사용자 분류
Updated 2025.03.19
mellerikat은 사용자 유형에 따라 활용 가능한 기능과 달성할 수 있는 목표가 다릅니다. 따라서 mellerikat을 최대한 효율적으로 사용하기 위해서는 각 사용자가 자신의 유형을 파악하고, 이를 통해 어떤 기능을 활용할 수 있는지와 이를 기반으로 어떤 작업을 완수할 수 있는지를 이해하는 것이 중요합니다. 본 페이지는 mellerikat 이용자가 사용자 유형에 대한 이해를 바탕으로 mellerikat을 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
사용자 유형
데이터 사이언티스트
- 특성
- 데이터 분석과 모델링에 대한 역량과 열정을 보유
- AI 기술을 활용하여 일하는 방식을 변화 시키는 데에 높은 관심이 있음
- 목표와 니즈
- 데이터를 효율적으로 분석하고, 가치 있는 인사이트 도출
- 최신 AI 기술을 활용하여 정확한 예측 모델 개발
- AI를 기반으로 비즈니스 현안에 실제 기여할 수 있는 데이터 기반 솔루션 제공
- 데이터 분석 프로세스의 자동화 및 생산성 향상 필요
- Pain Point
- 반복적인 데이터 전처리 및 정제 작업의 비효율성
- 실제 비즈니스 현안에 대한 AI 모델의 지속적인 운영 관리의 어려움
- 운영 환경의 변화에 대한 대응 및 AI 모델 최적화의 어려움
AI 오퍼레이터
- 특성
- 비즈니스 산업 현장에서의 경험과 노하우를 중시함
- 제품 품질, 생산성, 효율성 향상에 높은 관심
- 데이터 분석 및 AI 기술에 대한 이해도는 있으나 전문가는 아님
- 신기술 도입 시 현장 적용 가능성을 우선 고려
- 목표와 니즈
- AI 기술 도입으로 업무 효율성 및 생산성 향상 기대
- AI 기술로 작업자를 대체하여 비용 절감 기대
- 높은 성능을 유지하면서도 지속적으로 운영 가능한 AI 기술 필요
- Pain Point
- 복잡한 AI 모델 구축에 대한 지식과 이해 부족
- 현장 데이터의 수집, 정제, 가공, 분석의 어려움
- AI 기술 도입을 위한 예산 확보의 어려움
- AI 기술의 지속적인 운영을 위한 전문가 확보의 어려움
데이터 엔지니어
- 특성
- 대규모 데이터 처리 및 인프라 관리에 대한 경험
- 시스템 성능 최적화와 유지보수에 능숙함
- 다양한 데이터 소스 및 형식의 통합 및 관리
- 데이터 파이프라인과 워크플로우 자동화 기술에 대한 이해
- 목표와 니즈
- 신뢰성과 확장성이 높은 데이터 아키텍처 구축
- AI 모델 배포 및 운영 자동화를 통해 생산성 향상
- 데이터 처리 및 분석의 효율성 최적화
- 운영 비용 절감 및 지속적인 성능 유지를 위한 솔루션 필요
- Pain Point
- 복잡한 데이터 파이프라인 구성을 위한 높은 기술적 요구사항
- 데이터 관리 및 정제 과정에서 발생하는 시간 소모
- 여러 시스템 간의 데이터 호환성 문제
- 최신 데이터 기술 및 도구에 대한 지속적인 학습 필요