애널리틱스 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
빅데이터 비즈니스 트렌드의 미래로서 사이버 물리 시스템 기반의 지능형 서비스 비즈니스를 꽤 오랜 지면을 할애해서 지난 1년간 살펴보고 있다. 이
데이터와 머신러닝 알고리즘은 값진 인사이트를 제공한다. 하지만 오류가 발생하면 회사의 평판, 매출, 생존이 위협에 처할 수 있다. 애널리틱스와 인공지능의 결함으로 인해 빚어진 참사
오늘날 기업들이 더욱더 광범위한 목적으로 데이터를 사용하기 시작했다. 인공지능(AI), 머신러닝(ML)과 같은 기술 또한 나날이 발전하고 있다. 이에 따라 애플리케이션 개발 분야에서도 &lsqu
지난주 마이크로소프트 이그나이트(Ignite) 컨퍼런스에서 발표된 신기능들은 ‘팀즈(Teams)’가 기업에 얼마나 중요해졌는지, 그리고 화상회의가 어떻게 진화할 수 있는지를 보여줬다.
지난 글에서는 정부가 1조 94억 원의 대규모 예산을 투입해서 앞으로 10년간 개발한다고 하는 PIM 방식의 인공지능 반도체 기술이 어떤 것인지
고객 가치를 전달하고자 인력, 프로세스, 기술을 포지셔닝하는 방법을 정의하는 것이 운영모델이라면, ‘AI 퍼스트(AI-first)’ 운영 모델은 AI를 우선 사용해 제품, 프로세스, 경험에 인
데이터 및 빅데이터 분석은 비즈니스를 성공시키는 동력이다. 기술을 올바르게 구현하는 것도 힘들지만, 빅데이터 이니셔티브를 이끌어갈 적합한 전문성을 가진 인재들로 구성된 적합한
코로나바이러스 팬데믹과 관련하여 한 가지는 확실하다. 기업을 현대화하고 혁신하는 노력에 있어 디지털 전략이 그 어느 때보다 중요해졌다.비즈니
애널리틱스 전략이 실제 효과를 발휘하려면 ‘비즈니스 성과’에 대해 예리하게 집중할 필요가 있다. 여기 소속 조직을 데이터 주도 기업으로 변화시키
최근 데이터 리터러시(Data Literacy)가 화두로 떠오르고 있다. 데이터를 맥락에 맞게 읽고 쓰고 구성원과 소통하는 역량이 빅데이터 시대의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있기 때문이다. 가트너