AI 프로젝트를 성공으로 이끄는 데이터옵스(DataOps) 활용 방법

AI 개발 프로젝트는 사소하게 신경 써야 할 부분이 많이 있으며 복잡합니다. 가장 중요한 데이터 관리 시 복잡한 데이터 파이프라인들로 인해 품질이 저하 되기 일쑤고 또한, 데이터 프로젝트 전반에 걸친 협업 요소들의 결여는 작업 효율성을 계속해서 낮춰지고는 하죠.

데이터 프로젝트 진행 시 동 및 관리되지 않는 프로세스는 공급망 전체에 손상된 분석 프로세스를 야기할 수 있습니다. 이로 인해 이터레이션 사이클이 길어지고 제품 제공에 어려움을 겪게 됩니다. 이번 글에서는 데이터 관리 시 불필요한 프로세스를 삭제하고 더 효율적으로 데이터를 관리하는 방법론인 DataOps를 소개하고 이를 어떻게 성공적으로 적용할 수 있는지를 알아보려고 합니다.  

목차

• DataOps 소개
  - DataOps 구현하기
• DataOps 활용 방법
  - 산업별 적용사례
• 슈퍼브에이아이의 DataOps 플랫폼
  - 슈퍼브 플랫폼 소개
  - 세부 기능 및 이점
• 마치며

데이터옵스(DataOps) 소개
: DataOps 는 어떻게 작동하나요?

데이터옵스(DataOps)에 대한 이야기를 하기 전 데브옵스(DevOps)에 대해 들어보신 적이 있나요? DevOps는 운영과 소프트웨어 개발 간의 관계를 개선하기 위한 방법론입니다.  데이터옵스(DataOps) 방법론은 DevOps에서 확장된 개념으로 데이터 작업이 훨씬 더 효율적이고 효과적으로 수행되도록 하죠.

즉, '데이터옵스(DataOps)'는  AI 개발에 있어 필요한 모든 데이터의 품질 개선, 데이터 통합, 데이터 테스트, 데이터 파이프라인 자동화 등. 데이터 관리 및 분석 작업의 효율성과 품질을 향상 시키는 것을 목표로 합니다.

- 데이터옵스(DataOps) 구현하기

오늘날 대부분의 데이터 팀은 데이터옵스(DataOps)가 탁월한 분석을 위한 기반을 제공한다는 사실을 인식하고 있습니다. 그러나 대부분은 DataOps 프로그램을 시작하는 데 어려움을 겪고 있습니다. DataOps가 조직 내 사고 방식의 변화를 필요로 한다는 점을 고려하면 이는 놀라운 일이 아닙니다. 전사적 변화의 전망은 압도적일 수 있습니다.

그럼 이 DataOps 방법론을 활용해서 어떻게 프로젝트를 시작할 수 있을까요? 대부분 개념적으로 접근하며 데이터 수집 단계에서 부터 모델 배포까지 완벽하게 구성하기 위한 기반 다지기에 상당한 시간 투자를 하지만 DataOps 를 통한 AI 프로젝트 관리는 빠른 속도와, 빠른 진행이 핵심입니다.

AI 프로젝트에서 DataOps를 구현하기 위해서는 목표 설정, 데이터 수집 및 저장, 데이터 품질 관리, 자동화된 ML 모델 훈련, 협업 및 통합, 지속적인 모니터링 및 개선 등의 단계를 거쳐야 합니다. 이를 통해 데이터 중심의 민첩한 작업 환경을 조성하고, AI 프로젝트의 성공을 도모할 수 있습니다.

- 목표 설정
AI 프로젝트의 목표를 명확히 설정하는 것이 첫 번째 단계입니다. 어떤 데이터를 수집하고 분석할 것인지, 어떤 ML 모델을 구축할 것 인지를 명확하게 정의해야 합니다. 목표 설정은 데이터옵스(DataOps)를 위한 기반이 됩니다.

- 데이터 수집 및 저장
적합한 데이터를 수집하고 저장하는 것이 데이터옵스(DataOps)의 핵심입니다. 데이터 수집을 자동화하고, 정형 및 비정형 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 데이터 저장소를 설정해야 합니다. 이를 위해 데이터 파이프라인을 구축하고, 데이터 품질을 검증하는 데이터 검증 및 정제 과정을 도입할 수 있습니다.

