string(12) "빅데이터" 빅데이터 - ITWorld Korea
아파치 스파크(Apache Spark)는 2009년 버클리대학교의 AMPLab에서 소소하게 시작된 이후, 발전을 거듭해 세계에서 가장 중요한 빅데이터 분산 처리 프레임워크 가운데 하나로 부상했다. Credit: Getty Images Bank ...
한솔인티큐브(www.hansolinticube.com)는 고객여정관리 솔루션을 활용한 고객 상담 솔루션을 롯데홈쇼핑에 제공했다고 밝혔다. 이로써 롯데홈쇼핑은 빅데이터 분석을 통한 개인별 맞춤 상담 서비스를 제공하게 된다. 과거 전화라는 단일 채널을 운영, 관리하던 콜센터는 홈페이지, 모바일, SNS, 이메일 등 옴니채널을 수용해야 하는 과제가 생겨났다. 한솔인티큐브가 공급한 고객여정관리 솔루션은 기존에 산재돼 관리되던 채널과 고객 데이터를 한 곳에...
미래 정보 기술 시스템의 초점은 데이터가 어디서 생성되고 처리되는지, 어떻게 전달되고 수집되는지, 그리고 이 데이터가 얼마나 빠르게 이동할 수 있는 지에 있다. 핵심은 가장 효율적인 경로를 찾는 것이다. 두 가지 가장 두드러진 추세는 사물인터넷( ...
한국 IDG는 21일 르 메르디앙 서울에서 제12회 디지털 마케팅 컨퍼런스를 개최했다. 이날 행사에는 디지털 마케팅을 선도하는 세계적인 기업의 전문가들이 참여해, 디지털 트랜스포메이션을 주도하고 있는 기술을 활용한 다양한 마케팅 사례와 전략을 공유했다 ...
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), ...
데이터 과학자에 대한 수요가 많고, 앞으로 몇 년 동안은 관련 인력이 계속 부족할 것으로 보인다. IBM의 연구에 따르면, 2020년까지 미국 내 모든 데이터 전문가 관련 연간 구인 건수는 36만 건에서 272만 건으로 증가할 전망이다. 게다가 데이터 ...
2017.08.17
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
머신러닝은 무언가를 구매하는 것이 아니라 자신이 해야 하는 일이다. 텐서플로우(TensorFlow)를 사용해 머신러닝을 경험하고 자신의 DNA에 각인시켜야 한다. Credit: Getty Images Bank 가트너는 대부분의 조직이 머 ...
오픈소스 빅데이터 플랫폼 업체인 클라우데라의 비즈니스에 대해 알아보자. 클라우데라 세션 2017 행사를 위해 방한한 클라우데라 CMO 믹 홀리슨은 "지난 4월 클라우데라는 뉴욕 증시에 상장까지 했지만, 기업들은 클라우데라의 비즈니스 모델 ...
 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
"하둡이 나온 지 벌써 10년이 됐으며, 은행에서는 이 기술을 활용한 지 8년정도 됐다. 지금까지 은행들은 하둡 사례를 공개하지 않았지만, 최근 들어 이들은 빅데이터를 활용하는 방안에 대해 설파하기 시작했다. 이는 그동안 빅데이터 기술이 차별 ...
처음은 빅데이터였다. 빅데이터는 머신러닝을 낳았고 머신러닝을 인공지능을 부활시켰다. 인공지능은 4차 산업혁명의 원동력 가운데 하나로 부상했다. 2010년대에 들어서면서 빅데이터는 이름이야 어떻든 4차 산업혁명과는 이렇게 이어져있다. 빅데이터는 ...
머신 러닝이 현대 비즈니스의 핵심 기술로 부상하고 있지만, 실질적으로 그것을 어떻게 적용할 지의 여부에 관한 논의는 아직 부족한 부분이 많은 것이 현실이다. 머신 러닝 및 데이터 애널리틱스 전문 업체 얀덱스 데이터 팩토리(Yandex Data F ...
IT 조직은 클라우드를 활용하는데 훨씬 더 정교해져야만 하고, 원격지 데이터 센터를 더욱 영리하게 배포해야 하며, 더 정밀하게 위험을 평가해야 합니다. 클라우드, 분석, 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 그리고 새로운 스토리지 기술을 언 ...
IT 리더들이 예측하는 빅데이터와 분석 트렌드를 알아봅니다. 무엇에 주목해야 할까요? 각종 도구에 대한 지출이 증가하고 있으며, 데이터 관련 직무도 변화하고, 기업들이 고급 분석을 활용해 경쟁함에 따라 전체 산업계가 큰 변화를 겪고 있습니다. & ...
  1. 대세로 자리잡은 빅데이터 분석 플랫폼, "아파치 스파크"의 이해

  2. 2017.11.15
  3. 아파치 스파크(Apache Spark)는 2009년 버클리대학교의 AMPLab에서 소소하게 시작된 이후, 발전을 거듭해 세계에서 가장 중요한 빅데이터 분산 처리 프레임워크 가운데 하나로 부상했다. Credit: Getty Images Bank 스파크는 다양한 방법으로 배포가 가능하고 자바, 스칼라, 파이썬, R 프로그래밍 언어를 위한 네이티브 바인딩을 제공하며 SQL, 스트리밍 데이터, 머신러닝 및 그래프 처리를 지원한다. 은행, 통신업체...

