데이터옵스

“협업적인 교차 기능적 분석 구현” 데이터옵스 A to Z

데이터옵스(Data Operations의 줄임말)는 데브옵스 데이터 엔지니어, 데이터 과학자를 모아 데이터 기반 기업을 실현하기 위한 툴과 프로세스, 기술을 제공한다.     데이터옵스란? 데이터옵스는 분석을 개발하고 제공하기 위...

데이터옵스 데이터과학자 데이터엔지니어링 2023.05.04

현장의 AI 비즈니스 적용 고민과 해결 방안

“요즘 AI에 대한 이야기가 무척 흔합니다. 하지만 AI를 비즈니스에 어떻게 적용할 것인가라는 질문에 답할 수 있는 사람은 그리 많지 않습니다. ‘어떤 업무에 AI를 적용할 수 있을까?’, ‘비즈니스 적용을 위해 알아야 하는 AI 지식은 무엇일까?’,...

효성인포메이션시스템 김형섭 컨설턴트 AI옵스 2023.04.14

'IT의 영원한 숙제' 데이터 관리, AI라면 해결할 수 있을까

인공 지능과 머신러닝은 사기 공격을 탐지하는 것부터 챗봇, 예측 분석까지 이미 기업에 풍부한 실용적 가치가 있는 기술이다. 그러나 ChatGPT의 대담하고 창의적인 작문 솜씨가 드러나면서 AI/ML에 대한 기대치는 새로운 차원으로 높아졌다. IT 경영...

데이터관리 데이터아키텍처 ChatGPT 2023.03.16

데이터옵스에 관찰가능성이 꼭 필요한 이유

오전 8시, 대표가 재무 실적이 적힌 대시보드를 보면서 결과가 정확한지를 묻는다. 몇 시간 뒤 고객이 회사 포털 사이트에 로그인해서 주문서에 최신 가격 정보가 표시되지 않는 이유를 궁금해한다. 오후에는 디지털 마케팅 책임자가 SaaS 도구의 피드가 고...

관찰가능성 데이터레이크 데이터웨어하우스 2023.02.09

글로벌 칼럼 | 성공적인 데이터옵스 운영을 위해 측정해야 할 요소는?

품질을 측정하려면 주관적인 속성을 정량화하는 과정이 필요하다. 측정값 또는 성과 지표 같은 형태로 만드는 것이다. 그런 객관적 측정은 기업의 운영과 결과물을 개선한다. 하지만 품질 측정 과정에는 비용이 발생하고, 인력도 필요하다. 또한 어떤 항목까지 ...

데이터옵스 2022.07.28

최신 하이브리드 데이터 클라우드 시장 동향

디지털 혁신의 핵심으로 데이터를 꼽는다. 실제로 주요 IT 기업과 시장 조사기관 모두가 데이터를 가장 중요한 자산이자 동력이라 말한다. IDC의 경우 미래의 고객과 소비자, 운영, 업무, 인텔리전스 등 9개의 축으로 구성된 디지털 트랜스포메이션 2.0...

하이브리드클라우드 데이터클라우드 데이터경제 2022.01.19

폭증하는 데이터 속 숨겨진 가치 찾기

데이터는 산업 발전의 촉매로 각광받고 있다. 새로운 가치를 창출하는 데이터 경제는 코로나19 팬데믹으로 한층 가속화되면서 산업 분야 전반에 걸쳐 광범위한 디지털 변혁을 촉진하고 있다. 21세기의 석유로도 비유되는 데이터는 5G, 인공지능, 머신러닝, ...

씨게이트 코어텍스 데이터스피어 2021.03.24

IDG 블로그 | 클라우드 데이터를 이전하고 개선하는 가장 확실한 방법

종종 듣는 질문 중 하나가 “어떻게 하면 데이터를 클라우드에 재배치하고, 데이터베이스와 애플리케이션, 보안, 거버넌스, 데이터옵스를 개선할 수 있을까?”라는 것이다. 모두가 데이터를 이전하고 자동으로 데이터의 상태를 개선하는 지름길이나 마법의 툴을 찾...

마이그레이션 데이터베이스 데이터옵스 2020.12.14

DataOps로 비즈니스에 최적화된 데이터를 빠르게 제공하는 방법

데이터는 혁신 및 경쟁우위에 있어 연료와 같습니다. 분석을 수행하고 비즈니스 동향과 기회를 이해하는 데 있어 핵심 요소 이기도 합니다. 또한 새로운 방식으로 데이터의 가치를 창출하면 조직의 AI 여정이 한층 가속화됩니다. 그러나 데이터 관련 프로젝트에...

데이터옵스 DataOps DataModernization 2020.09.22

개방형 데이터 및 AI 플랫폼, IBM Cloud Pak for Data

Cloud Pak for Data는 데이터 수집/저장/처리/가상화, 데이터 거버넌스 및 카탈로깅, 분석/머신러닝/시각화, AI 기술 적용 머신러닝 자동화 기능 등 AI 전체 라이프 사이클에 필요한 모든 기능들을 단일 환경에서 제공합니다. 이번 세션은 ...

AI 머신러닝 데이터옵스 2020.07.29

데이터 거버넌스를 위한 애자일 프로세스 정의 3가지

분석과 머신러닝 라이프사이클에 애자일 방법론을 적용할 경우 효과가 크지만, 몇 가지 용어와 개념의 재정의가 필요하다. 예를 들면 다음과 같다. -    애자일 데이터 과학 팀을 이끄는 사람은 애자일 제품 소유자가 아니라 데...

데이터옵스 애자일 2020.06.22

'절차 간소화부터 자동화까지' AI옵스란 무엇인가

데브옵스(DevOps)와 SRE(Site Reliability Engineering)는 애플리케이션을 관리 및 유지하는 데 필수적이다. 여기에 더해 AI옵스(AIops)가 효율성을 한 단계 더 높일 수 있다. IT 운영팀은 시스템 및 애플리케이션의 ...

애플리케이션 AI옵스 SRE 2020.05.13

RPA, AI, 데이터옵스 등 2020년 주시해야 할 기술 8가지

기술 변화의 속도가 거의 모든 산업에 지대한 영향을 미쳤다. 최근에는 새롭게 부상하는 기술에 보조를 맞추는 것만으로 부족하다. 여기에 앞서 나가야 한다. 특히 앞으로는 새롭게 진화한 데이터 활용 방식이 기업의 중심 무대를 차지할 전망이다. 기업은 더...

UC 엣지 컴퓨팅 데이터옵스 2019.08.29

텐서플로우 머신러닝을 시작하기 전에 알아야 할 것

머신러닝은 사는 것이 아니라 하는 것이다. DNA에 새길 수 있도록 텐서플로우를 사용해 머신러닝을 실험하라. 머신러닝은 대부부의 조직에 여전히 뜬구름이다. 가트너는 머신러닝을 성공적으로 프로덕션에 도입한 기업을 15% 미만으로 추산한다. 그렇지만...

텐서플로우 데이터옵스 2017.12.14

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