샌딥 우탐찬다니의 프로필과 대표작 : 알라딘

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이름:

샌딥 우탐찬다니 (Sandeep Uttamchandani)

	최근작
	2022년 6월 <데이터 민주화와 셀프서비스 데이터>

샌딥 우탐찬다니(Sandeep Uttamchandani)

언래블 데이터 시스템즈(Unravel Data Systems)의 최고 데이터 책임자이자 제품 엔지니어링 부사장이다. 엔터프라이즈 데이터 제품을 구축하고 비즈니스 크리티컬 분석 및 머신러닝애플리케이션을 위한 페타바이트 규모의 데이터 플랫폼을 실행하는 데 20년 가까이 경험을 쌓았다. 가장 최근에는 인튜이트(Intuit)에서 회사의 재무 회계, 급여, 결제 제품에 대한 분석 및 머신러닝을 지원하는 데이터 플랫폼 팀을 운영했다. 오픈소스 제품의 보안 취약성을 관리하기 위해 머신러닝을 사용하는 스타트업의 공동 창립자이자 CEO이기도 했으며, VMware와 IBM에서 15년 이상 엔지니어링 리더십 역할을 수행했다.
40개 이상의 특허를 보유하고 있으며, 주요 기술 콘퍼런스에서 25개 이상의 간행물을 발행하고 다수의 제품 혁신상과 관리 우수상을 수상했다. 또한 데이터 콘퍼런스의 정기 연사이자 대학의 객원 강사이며, 스타트업에 자문을 제공하고 가트너(Gartner)의 SF CDO Executive Summit 및 Usenix Operational ML 콘퍼런스의 공동 의장으로 활동하는 등 여러 콘퍼런스에서 프로그램/운영위원으로 활동했다. 일리노이대학교 어바나-샴페인캠퍼스(University of Illinois at Urbana-Champaign)에서 컴퓨터 공학 박사 및 석사 학위를 받았다.

대표작

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데이터 민주화와 셀프서비스 데이터

저자의 말

<데이터 민주화와 셀프서비스 데이터> - 2022년 6월 더보기

데이터는 새로운 '석유'다. 기업 내에서 수집되는 정형, 반정형, 비정형 데이터의 양은 기하급수적으로 증가했다. 데이터에서 얻은 인사이트는 모든 기업의 중요한 차별화 요소이며, 제품의 기능과 비즈니스 프로세스 향상에는 머신러닝 모델이 사용된다. 엄청난 양의 데이터가 데이터 레이크(data lake) 내에서 수집되고 있지만, 항상 일관성 있고 정확하게 해석 가능하며 표준화될 만큼 충분하지는 않다. 데이터 과학자는 데이터 수집을 위한 시스템 정렬, 메타데이터 정의, ML 알고리듬을 제공하기 위한 데이터 랭글링(data wrangling), 대규모 파이프라인 및 모델 배포 등의 엔지니어링 활동에 상당한 시간을 소비한다. 이런 일들은 데이터 분석가의 핵심 역량인 인사이트 도출과는 무관할 뿐더러, 비즈니스 전후 사정에 대한 이해가 부족한 데이터 엔지니어나 플랫폼 IT 엔지니어에 의존하느라 늘 병목 현상이 발생한다. 데이터에 접근하려는 제품 관리, 마케팅, 재무, 엔지니어링 분야의 데이터 시민(data citizen, 사용자)은 늘어나는데 엔지니어링이 복잡하다 보니, 데이터 분석가와 과학자만 데이터에 접근할 수 있게 돼 데이터 민주화는 더욱 요원해지는 것이다. ML 프로그래밍의 발전에 관한 많은 책과 특정 데이터 기술에 대한 심층적인 책들이 나와 있기는 하지만, 다양한 데이터 사용자 지원을 한 셀프서비스 플랫폼 개발에 필요한 데이터 엔지니어링 운영 패턴에 대한 글은 거의 없다. 이 책에서는 데이터 사용자와 데이터 플랫폼 엔지니어의 관점을 모두 통합하고자 했다. 요구 사항에 대한 공통의 이해를 만드는 것은 가용 시간과 자원을 고려해 실현 가능한 것이 교차되는 실용적인 로드맵을 개발하는 데 매우 중요하다.

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