  4. 한솔인티큐브, 빅데이터 기반 ‘고객여정관리 솔루션’ 개발

  5. 2017.11.09
  6. 한솔인티큐브(www.hansolinticube.com)는 고객여정관리 솔루션을 활용한 고객 상담 솔루션을 롯데홈쇼핑에 제공했다고 밝혔다. 이로써 롯데홈쇼핑은 빅데이터 분석을 통한 개인별 맞춤 상담 서비스를 제공하게 된다. 과거 전화라는 단일 채널을 운영, 관리하던 콜센터는 홈페이지, 모바일, SNS, 이메일 등 옴니채널을 수용해야 하는 과제가 생겨났다. 한솔인티큐브가 공급한 고객여정관리 솔루션은 기존에 산재돼 관리되던 채널과 고객 데이터를 한 곳에...

  7. IT 미래를 이끄는 삼두마차, "AI, IoT, 하이브리드 클라우드"

  8. 2017.10.17
  9. 미래 정보 기술 시스템의 초점은 데이터가 어디서 생성되고 처리되는지, 어떻게 전달되고 수집되는지, 그리고 이 데이터가 얼마나 빠르게 이동할 수 있는 지에 있다. 핵심은 가장 효율적인 경로를 찾는 것이다. 두 가지 가장 두드러진 추세는 사물인터넷(IoT)과 인공 지능(AI)으로, 이 둘은 실과 바늘처럼 늘 붙어 다닌다. 간단히 설명하면 IoT는 다수의 기기가 다수의 데이터 지점에서 수집된 데이터를 상호 교환하는 것을 중심으로 한다. 데이터는 수많은 ...

  10. “인공지능, 데이터, 콘텐츠… 디지털 변혁 시대의 디지털 마케팅 전략 키워드’ 디지털 마케팅 컨퍼런스 2017

  11. 2017.09.22
  12. 한국 IDG는 21일 르 메르디앙 서울에서 제12회 디지털 마케팅 컨퍼런스를 개최했다. 이날 행사에는 디지털 마케팅을 선도하는 세계적인 기업의 전문가들이 참여해, 디지털 트랜스포메이션을 주도하고 있는 기술을 활용한 다양한 마케팅 사례와 전략을 공유했다. 오전에는 인공지능이 우리에게 끼치는 영향과 가능성, 과제, 그리고 사례까지 심도있게 다뤄졌다. 기조연설을 맡은 사피엔트레이저피쉬(SapientRazorfish)의 디지털 디렉터 서브하스 파텔...

  13. “기술 기업이 되어가는 은행” 핀테크의 정의와 현황

  14. 2017.09.20
  15. 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), TD 아메리트레이드(TD Ameritrade) 또는 피델리티 인베스트먼트(Fidelity Investments)가 주식을 사고 은행이 증권거래를 정산하는 것도 핀테크다. 내집을 마련하기 위해 또는 현재의...

  16. 최고 수준 데이터 과학자의 다섯 가지 특징

  17. 2017.08.17
  18. 데이터 과학자에 대한 수요가 많고, 앞으로 몇 년 동안은 관련 인력이 계속 부족할 것으로 보인다. IBM의 연구에 따르면, 2020년까지 미국 내 모든 데이터 전문가 관련 연간 구인 건수는 36만 건에서 272만 건으로 증가할 전망이다. 게다가 데이터 과학자와 데이터 개발자, 데이터 엔지니어 등 새로운 역할에 대한 수요는 더 빨리 증가해 2020년까지 약 70만 개의 빈 일자리가 생길 것으로 전망된다. 많은 기업이 비즈니스의 기술적 요구를 만족할 ...

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

  20. 2017.08.11
  21. 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. 유능한 기술 전문가들이 답답한 경영진의 실수에 질린 나머지 떠나버리는 손실은 말할 것도 없다. 빅데이터 실패를 방지하려면 어떻게 해야할까? 일부 모범 사례를 기본적인 기업 경영의 관점에서 보면 분명하다...

  22. 머신러닝을 시작하는 방법, "텐서플로우를 통해 머신러닝을 자사의 DNA에 각인시켜라"

  23. 2017.08.07
  24. 머신러닝은 무언가를 구매하는 것이 아니라 자신이 해야 하는 일이다. 텐서플로우(TensorFlow)를 사용해 머신러닝을 경험하고 자신의 DNA에 각인시켜야 한다. Credit: Getty Images Bank 가트너는 대부분의 조직이 머신러닝에 대해 꿈만 꾸고 있으며, 15% 미만의 기업만이 성공적으로 수행할 수 있을 것으로 예측했다. 그럼에도 불구하고 기업은 이제 머신러닝 경험을 통해 자신의 DNA에 각인시켜야 한다. 맵알(MapR...

