애널리틱스 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
머신러닝과 엑셀을 결합하면 데이터 과학자 인력이 부족한 상황에서 데이터를 보다 쉽게 얻을 수 있다.
스마트 팩토리, 4차 산업혁명이라는 말이 나온 지도 수년이 흘렀다. 하지만 스마트 팩토리는 많은 제조업체에 ‘그림의 떡’이다. 중소기업기술정보진흥원 부설 스마트제조혁신추진
세일즈포스의 최신 보고서(Untapped Data Research)에 따르면 전 세계 비즈니스 리더의 대다수가 전략적 비즈니스 의사결정에 데이터를 활용하지 않는다.
ⓒGetty Images Bank독일의 항공사 루프트한자(Lufthansa)도 여느 항공사와 같이 팬데믹으로 인해 난항을 겪
코니카 미놀타 미국 지사의 CIO는 팬데믹 기간 동안 클라우드 트랜스포메이션을 통해 사무실 복귀 움직임을 자본화하고, 아울러 미래의 커넥티드 오
바이엘(Bayer)의 IT 및 디지털 트랜스포메이션 부문 최고 책임자 비조이 사가르가 미화 약 480억 달러 규모 글로벌 기업의 성장 그리고 혁
(* 이 기사는 "안전하게 활용하고 공유한다” 데이터 클린룸에 관해 알아야 할 것 (1)에서 이어집니다.) ‘데이터 클린룸(Data Clean Room; DCR)’이란 데이터 세트를 물리적으로 교환
‘데이터 클린룸(Data Clean Room; DCR)’이란 데이터 세트를 물리적으로 교환하거나 개인식별정보(PII), IP 식별자 또는 기타 유형의 사용자 개인정보 보호를 손상시키지 않고 여러 데이터
예측 애널리틱스는 기업들이 기존 데이터 및 애널리틱스 기술(예: 머신러닝 등)을 기반으로 앞으로의 결과를 예측하는 데 도움이 될 수 있다.
기업은 사업을 하면서 기술, 경영, 마케팅, 영업, 인사 등 여러 분야에 많은 정보를 보유한다. 자체 연구·개발한 것도 있지만 여러 경로를 통해