<aside> 💿 Data Virtualization 물리적인 데이터 통합 없이 다양한 데이터 소스에 분산된 데이터를 논리적으로 통합하여 분석 프로세스를 간소화합니다.

</aside>

<aside> 🧑🏻‍🔧 EDA (Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석) 사용자 패턴, 데이터 특성에 따라 자동화, 지능화된 분석을 추천하여 데이터 분석을 위한 시행착오 과정을 최소화하는데 기여합니다.

</aside>

<aside> 📊 Data Visualization 분석 편의성을 위한 고급 시각화 기능과 다양한 종류의 차트를 제공하여 데이터 분석 결과를 다양하게 활용/조회할 수 있습니다.

</aside>

<aside> 👨🏻‍💼 AutoML 데이터와 분석 목적만 선택하면 데이터 전처리, 알고리즘 적용과 같은 기계 학습 프로세스를 자동화하여 최적의 AI 모델을 추천합니다.

</aside>

<aside> 🔬 ML Lab Jupyter Noteobook 환경을 제공하여 사용자가 직접 기계 학습 코드를 작성하여 분석을 수행할 수 있으며, 분석한 모델을 서비스화하여 사용할 수 있습니다.

</aside>

<aside> 🛠️ Predefined AI 분석에 필요한 알고리즘을 Predefined 형태로 제공하여 데이터와 모델만 선택하여 실제 서비스에 적용할 수 있습니다.

</aside>