마케터는 모든 채널에서 고객의 기대 수준을 뛰어넘는 매력적인 경험을 제공해야 합니다. 하지만 다양한 채널과 방대한 데이터를 모두 파악하고 분석하여 개인화된 전략을 펼치는 것은 매우 어려운 일입니다. AI와 머신 러닝을 활용하면, 시간 소모적인 업무를 ...
지금은 데이터 주도형 마케팅의 황금기다. 잠재 고객 발굴 및 확대, 고부가가치 고객 파악, 소비자 여정 지원 등 데이터는 모든 마케팅 활동에 도움을 준다.    ⓒ GettyImages Bank 사실 많은 마케팅 전문가들이 잠재 ...
IoT를 보는 관점 중 하나는 온도, 기업과 같은 개별 데이터 포인트를 공장 어딘가의 에지 디바이스, 클라우드 백엔드 또는 데이터 센터로 단조롭게 보내기만 하는, 특별히 정교하지는 않은 많은 수의 엔드포인트 무리다. 이 관점은 대체로 정확하지만 ...
2018.09.04
클라우드가 ‘대세’라는 데에는 이견이 없다. 한국IDG와 아마존웹서비스(AWS)가 2018년 3월 23일부터 4월 7일까지 IDG테크서베이에서 조사한 결과에서도 클라우드 대세론은 확인됐다. 성능, 유연성, 안정성이라는 여러 강점을 ...
올플래시는 유연성과 안정성을 높이는 동시에 TCO를 낮추고 성능을 급격하게 개선하여 데이터 센터 스토리지를 빠르게 혁신하고 있습니다. 이 모든 이점은 거의 예외 없이 모든 워크로드에 적용되지만, 성능을 바꾸는 올플래시의 기능은 다른 애플리케이션보다 특 ...
2018.07.18
잠깐 PC에서 내 문서, 다운로드, 내 사진 폴더를 살펴봅시다. 내려 받았지만 설치하지 않은 압축 파일, 언젠가 쓸 일이 있을 거라고 생각해 저장한 유행 지난 사진, 파일명 끝에 (2)나 (3)이 붙은 복사본 등이 생각보다 큰 자리를 차지하고 있을 것 ...
2018.02.22
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분석은 특정 부서의 고유 업무가 아니다. 이제 누구든 원하는 인사이트를 얻기 위해 데이터를 자유자재로 분석할 수 있어야 한다. 현재 비즈니스 인텔리전스에서 주목받는 트렌드를 소개하고, 앞으로 어떻게 발전할지를 조망하며, 시장의 요구에 부합하는 BI란 ...
그림의 떡 같은 희망사항이 아니다. 다섯 가지 인사이트 모두 올바른 분석 시스템만 갖추면 오늘 당장 알 수 있다. 1. 사용자 만족도 솔직히 인정하기는 좀 부끄럽지만, 사실 네트워커의 궁극적 목적은 사용자들을 만족시키는 것이다. 대부분 ...
2018.01.12
2017년에 인공지능은 어디에서나 화제가 되었지만, 기계들의 세상이 되리라는 약속은 아직 실현되지 않았다. 화제성에 비해 실제 활용이 어느 정도 제한되었었다면, 2018년에는 달라질 것으로 보인다. 과장 광고가 현실이 되다 기업들은 이미 AI에 ...
많은 데이터 공학자와 IT가 거치는 분석 여정에는 문제와 눈에 보이지 않는 반환점이 넘쳐난다. 모델을 위한 데이터를 캡처하는 것부터 분석을 생성하는 것까지 항상 새로운 것을 기대할 수 있다. 이번 기사에서는 분석 여정을 처음부터 끝까지 설명하고 ...
2017.12.20
페이팔, 애플 페이, 구글 월렛을 사용하거나 일반적인 신용 카드를 사용해서 온라인에서 상품을 구매할 때 해당 소비자와 전자상거래 소매업체, 뒤에서 매매를 체결하는 은행은 핀테크(FinTech)를 사용한다. 찰스 슈왑(Charles Schwab), ...
데이터가 폭증하는 클라우드 및 빅데이터의 시대에 데이터를 안전하게 보호하면서도 언제나 필요할 때 활용할 수 있도록 하는 것은 기업 IT의 과제 중 하나입니다. 이 보고서는 6개 기업의 사례를 통해 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스로 어떻게 직면한 과제 ...
2017.09.15
빅데이터 및 분석 계획은 판도를 바꿀 수 있다. 경쟁 상대를 제치고 새로운 수익원을 창출하며 고객 서비스를 개선시킬 수 있는 통찰력을 제공하기 때문이다. 빅데이터 및 분석계획은 엄청난 실패가 될 수도 있다. 그 결과 많은 돈과 시간이 낭비된다. ...
2017.08.11
IT Central Station이 작성한 이 보고서는 엔터프라이즈급 데이터 웨어하우스 공급업체 목록과 ITCentralStation.com에 게시된 실제 사용자 리뷰를 포함합니다. 각 제품에 대한 리뷰 작성자는 LinkedIn 프로필을 기준으로 실제 ...
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 빅데이터에서 필요한 것이 무엇인지, 그리고 그것을 얻기 위해서는 어떻게 해야 하는지를 전문가가 알려줍니다. 대부분의 조직에 있는 비즈니스와 기술 리더들은 빅데이터 분석의 능력을 잘 알고 있습니다. 그렇지만, 자신들이 원하는 방식으로 그 ...
2017.07.04
  1. 인공 지능(AI)을 탑재한 분석의 위력 : AI 기반의 분석, 지금 준비해야 하는 이유

