데이터 관리 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
기업 내 디지털 트랜스포메이션 작업이 진행되면서 디지털 트랜잭션이 남긴 흔적이 방대해지고 있다. 그러나 데이터에서 맥락 있는 정보(인텔리전스)를
비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼은 진화하고 있다. 데이터 대시보드와 비즈니스 애널리틱스는 인공지능과 머신러닝이 추가되면서 한층 종합적인 의사
점차 많은 데이터를 다루게 되면서 문제와 관련된 정보에 집중하고 그 의미를 알아내기가 점차 어려워지고 있다. 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)가 하는 일이기도 하다.
정보 자원을 활용할 수 있는 방법에 관해 알고 있는 기술 전문가(특히, 데이터 과학자)들에 대한 수요가 하늘을 찌르고 있다. 이에 일부 기업들은 직원들이 데이터 과학자가 되도록 새로운
미국 최고의 육류가공 회사는 공장에서 코로나 바이러스의 잠재적 확산을 모델링하기 위해 머신러닝으로 전환했으며 작업자 건강을 모니터링하기 위해 컴
디지털 트랜스포메이션의 성패를 가르는 주요 요소는 데이터에 대한 강력한 문화와 아키텍처다. 디지털 트랜스포메이션이라는 용어는 기술 주도적 조직
남들보다 앞서 나가고 싶은가? 독자적인 프로젝트에 시간을 투자하면 기대하는 성과를 낼 수 있을지도 모른다. 2021년부터 수요가 증가하리라 예상되는 '역량'을 소개한다. 여기에 베
네트워크 복잡성이 급증하고 있다. 이에 따라 자동화, 머신러닝, 인공지능이 네트워크 관리를 위한 중요 역량으로 자리잡고 있다.
개발자는 드래그 앤드 드롭(Drag-and-drop) 플랫폼으로 애플리케이션을 이른바 ‘조립(assemble)’할 수 있다. 직접 프로그래밍할 필요가 없다. 실제로 도요타(Toyota), 코노코필립스(ConocoPhilli
지난주 마이크로소프트 이그나이트(Ignite) 컨퍼런스에서 발표된 신기능들은 ‘팀즈(Teams)’가 기업에 얼마나 중요해졌는지, 그리고 화상회의가 어떻게 진화할 수 있는지를 보여줬다.