컴퓨팅 및 데이터 분석의 기원부터 현재 "현대 데이터 스택"이라고 부르는 것까지의 여정입니다. 다음은 무엇입니까?  컴퓨팅과 데이터 분석의 기원  컴퓨팅 및   의 기원은 1950년대 중반에 시작되어 1970년 SQL의 도입과 함께 구체화되기 시작했습니다. 데이터 분석  1954:   - “   ”, 러시아어를 영어로 기계 번역.  자연어 처리(NLP) Georgetown-IBM 실험  1960:    펀치 카드  1970년:  구조적 쿼리 언어(SQL)  1970년대:   - "경영진이 중개자 없이 모델을 구축할 수 있도록"하는 언어 만들기 대화형 재무 계획 시스템  1972:   - 자연어 정보 검색 시스템인 현대 컴퓨팅의 초기 응용 프로그램 중 하나는 지질학자들이 월석과 토양 구성에 대한 화학 분석 데이터에 액세스하고 비교하고 평가하는 데 도움이 되었습니다. C, LUNAR  1975:   - 다양한 관점에서 비즈니스 데이터를 분석하기 위한 최초의 온라인 분석 처리(OLAP) 시스템 Express  1979:   - 최초의 스프레드시트 컴퓨터 프로그램  VisiCalc  1980년대:   - “컴퓨터화된 협업 작업 시스템” 그룹 의사결정 지원 시스템  "현대적인 데이터 스택"  "현대 데이터 스택"은 잘 통합된 클라우드 기반 플랫폼에서 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화하는 데 사용되는 일련의 기술 및 도구입니다. QlikView는 클라우드 이전 버전이었지만 Tableau 및 PowerBI와 같은 최신 플랫폼에서 사용되는 분석 대시보드로 대부분 인식되는 최초의 예입니다.  1994:   - "대시보드 기반 분석"  QlikView  2003:  태블로  2009:   - “계산 검색 엔진” Wolfram Alpha  2015:  파워BI  2017:   - “검색 기반 분석” ThoughtSpot  종이, 쿼리 언어, 스프레드시트, 대시보드, 검색, 다음은 무엇입니까?  최소한 사용자 경험 측면에서 가장 혁신적인 분석 애플리케이션 중 일부는 인간의 언어를 일부 계산 출력으로 변환합니다.    아주 오래된 이야기인 LUNAR은 지질학자가 자연어를 사용하여 화학 분석 데이터에 액세스하고, 비교하고, 평가할 수 있도록 70년대에 처음 개발되었습니다. Salesforce WikiSQL은 텍스트-SQL 사용 사례를 위해 구축된 최초의 광범위한 데이터 개요를 도입했지만 간단한 SQL 쿼리만 포함했습니다. Yale Spider 데이터 세트는 보다 복잡한 쿼리에 대한 벤치마크를 도입했으며 가장 최근에는 BIRD가 텍스트-SQL 애플리케이션에 대한 적절한 벤치마크를 만들기 위해 실제 "더티" 쿼리와 효율성 점수를 도입했습니다. Text-to-SQL:    Wolfram Alpha, ThoughtSpot 텍스트-컴퓨터 언어:    ChatGPT 고급 데이터 분석 텍스트-코드:  "대화 기반 데이터 분석"은 자연스러운 진화인가?    NLP 및 LLM을 통해 더욱 직관적으로 변하고 있습니다. 검색 및 채팅과 같은 최신 분석 인터페이스의 UX는 진화하고 있으며  분석 인터페이스는   데 그 기원을 두고 있지만 의사 결정자는 여전히   있습니다. 의사 결정자를 지원하는 데이터 분석가에게 크게 의존하고  많은 의사 결정자   이며 "일회성 분석"에 가장 적합합니다. 쿼리는 임시적  통찰력 생성은 동료와의 데이터 대화를 통해 많은 통찰력을 얻을 수 있는   입니다. 창의적인 프로세스  데이터 분석  워크플로우는 분석 상상부터 결과 제시까지 단절되어 있습니다.  감사의 말  "컴퓨팅 및 데이터 분석의 기원" 섹션 날짜는   및   참조하세요. https://web.paristech.com/hs-fs/file-2487731396.pdf http://dssresources.com/history/dsshistoryv28.html을  여기에도 게시되었습니다  .

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컴퓨팅 및 데이터 분석의 간략한 역사 - 펀치 카드에서 "현대 데이터 스택"까지

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