- 데이터 품질 관리
AI 프로젝트에서 데이터 품질은 매우 중요합니다. 데이터 품질을 유지하기 위해 데이터 품질 체크 및 모니터링 메커니즘을 구축해야 합니다. 이를 위해 데이터 품질 지표를 정의하고, 이상치나 누락된 데이터를 식별하고 수정하는 데이터 품질 관리 절차를 수립해야 합니다.

- 자동화된 ML 모델 훈련
데이터옵스(DataOps)의 목표 중 하나는 ML 모델을 자동화하여 반복 가능한 프로세스로 만드는 것입니다. ML 모델 훈련을 자동화하기 위해 지속적인 통합 및 지속적인 제공 (CI/CD) 접근 방식을 도입할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 변경사항에 따라 자동으로 모델을 업데이트하고 배포할 수 있습니다.

- 협업 및 통합
AI 프로젝트에서 팀원들 간의 협업과 통합은 데이터옵스(DataOps)를 구현하기 위해 핵심적인 요소입니다. 협업을 위한 공유 플랫폼을 도입하고, 팀원들 간의 작업 프로세스를 효율화하는 것이 중요합니다. 또한, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자 등 다양한 역할들 간의 원활한 통합을 위한 커뮤니케이션과 협업 방식을 마련해야 합니다.

- 지속적인 모니터링 및 개선
데이터옵스(DataOps)는 지속적인 모니터링과 개선 사이클을 반영해야 하며 데이터 및 모델의 성능 지표를 모니터링하고, 이를 기반으로 개선을 수행해야 합니다. 지속적인 피드백 루프를 구축하여 데이터 및 모델의 품질을 개선하는 프로세스를 유지합니다.

데이터옵스(DataOps) 활용하기

데이터옵스(DataOps) AI 데이터 학습 플랫폼은 다양한 산업 분야에서 유연하게 적용될 수 있으며, 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 모델 배포 및 관리를 통합하여 효율적이고 지속적인 데이터 파이프라인을 구축을 지원 합니다.

이를 통해 조직은 정확하고 신속한 분석, 예측 및 의사 결정을 가능하게 하며, 혁신과 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 슈퍼브에이아이 데이터 학습 플랫폼은 다양한 산업 분야에서 활용할 수 있습니다.

의료  산업

의료 데이터의 품질 검증과 통합을 통해 정확하고 신뢰성 있는 의료 모델을 개발하고, 자동화된 데이터 파이프라인을 통해 의료 정보의 실시간 처리가 가능합니다.

• 의료 분야‌‌‌‌/병리 조직 이미지 분석
  조직 검체의 형태와 구성 요소를 분석하여 암 진단이나 병변 예측에 활용하는 경우 AI 데이터 학습 플랫폼은 큰 도움이 됩니다. 대량의 조직 이미지 데이터를 수집하고, AI 모델을 학습하여 암 종류 및 단계를 식별하거나 문제를 예측할 수 있습니다.
  
  
• 초음파 이미지 해석
  초음파 이미지는 임상적인 판단과 관찰이 필요한 상황에서 주로 사용됩니다. AI 데이터 학습 플랫폼을 활용하면 초음파 이미지를 수집하고 분석하여 기형, 종양 또는 병변과 같은 이상을 감지할 수 있습니다. 이는 의료진에게 정확한 진단과 초음파 해석에 대한 객관적인 지침을 제공합니다.
  
  
• 실시간 수술 지원
  수술 중에는 실시간으로 환자의 상태를 모니터링하고 의사들에게 시각적인 정보를 제공하는 것이 중요합니다.
  
  AI 데이터 학습 플랫폼을 활용하면 실시간으로 수술 중 촬영되는 영상 데이터를 처리하고, 도구 추적, 조직 식별, 혈관 맵 생성 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 의사들에게 안전하고 정확한 수술을 지원합니다.

