데이터 관리 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
생성형 AI가 이끄는 AI 범용성 시대를 맞이하고 있다. AI 기술은 모든 산업과 사회 영역과 결합하는 특징을 지닌다. 새로운 AI 혁신기술이 시대를 재편하고 패권을 강화하고 있다.
새로운 대규모 언어 모델을 바닥부터 구축할 수도 있다. 그러나 이는 대다수 회사에게 너무 부담스러운 작업이다. 다행히도 더 빠르고, 더 쉽고, 더 저렴하게 맞춤형 LLM을 배포할 수 있는 몇
글로벌 데이터 관리 솔루션 기업인 디노도가 새로운 AI 기능과 툴을 추가한 디노도 플랫폼 9.1을 발표했다.
마이크로소프트가 데이터 분석 플랫폼에 새로운 기능을 대거 추가했다. 수초 내에 자동 최적화 및 자동 확장이 가능한 AI 데이터베이스를 구축할 수 있는 패브릭 데이터베이스(Fabric Databases)
생성형 AI 사용이 급증하는 가운데, 이를 활용한 비즈니스 이점이 속속 출현하고 있다. 그러나 이 기술이 오히려 더 많은 업무를 창출하는 상황도 늘어나고 있다.
실패한 AI 프로젝트는 시간과 자원을 낭비하고, 평판을 손상시키며, 혁신을 저해한다. AI 프로젝트에서 성공하려면 고품질 데이터 확보를 위한 필수적인 절차를 갖춰야 한다.
퍼블릭 클라우드 시장은 폭발적으로 성장하고 있는데, 그 이유는 쉽게 이해할 수 있다. 생성형 AI에 대한 관심으로 기업은 데이터 스토리지와 컴퓨팅 등 더 많은 자원을 할당하기 위해 퍼블
서로 다른 BI, 분석 및 데이터 과학 도구는 사용자 그룹 간에 데이터 해석, 비즈니스 로직 및 정의 측면에서 불일치를 초래한다. 유니버설 시맨틱 계층이 이러한 불일치를 해결할 수 있다.
AI 시대에 접어들면서 데이터의 가치는 기하급수적으로 증가했다. 학습과 최적화를 위한 독점 데이터의 가치는 과거와 비견되지 않는다. 이제 기업의 데이터를 기업 전체 가치 측면에서 바
오늘날 비즈니스 환경은 어느 때보다 빠르게 변화하고 있다. 신기술이 끊임없이 등장하고 시장 상황이 급변하는 가운데 기업은 천재 지변이나 인재 사고에도 대응해야 한다. 점점 더 복잡