된 사용자의 그룹입니다. OAuth 애플리케이션은 애플리케이션에 리소스에 대한 안전한 위임 액세스를 제공하는 데 사용됩니다.

조직에 사용자를 초대하여 리소스에 대한 역할 기반 액세스를 지정합니다. VMware Cloud에는 관리 및 서비스 요구 사항에 대해 즉시 사용 가능한 역할이 다양하게 포함되어 있습니다. 자세한 내용을 알아보십시오.

비용 투명성

측정지표 수준 세부 정보가 포함된 실시간 예상 비용 및 이전 송장을 확인합니다.

비용 모니터링

사용량에 대한 명확한 통찰력

클라우드 소비 패턴을 파악하고 비용 청구를 통해 사용량을 쉽게 조정할 수 있습니다. 다양한 방법을 정의하여 비용을 적용할 수 있습니다.

비용 청구서 내역

추세 및 분석

서비스별로 지출을 분류하거나 예산 검토 및 계획을 위해 전체적인 그림을 봅니다.

ID 관리

안전하고 간단한 ID 관리로 사용자 경험을 간소화합니다.

단일 조합의 로그인 자격 증명

기업 보안 정책 시행

연합 ID 관리를 설정하면 기업이 정한 보안 지침과 정책을 적용할 수 있습니다.

싱글 사인온(SSO) 및 다중 요소 인증(MFA)

기업 ID와 SAML 2.0 연합

안전한 VMware ID

SSO를 설정하면 하나의 자격 증명만으로 모든 VMware Cloud Services에 액세스할 수 있습니다. 또한 일회용 암호를 생성하는 스마트 카드나 애플리케이션과 같은 강력한 MFA 체계를 사용하여 보안을 강화할 수도 있습니다. 자세한 내용을 알아보십시오.

기업 Active Directory와 같은 기존 자격 증명 솔루션 또는 SAML 2.0을 지원하는 타사 ID 관리 솔루션을 사용하여 VMware Cloud Services에 대한 연합 액세스를 제공합니다. 자세한 내용을 알아보십시오.

VMware Cloud에 등록할 때 VMware ID를 생성할 수 있습니다. 이 ID를 사용하여 온프레미스 및 클라우드의 모든 계정을 추적할 수 있습니다. 자세한 내용을 알아보십시오.


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