마시멜로

빅데이터 시대, 다양한 데이터 소스를 효과적으로 처리하기 위한 필수적인 기술이 **ETL(Extract-Transform-Load)**입니다. 하지만 기존 ETL은 고정된 규칙 기반으로 데이터를 변환하다 보니 새로운 유형의 데이터나 예외 상황에 대응하는 데 어려움이 있었죠.AI가 여기에 더해진다면?AI + ETL: 어떤 장점이 있을까요?지능적 데이터 변환AI 기반의 자연어 처리(NLP) 및 머신러닝 기술을 활용하여 데이터의 패턴과 의미를 스스로 학습하고 유연하게 변환합니다.이상 데이터 자동 감지AI가 데이터 품질 문제를 자동으로 탐지하고, 이상 데이터를 능동적으로 관리합니다.예측 분석 기반의 로드 최적화과거 데이터 처리 패턴을 학습한 AI가 적절한 로드 전략을 추천하여 처리 속도를 향상시킵니다.이렇게 A..

최근 많은 기업들이 프로세스 자동화와 효율적인 시스템 통합을 위해 **EAI(Enterprise Application Integration)**를 도입하고 있습니다. EAI는 다양한 기업 내부 시스템을 연결하여 데이터와 프로세스를 매끄럽게 통합하는 기술이죠.하지만 기존의 EAI는 통합 작업을 구성하고 관리하는 데 많은 시간과 비용이 드는 것이 사실입니다. 이때 AI가 결합된다면 어떨까요?AI + EAI: 어떻게 결합할 수 있을까?자동화된 연계 구성AI 모델은 시스템 간 데이터 흐름과 패턴을 학습해 통합 구성을 자동으로 추천하거나 구성합니다.지능형 오류 탐지 및 관리연계 과정에서 발생하는 장애를 AI가 빠르게 탐지하고, 이상 패턴을 미리 예측하여 사전에 문제를 해결합니다.자가 학습 기반의 최적화지속적으로 ..