자율주행  산업

DataOps 플랫폼은 자율 AI 프로젝트에서 전체 개발 수명 주기 동안 데이터 관리를 간소화하는 데 사용됩니다. 데이터 작업을 최적화하고 협업을 강화하며 데이터 관련 작업의 효율성을 개선합니다.

다양한 센서 데이터를 통합하고 변환하여 자율주행 시스템의 학습 데이터로 활용하며, 데이터 파이프라인을 통해 실시간으로 수집된 데이터의 처리와 모델 업데이트를 자동화합니다.

• 실시간 모델 모니터링 및 진단
  자율 주행 차량 테스트 중 AI 모델이 도로의 특정 물체를 식별할 때, DataOps 플랫폼은 모델의 성능을 실시간으로 지속적으로 모니터링하여 잘못 분류된 인스턴스를 캡처합니다. 데이터 과학자는 경고 및 진단 보고서를 받아 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.
  
  
• 시뮬레이션 테스트 환경
  악천후 또는 복잡한 도시 시나리오에서 인식 AI 모델의 성능을 테스트할 때, 까다로운 운전 시나리오를 복제하는 시뮬레이션 환경을 설정하고 관리할 수 있습니다. 인식 AI 모델은 이러한 환경에서 테스트되어 견고성을 개선하기 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
  
  
• 지속적인 모델 개선
  자율 주행 차량의 인식 AI 모델이 도로에서 새로운 물체와 이전에 볼 수 없었던 물체를 만나는 경우, 실제 주행 데이터를 지속적으로 수집하고 이를 모델 재훈련 프로세스에 다시 공급하여 피드백 루프를 용이하게 합니다.

제조 산업

• 품질 관리와 결함 탐지
  제조 업체에게 효과적인 품질 관리와 결함 탐지를 진행합니다. 데이터옵스(DataOps) 플랫폼을 통해 수집된 대량의 제품 이미지를 가공하고, 자동화된 데이터 파이프라인 및 데이터 전처리를 통해 품질 관리 모델을 학습시킬 수 있습니다.
  
  이를 통해 제조 과정에서의 결함을 신속하게 탐지하고, 생산성을 향상 시키고 불량률을 감소시킬 수 있습니다.‌‌
  

소매/유통 산업

• ‌‌개인화된 고객 경험
  상품 이미지 데이터와 고객의 구매 이력 데이터를 통합하여 개인화된 추천 시스템을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 자신에게 가장 적합한 상품을 추천받을 수 있고, 구매 결정을 돕는 향상된 경험을 얻을 수 있습니다.
  
• 수요 예측과 재고 최적화
  적절한 양의 제품 재고를 보유하고 있는지 확인하며 향후 판매 될 제품의 양을 예측하는 '수요 예측 AI 모델'을 통해 재고를 더 잘 관리하고 비용을 절감하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
  

교통/운송 산업

• 교통 모니터링과 예측
  교통 데이터를 실시간으로 수집하고, 교통 혼잡도, 사고 발생 가능성, 도로 위반 등과 같은 예측 모델을 학습 합니다. 이를 통해 도로 혼잡 관리와 사고 예방에 효과적으로 기여할 수 있습니다. 또한, 교통 데이터를 기반으로 최적 경로 제공과 교통 흐름 개선을 위한 의사 결정을 지원합니다.‌‌

데이터옵스(DataOps) 플랫폼 : 슈퍼브 플랫폼

기업이나 조직이 대량의 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하여 가치를 창출하기 위해서는 데이터 품질, 데이터 파이프라인, 모델 개선 등의 작업을 지속적으로 수행해야 합니다.

이를 위해 슈퍼브에이아이는 데이터옵스(DataOps) 접근법을 적용한 데이터 학습 플랫폼을 개발하여 기업이 성공적으로 AI를 도입할 수 있도록 AI 구축 전 과정을 효율적으로 지원하고 있습니다.

