애널리틱스 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
영국 대학은 오랫동안 과학 인재를 양성했다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝과 같은 최첨단 데이터 기술이 모두 주류로 부상하기 시작하면서 대학들은 선도적인 연구 및 업계의 차세대 혁신
데이터 과학자(Data scientist)는 가장 '핫'한 IT 직종 중 하나이다. 더 나아가 글래스도어(Glassdoor) 데이터에 따르면, 현존하는 가장 좋은 일자리다. 이 분야에 뛰어들기 원하거나, 경쟁자
150년 된 스위스 기업 쉰들러(Schindler)는 엘리베이터와 에스컬레이터로 유명하다. 매일 10억 명이 세계 곳곳의 도시와 건물에서 쉰들러의 제품을 이용한다. 쉰들러는 최근 엣지 컴퓨팅과 머신
효율성을 높이고 매출을 도모하기 위해 데이터 애널리틱스에 관심을 갖는 CIO가 늘고 있다. 그러나 데이터 애널리틱스 노력이 모두 열매로 산
비즈니스 인텔리전스(Business Intelligent, BI)는 소프트웨어와 서비스를 사용해 데이터를 기업의 전략적, 전술적 의사결정에 유용한 정보로 바꿔준다. BI 툴은 데이터 세트에 액세스해 이를 분석
오늘날 구조화 쿼리 언어(Structured Query Language)는 비록 제품들 간에 자사 고유의 확장 기능을 가지고 있기는 하지만, 관계형 데이터베이스에서 데이터를 조작하고 쿼리하는 표준 수단이다. SQ
오늘날 조직들은 그 어느 때보다 방대한 규모의 정보를 웹사이트, 애플리케이션, 소셜 미디어, 모바일 기기, IoT 등과 같은 여러 출처로부터 모으고 있다. 하지만 중요한 것은 이렇게 모은 정
CERN이 인공지능 기술을 소환한 이유 – 2015년 LHC 데이터 과학 워크샵[3]2015년 11월 9일, CERN의 고에너지
마케팅 분석에서 유통/소매사가 가장 중요하게 생각하는 목표 중 하나는 고객에 대한 '싱글 뷰(Single View)'다. '
몰입형 기술, 디지털 플랫폼과 함께 인공지능(AI)은 기업이 향후 10년 동안 기업이 계속해서 동향을 파악해야 할 기술로 지목됐다.