  2. 2019.02.08
  3. 마케터는 모든 채널에서 고객의 기대 수준을 뛰어넘는 매력적인 경험을 제공해야 합니다. 하지만 다양한 채널과 방대한 데이터를 모두 파악하고 분석하여 개인화된 전략을 펼치는 것은 매우 어려운 일입니다. AI와 머신 러닝을 활용하면, 시간 소모적인 업무를 ...

  4. 'B2C와 다르다' B2B 마케팅에서 데이터 문제는?

  5. 2019.01.04
  6. 지금은 데이터 주도형 마케팅의 황금기다. 잠재 고객 발굴 및 확대, 고부가가치 고객 파악, 소비자 여정 지원 등 데이터는 모든 마케팅 활동에 도움을 준다.    ⓒ GettyImages Bank 사실 많은 마케팅 전문가들이 잠재...

  7. 더 스마트해지는 IoT, 백엔드 분석은 여전히 필요

  8. 2018.09.04
  9. IoT를 보는 관점 중 하나는 온도, 기업과 같은 개별 데이터 포인트를 공장 어딘가의 에지 디바이스, 클라우드 백엔드 또는 데이터 센터로 단조롭게 보내기만 하는, 특별히 정교하지는 않은 많은 수의 엔드포인트 무리다. 이 관점은 대체로 정확하지만 ...

  10. 'AI' 날개 달고 비상하는 클라우드··· 한국IDG 조사 결과 - IDG MarketPulse

  11. 2018.08.30
  12. 클라우드가 ‘대세’라는 데에는 이견이 없다. 한국IDG와 아마존웹서비스(AWS)가 2018년 3월 23일부터 4월 7일까지 IDG테크서베이에서 조사한 결과에서도 클라우드 대세론은 확인됐다. 성능, 유연성, 안정성이라는 여러 강점을...

  13. 올플래시 속도처럼 빠르게 업계의 판도를 바꾸는 인사이트 보고서

  14. 2018.07.18
  15. 올플래시는 유연성과 안정성을 높이는 동시에 TCO를 낮추고 성능을 급격하게 개선하여 데이터 센터 스토리지를 빠르게 혁신하고 있습니다. 이 모든 이점은 거의 예외 없이 모든 워크로드에 적용되지만, 성능을 바꾸는 올플래시의 기능은 다른 애플리케이션보다 특...

  16. ITWorld 용어풀이 | 다크 데이터

  17. 2018.02.22
  18. 잠깐 PC에서 내 문서, 다운로드, 내 사진 폴더를 살펴봅시다. 내려 받았지만 설치하지 않은 압축 파일, 언젠가 쓸 일이 있을 거라고 생각해 저장한 유행 지난 사진, 파일명 끝에 (2)나 (3)이 붙은 복사본 등이 생각보다 큰 자리를 차지하고 있을 것...