  25. 클라우데라는 무엇으로 먹고 사는가

  26. 2017.07.11
  27. 오픈소스 빅데이터 플랫폼 업체인 클라우데라의 비즈니스에 대해 알아보자. 클라우데라 세션 2017 행사를 위해 방한한 클라우데라 CMO 믹 홀리슨은 "지난 4월 클라우데라는 뉴욕 증시에 상장까지 했지만, 기업들은 클라우데라의 비즈니스 모델에 대해서는 제대로 이해하지 못한 경우가 많다"며, 클라우데라의 비즈니스 모델에 대해 설명했다. 클라우데라가 사업을 하는 이유는 오늘 불가능한 것들을 내일은 가능할 수 있도록 하는 것이다. 또...

  28. 빅데이터 분석 전략을 여는 6개의 열쇠

  29. 2017.07.04
  30.  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 그런 능력을 활용할 수 있는 리더는 소수에 불과합니다. 과제가 복잡한 만큼, 기술 역시 복잡할 수밖에 없습니다. 핵심 원리를 이해하고 거기에 투자하는 것이 조직에서 넘쳐나고 있는 정보의 바다를 이용할 수 있는...

  31. "빅데이터, 차별화 요소가 아닌 필수 불가결한 기술"…클라우데라와 마스터카드

  32. 2017.05.15
  33. "하둡이 나온 지 벌써 10년이 됐으며, 은행에서는 이 기술을 활용한 지 8년정도 됐다. 지금까지 은행들은 하둡 사례를 공개하지 않았지만, 최근 들어 이들은 빅데이터를 활용하는 방안에 대해 설파하기 시작했다. 이는 그동안 빅데이터 기술이 차별화 전략이었다면 이제는 기업 생존의 필수불가결한 기술이 됐음을 의미한다." 클라우데라 금융 서비스 부문장이자 빅데이터 에반젤리스트인 스티븐 토트먼은 15일 방한해 기자간담회를 개최하면서 빅데이...

  34. 토픽 브리핑 | 모든 것은 데이터에서 시작됐다

  35. 2017.04.14
  36. 처음은 빅데이터였다. 빅데이터는 머신러닝을 낳았고 머신러닝을 인공지능을 부활시켰다. 인공지능은 4차 산업혁명의 원동력 가운데 하나로 부상했다. 2010년대에 들어서면서 빅데이터는 이름이야 어떻든 4차 산업혁명과는 이렇게 이어져있다. 빅데이터는 현재 밀려오는 변혁의 근간이자, 원동력이었다. "예측도, 거역도 할 수 없는 변화" 4차 산업혁명의 정체 - IDG Tech Report 그러나 이미 빅데이터는 너무 흔해져서 ...

  37. 데이터 과학자·머신 러닝을 활용한 비즈니스 성공 전략

  38. 2017.03.28
  39. 머신 러닝이 현대 비즈니스의 핵심 기술로 부상하고 있지만, 실질적으로 그것을 어떻게 적용할 지의 여부에 관한 논의는 아직 부족한 부분이 많은 것이 현실이다. 머신 러닝 및 데이터 애널리틱스 전문 업체 얀덱스 데이터 팩토리(Yandex Data Factory)의 CEO 제인 자발리시나는 “가장 큰 문제는 데이터 과학이 아직 ‘과학’의 영역에 남아있다는 점이다. 현실의 기업들은 자신들의 의사 결정에 과학적 방법론을 적용...

  40. 변화와 격변을 맞이한 2017년의 핵심 IT 패러다임 5가지

  41. 2017.03.03
  42. IT 조직은 클라우드를 활용하는데 훨씬 더 정교해져야만 하고, 원격지 데이터 센터를 더욱 영리하게 배포해야 하며, 더 정밀하게 위험을 평가해야 합니다. 클라우드, 분석, 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 그리고 새로운 스토리지 기술을 언급하는 2017년 예측은 넘쳐납니다. 여기에 5가지 핵심 영역에서 의욕적으로 시작하는 방법에 대한 몇 가지 날카로운 조언을 더해봅니다. 1. ‘온 프레미스(On-premises) vs. 오프...

  43. 2017년, 변화를 맞이한 빅데이터와 분석 분야 10대 전망

  44. 2017.03.03
  45. IT 리더들이 예측하는 빅데이터와 분석 트렌드를 알아봅니다. 무엇에 주목해야 할까요? 각종 도구에 대한 지출이 증가하고 있으며, 데이터 관련 직무도 변화하고, 기업들이 고급 분석을 활용해 경쟁함에 따라 전체 산업계가 큰 변화를 겪고 있습니다. “인생에 있어서 확실한 것 3가지는 죽음, 세금, 그리고 변화”라는 속담이 있습니다. 변화는 필수지만, 발전은 옵션이라고 할 수 있습니다. 2017년에 확실한 것이 한 가지 더 있다면, ...

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