슈퍼브 플랫폼 소개

슈퍼브 플랫폼은 데이터 기반 모델을 구축하기 위해 필요한 모든 툴, 자동화 기능 및 리소스를 담은 올인원 플랫폼입니다. 플랫폼 내의 각 프로덕트는 저마다 머신러닝 개발 라이프사이클의 핵심적인 문제를 해결하도록 설계되었고, 함께 사용했을 때 시너지 효과가 극대화되어 누구나 더 쉽게 컴퓨터 비전 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

- 자동으로  데이터 선별부터 모델 진단까지,​ 슈퍼브 큐레이트
큐레이션 소프트웨어를 통해 어떤 데이터를 먼저 라벨링하거나 사용해야 가장 모델 성능을 효과적으로 개선할 수 있는지, 혹은 가지고 있는 데이터에서 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있는지 탐색할 수 있습니다.

- 라벨링 생성부터 프로젝트 품질 관리까지, 슈퍼브 라벨
라벨링 어노테이션 소프트웨어를 통해 더 빠르게 이미지, 비디오, 포인트 클라우드 데이터를 어노테이션하고 오류가 발생한 라벨을 탐색, 수정하여 보다 완벽한 데이터셋을 손쉽게 구축할 수 있습니다.


- 적은 학습 데이터로 ML 모델을 자동으로 학습/배포, 슈퍼브 모델 *출시 예정
모델 훈련 소프트웨어를 통해 적은 학습 데이터만으로도 고품질의 ML 모델을 자동으로 훈련, 배포, 최적화할 수 있습니다.


- 가이드라인 협의부터 산출물까지 데이터 관련 전체 서비스, 슈퍼브 서비스(데이터 E2E 서비스)
데이터 어노테이션 서비스를 통해 수십만 장의 데이터 라벨링 및 검수부터 빠른 딜리버리 및 라벨링 전 과정 프로젝트 관리까지, 엔드 투 엔드 라벨링 서비스를 경험할 수 있습니다.

“불필요한 개발 업무가 대폭 줄어, 2개월 만에 PoC 단계의 제품을 완성할 수 있었어요.”
- 미국 자율주행 기업 D, ML 엔지니어 -

“슈퍼브 플랫폼 사용 후 데이터 구축 비용이 56% 감소했습니다.”
- 미국 AR/VR 기업 A, CEO -

- 주요특징

• 다양한 산업 포트폴리오 보유
  증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행, 홈 피트니스, 화학/제조, 커머스 기업 등 다양한 포트폴리오를 보유하고 있습니다.  
  
• 국내 유일 E2E 공급기업
  데이터 파이프라인 설계 부터 구축 및 운영까지 데이터옵스(DataOps) 전과정을 지원 합니다.
  
• 데이터 구축 · 가공 · 분석​
  데이터 구축 및 모델 적용, 비전 AI 플랫폼 개발 모두 직접 진행하여 일관된 데이터 파이프라인 구축합니다.
  
• 차별화된 전문성
  데이터 구축부터 AI 모델 적용까지 전과정 담당 경험을 바탕으로 독보적 데이터 품질 인사이트 보유하고 있습니다.
  
• 개발 생산성 향상
  자동화, 표준화 등 업무 효율성 도구를 통해 데이터 작업과 모델 학습에 투입되는 모든 인적·물적 리소스 최적화를 지원합니다.
  
• ML 개발 파이프라인 자동화
  고객이 원하는 형태의 데이터 처리 작업을 자동화하여 작업 시간을 단축하고 실시간 데이터 수집, 전처리, 모델 훈련, 배포를 자동화하여 신속한 의사결정과 진단을 지원합니다.
  
• 최고 보안 수준의 클라우드 연동 지원
  AWS, AZURE, GCP  클라우드 연동이 가능하며. 업로드된 데이터 및 모든 정보는 전송 즉시 암호화 처리됩니다.

마치며

기업들은 비즈니스의 최대 가치를 창출하기 위해 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)에 투자하고 있으며 이 과정에서 데이터옵스(DataOps) AI/ML 자동화 플랫폼 활용은 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다.  

슈퍼브에이아이는 AI 개발을 위한 데이터옵스(DataOps) 플랫폼을 제공하고 있습니다. 슈퍼브 플랫폼에서는 데이터 중심 비즈니스를 구현하기 위해 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 자동화를 지원합니다. 지금 슈퍼브 플랫폼 데모 체험을 통해 AI 프로젝트를 성공으로 이끄는 데이터옵스(DataOps) 를 시작해보세요. 무료로 시작할 수 있습니다.