  19. ‘쉽고 빠르고 재미있게’ 진화하는 데이터 분석 - IDG Tech Focus

  20. 2018.02.02
  21. 분석은 특정 부서의 고유 업무가 아니다. 이제 누구든 원하는 인사이트를 얻기 위해 데이터를 자유자재로 분석할 수 있어야 한다. 현재 비즈니스 인텔리전스에서 주목받는 트렌드를 소개하고, 앞으로 어떻게 발전할지를 조망하며, 시장의 요구에 부합하는 BI란 ...

  22. 2018년, 분석을 통해 알 수 있는 네트워크의 다섯 가지

  23. 2018.01.12
  24. 그림의 떡 같은 희망사항이 아니다. 다섯 가지 인사이트 모두 올바른 분석 시스템만 갖추면 오늘 당장 알 수 있다. 1. 사용자 만족도 솔직히 인정하기는 좀 부끄럽지만, 사실 네트워커의 궁극적 목적은 사용자들을 만족시키는 것이다. 대부분 ...

  25. 2018년 데이터 및 AI 트렌드 : 딥러닝, 데이터 거버넌스, 챗봇을 통해 과장 광고가 현실이 되다

  26. 2017.12.27
  27. 2017년에 인공지능은 어디에서나 화제가 되었지만, 기계들의 세상이 되리라는 약속은 아직 실현되지 않았다. 화제성에 비해 실제 활용이 어느 정도 제한되었었다면, 2018년에는 달라질 것으로 보인다. 과장 광고가 현실이 되다 기업들은 이미 AI에...

  28. 분석으로 가는 길 "우리 회사는 어디쯤?"

  29. 2017.12.20
  30. 많은 데이터 공학자와 IT가 거치는 분석 여정에는 문제와 눈에 보이지 않는 반환점이 넘쳐난다. 모델을 위한 데이터를 캡처하는 것부터 분석을 생성하는 것까지 항상 새로운 것을 기대할 수 있다. 이번 기사에서는 분석 여정을 처음부터 끝까지 설명하고 ...

  31. “기술 기업이 되어가는 은행” 핀테크의 정의와 현황

  32. 2017.09.20
  33. 페이팔, 애플 페이, 구글 월렛을 사용하거나 일반적인 신용 카드를 사용해서 온라인에서 상품을 구매할 때 해당 소비자와 전자상거래 소매업체, 뒤에서 매매를 체결하는 은행은 핀테크(FinTech)를 사용한다. 찰스 슈왑(Charles Schwab),...

  34. 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 시대의 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 및 BI

  35. 2017.09.15
  36. 데이터가 폭증하는 클라우드 및 빅데이터의 시대에 데이터를 안전하게 보호하면서도 언제나 필요할 때 활용할 수 있도록 하는 것은 기업 IT의 과제 중 하나입니다. 이 보고서는 6개 기업의 사례를 통해 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스로 어떻게 직면한 과제...

  37. “잘하면 대박, 못하면 쪽박” 빅데이터 분석 실패 방지를 위한 6가지 조언

  38. 2017.08.11
  39. 빅데이터 및 분석 계획은 판도를 바꿀 수 있다. 경쟁 상대를 제치고 새로운 수익원을 창출하며 고객 서비스를 개선시킬 수 있는 통찰력을 제공하기 때문이다. 빅데이터 및 분석계획은 엄청난 실패가 될 수도 있다. 그 결과 많은 돈과 시간이 낭비된다. ...

  40. 데이터 웨어하우스: 실사용자 생각 엿보기

  41. 2017.07.18
  42. IT Central Station이 작성한 이 보고서는 엔터프라이즈급 데이터 웨어하우스 공급업체 목록과 ITCentralStation.com에 게시된 실제 사용자 리뷰를 포함합니다. 각 제품에 대한 리뷰 작성자는 LinkedIn 프로필을 기준으로 실제...

  43. 빅데이터 분석 전략을 여는 6개의 열쇠

  44. 2017.07.04
  45.  빅데이터에서 필요한 것이 무엇인지, 그리고 그것을 얻기 위해서는 어떻게 해야 하는지를 전문가가 알려줍니다. 대부분의 조직에 있는 비즈니스와 기술 리더들은 빅데이터 분석의 능력을 잘 알고 있습니다. 그렇지만, 자신들이 원하는 방식으로 그...

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