안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 지난 글에 이어 GDP(Global Data Platform) 클라우드 서비스에 대해 한 걸음 더 들어가 보겠습니다. 이번에는 "GDP 클라우드 서비스가 무엇인지", "실제 어떤 사례가 있는지", 그리고 "기존 클라우드 서비스와는 어떤 차이가 있는지"에 대해 살펴보겠습니다.클라우드를 활용한 데이터 중심 환경 설계에 관심 있는 분들께 유용한 내용이 되었으면 좋겠습니다.1. GDP 클라우드 서비스란?GDP(Global Data Platform)는 기업 내 여러 시스템(MES, ERP, QMS 등)에서 발생하는 데이터를 하나의 플랫폼에 통합하여 저장하고, 가공하고, 분석 가능한 형태로 제공하는 중앙 데이터 플랫폼입니다."GDP 클라우드 서비스"란 이 플랫폼을 클라우드 환경에..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 클라우드 인프라와 스마트 팩토리 간의 접점에서 중요한 주제인 GDP(Global Data Platform) 클라우드 서비스에 대해 다뤄보겠습니다. 특히, GDP에 필요한 클라우드 서비스 요건을 어떻게 정의하고, 어떤 서비스들이 후보로 고려될 수 있는지 정리해보았습니다. 스마트 공정, 데이터 기반의 의사결정을 지원하는 시스템을 구축하고자 하는 분들에게 도움이 되기를 바랍니다.1. GDP 클라우드 서비스의 목적GDP는 다양한 시스템에서 발생하는 데이터를 통합, 저장, 분석, 시각화할 수 있는 중앙 데이터 허브입니다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정, 품질 개선, 공정 최적화 등을 실현하는 것이 주요 목적입니다.GDP의 클라우드화는 다음과 같은 이점을 가집니다:확장성 있는 ..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 스마트 팩토리와 AI와도 밀접한 관련이 있는 **RPA(로봇 프로세스 자동화)**에 대해 다뤄보겠습니다. RPA는 단순 반복적인 업무를 자동화하여 생산성을 극대화하는 기술로, 업무 효율화와 비용 절감에 큰 기여를 합니다. 이번 글에서는 RPA의 개념, 적용 사례, 그리고 도입 시 고려해야 할 점들을 살펴보겠습니다.1. RPA란?RPA(Robotic Process Automation)는 소프트웨어 로봇을 활용하여 사람이 수행하던 반복적이고 규칙적인 업무를 자동화하는 기술입니다.기본적인 특징은 다음과 같습니다:규칙 기반 업무 자동화: 사전에 정의된 규칙을 기반으로 업무를 수행비즈니스 프로세스 개선: 오류를 최소화하고 처리 속도를 향상기존 시스템과의 통합 용이: 기존 애플리..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.이전에 생성형 AI(Generative AI)의 기본 개념과 다양한 활용 방안을 다뤘습니다.하지만 AI가 발전하면서 단순히 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어, 인간과 협력하여 더 창의적인 역할을 수행하는 방향으로 변화하고 있습니다.오늘은 생성형 AI가 미래의 창작 과정에서 어떻게 역할을 확장할 것인지, 그리고 이를 위해 필요한 핵심 기술들은 무엇인지 살펴보겠습니다.이전 글에서 논의한 LLM과 AI 모델의 정확성 개선과 연계하여, AI가 더욱 창의적인 도구로 발전하는 방향을 분석해보겠습니다.1. 생성형 AI는 어디까지 발전했나?생성형 AI는 처음에는 텍스트 생성, 이미지 생성 같은 단순한 콘텐츠 생성 도구로 시작되었습니다.하지만 최근 AI는 더 정교하고 창의적인 방식으로 콘텐츠를 만..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.이전에 OLAP의 개념과 유형(ROLAP, MOLAP, HOLAP)에 대해 살펴봤습니다.하지만 OLAP이 실제로 어떻게 구성되고, 기업의 BI 시스템에서 어떤 방식으로 활용되는지는 더 깊이 탐구해볼 필요가 있습니다.오늘은 **OLAP 아키텍처(OLAP Architecture)**에 대해 알아보고, 효율적인 OLAP 시스템 설계를 위한 핵심 요소를 살펴보겠습니다.BI 시스템에서 OLAP이 어떻게 데이터를 효율적으로 저장하고 분석하는지, 그리고 최적의 성능을 유지하는 방법을 함께 살펴보겠습니다.1. OLAP 아키텍처란?OLAP(Online Analytical Processing) 아키텍처는 BI 시스템에서 데이터를 다차원적으로 분석할 수 있도록 지원하는 구조적 설계 방식을 의미합..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.BI 기술을 다루면서 데이터의 저장과 분석이 어떻게 최적화될 수 있는지를 계속 탐구해왔습니다.오늘은 BI 시스템에서 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 분석할 수 있도록 돕는 OLAP(Online Analytical Processing) 기술에 대해 알아보겠습니다.데이터 웨어하우스와 ETL과 함께 OLAP은 BI의 핵심 요소 중 하나로, 다양한 분석 방법과 성능 최적화 기술이 적용됩니다.이전 글에서 다룬 BI 아키텍처와 연계하여, OLAP이 실무에서 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다.1. OLAP이란?OLAP(Online Analytical Processing)은 대량의 데이터를 빠르게 분석할 수 있도록 설계된 기술입니다.기업에서는 데이터베이스에 저장된 수많은 정보를 단순히..