데이터 분석, DevPlay Analytics로 더 쉽고 빠르게!

by DD
5년 전
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PySpark SQL 사용의 불편함을 개선하기 위해 DevPlay Analytics 라이브러리 개발

데이터 계층 추상화, SQL 인터페이스 제공으로 데이터 분석 편의성 증대

라이브러리 도입 후, 200개 이상의 테이블을 매일 적재하며 분석 생산성 향상

DevPlay Analytics 아키텍처 심층 분석

DevPlay Analytics데이터 계층을 추상화하여 데이터 접근성을 향상시킨다. 구체적으로, Log, DW 모듈을 통해 테이블 형태로 데이터를 제공한다. 따라서, 데이터 분석가는 복잡한 S3 경로 대신, SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 쉽게 분석할 수 있다.

기존 PySpark 환경 vs DevPlay Analytics 비교

기존 PySpark 환경은 S3 경로 관리설정값 관리의 어려움이 있었다. 반면, DevPlay Analytics데이터 계층 추상화를 통해 이러한 문제를 해결한다. 결과적으로, 데이터 분석가는 분석 코드 작성 시간 단축유지보수 용이성을 확보했다.

DevPlay Analytics 활용 가이드

DevPlay Analytics를 활용하여 데이터 분석 생산성을 극대화할 수 있다. 구체적으로, SQL 인터페이스를 통해 데이터에 접근하고, 제공되는 레퍼런스 문서를 참고한다. 따라서, 분석 코드 재사용성을 높이고, 데이터 분석 러닝 커브를 줄일 수 있다.

데이터 분석 라이브러리 개발기 (1)