데이터바우처 공급기업 선정 꿀팁
AI개발&데이터분석 전문 디피니트
안녕하십니까,
데이터 가공 및 AI 개발 전문기업 디피니트입니다.
AI 서비스 개발 혹은 데이터 분석을 위한
데이터바우처 공급기업 선정시 체크하면 좋은 사항들에 대해 안내해 드리겠습니다.
※ 데이터바우처 공급기업 선정시 체크리스트
1) 다양한 데이터 분석 및 가공 프로젝트 경험을 갖고 있는가?
➪ 다양한 프로젝트 결과물 확인을 하고, 분석 과정에 대한 상세 기술 설명이 있는지 확인하면 좋습니다.
2) 적극적인 수요기업에 대한 기술&컨설팅을 지원하는가?
➪ 수요기업의 경우, 공급기업보다 기술에 대한 이해와 자원이 부족할 수 있습니다.
➪ 이에 대한 자세한 설명과 기술지원 여부를 인터뷰를 통해 체크해보세요!
3) 명확한 데이터 수집과 전처리 과정에 대한 프로세스를 보유하고 있는가?
➪ 이 과정은 많은 기술을 요구하는 과정이기 때문에 명확한 프로세스를 보유하고 있어야 합니다.
➪ 가공된 데이터 검증 과정에서 다양한 이슈가 발생할 수 있습니다.
➪ 때문에 명확한 프로세스를 가진 기업만이 신뢰도 높은 데이터를 만들어낼 수 있습니다.
※ 데이터 수집 과정 ※
• 수집 대상 데이터를 선정하기 위해 살펴 볼 것은 수집 가능성과 활용 데이터의 보안 문제, 그리고 데이터의 정확성이다. 데이터 수집의 난이도 및 비용적인 측면 또한 데이터 수집의 고려사항
출처 : 데이터 온에어 데이터 수집 절차
※ 데이터 전처리 과정 ※
• 데이터 수집 ➪ 데이터 정제 ➪ 데이터 통합 ➪ 데이터 축소 ➪ 데이터 변환의 과정
• 중복값 제거, 결측값(잘못 입력된 데이터) 보정, 데이터 연계/통합 , 노이즈 제거, 데이터 구조 변경(차원 변경), 데이터 벡터화, outlier detection, feature Engineering 등이 있습니다.
출처:(https://bdataanalytics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s41044-016-0014-0)
4) 업무과정에서 발생할 수 있는 문제점을 신속하게 대응하는가?
➪ 업무에서 발생하는 문제점을 신속히 수요기업에 공유해주고 대응해줄 수 있어야 합니다.
5) 높은 정확도의 가공 데이터 셋을 제공하는가?
➪ 마지막으로 가장 중요한 높은 정확도의 가공 데이터 셋을 제공하는가입니다.
➪ 이는 데이터 셋을 제공받은 수요기업의 제품을 확인해 체크해보시면 좋습니다.
디피니트의 데이터 바우처 One-Stop 서비스는 위에서 말씀드린 체크리스트 사항들을 모두 포함하고 있습니다.
• 먼저 데이터바우처 지원서 작성을 위한 컨설팅을 제공합니다.
• 디피니트만의 데이터 수집 및 가공 프로세스로 믿을 수 있는 데이터 전처리 과정을 공유해드립니다.
• 문의사항, 이슈 등에 대해 신속하고 빠른 피드백을 제공합니다.
• 경쟁사와 초격차를 벌려주는 신뢰높은 데이터 셋을 제공해 드립니다.
• 제공 데이터 셋을 기반으로 한 AI 개발&업그레이드 컨설팅 또한 제공합니다.
※ 디피니트 데이터 분석 포트폴리오 ※
이 외에도 다양한 데이터 분석 및 AI 개발 포트폴리오를 가지고 있습니다.
시장에서 새로운 혁신을 디피니트와 함께 이뤄보세요!
감사합니다.
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