Palantir Foundry를 사용한 데이터 수집 예시

Palantir Foundry를 사용한 데이터 수집 예시

목표

공급망 관리 시스템에서 데이터를 수집하여 통합 대시보드에 표시하고 분석 가능한 상태로 변환.

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단계별 구현

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1단계: 데이터 소스 정의 및 연결

Foundry는 다양한 데이터 소스와 통합이 가능합니다. 예를 들어:

• 데이터베이스:
  • MySQL, PostgreSQL, Oracle DB 등
• 클라우드 스토리지:
  • AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob
• API 데이터:
  • REST API, GraphQL API
• 파일 시스템:
  • CSV, Excel, JSON, Parquet 파일

1. 데이터 커넥터 설정:
   • Foundry의 Data Connection 기능을 사용하여 데이터 소스를 연결.
   • 예: REST API 데이터 수집.
     • API URL: https://api.supplychain.com/orders
     • 인증: Bearer Token 또는 OAuth2.
2. 데이터 소스 추가:
   • Foundry UI에서 New Data Connection을 클릭.
   • 데이터 소스 정보를 입력하고 연결 설정.

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2단계: 데이터 수집 및 적재

1. 원본 데이터를 Foundry에 적재:
   • Foundry는 데이터를 원본 형식 그대로 가져와 "Raw Dataset"으로 저장.
   • Raw Dataset:
     • 수집된 데이터를 변환 전 상태로 유지하여 데이터 유실 방지.
2. 적재 프로세스 설정:
   • Pipeline Builder를 사용하여 데이터 적재를 자동화.
   • 주기적으로 API를 호출하여 데이터를 가져오도록 스케줄 설정.

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3단계: 데이터 변환 및 정제

1. Transformation Notebook:
   • Foundry의 Code Workbook 또는 Code-Free Transformation을 사용하여 데이터를 정제 및 변환.
   • 예: JSON 데이터를 구조화된 테이블 형식으로 변환.

import transform

raw_data = context.dataset("raw_orders")
structured_data = raw_data.json_to_dataframe([
    ("order_id", "string"),
    ("customer_name", "string"),
    ("order_date", "datetime"),
    ("total_amount", "float")
])
context.save(structured_data, "cleaned_orders")

1. Pipeline Builder를 사용한 데이터 흐름 설정:
   • GUI를 사용해 데이터 흐름을 정의:
     • JSON 데이터를 테이블로 변환.
     • 불필요한 필드 제거.
     • 날짜 형식 변경 및 중복 데이터 제거.

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4단계: 데이터 저장 및 통합

1. Dataset 저장:
   • 정제된 데이터를 Foundry의 Dataset Catalog에 저장.
   • 예: "Cleaned Orders Dataset"으로 저장.
2. 통합 데이터 모델 구축:
   • Foundry의 Ontology 기능을 사용하여 정제된 데이터를 비즈니스 엔터티(예: 주문, 고객, 제품)와 매핑.

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5단계: 데이터 분석 및 대시보드 생성

1. 분석 준비:
   • 데이터를 Python, SQL, 또는 Foundry의 Code Workbook을 사용해 분석.
   • 예: 고객별 총 구매 금액 계산.

SELECT customer_name, SUM(total_amount) as total_spent
FROM cleaned_orders
GROUP BY customer_name

1. Visualization:
   • Foundry의 Actionable Insights 기능을 사용해 대시보드 생성.
   • 고객별 구매 패턴, 지역별 매출 등을 시각화.
2. 실시간 업데이트:
   • Foundry의 Pipeline Scheduler를 통해 데이터를 실시간으로 업데이트하여 대시보드에 반영.

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데이터 수집 예시 요약

1. 데이터 소스 연결:
   • API, 데이터베이스, 클라우드 스토리지 등 다양한 소스에서 데이터를 가져옵니다.
2. 원본 데이터 저장:
   • Raw Dataset으로 저장하여 변환 전 데이터를 보존.
3. 데이터 정제 및 변환:
   • Code-Free Transformation 또는 Python/SQL Notebook을 사용.
4. 분석 및 시각화:
   • 데이터 대시보드를 생성하고 실시간으로 업데이트.
5. 자동화 및 확장:
   • Pipeline Builder와 Scheduler를 사용해 데이터 통합과 업데이트를 자동화.

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Palantir Foundry의 강점

1. 완전 통합된 데이터 플랫폼:
   • 데이터 수집, 저장, 분석, 시각화까지 하나의 플랫폼에서 구현 가능.
2. 유연한 데이터 변환:
   • GUI 기반의 Code-Free Transformation과 코드 기반 작업을 모두 지원.
3. 비즈니스 중심의 데이터 모델링:
   • Ontology를 통해 데이터를 비즈니스 엔터티로 매핑하여 이해도와 활용도 증대.
4. 실시간 데이터 처리:
   • Pipeline Scheduler로 실시간 데이터 업데이트와 분석 가능.

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이와 같은 Palantir Foundry의 데이터 수집 및 통합 프로세스는 기업이 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하여 의사결정에 활용할 수 있도록 돕습니다