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2019.05.09

데이터, 분석 및 AI: 신뢰를 바탕으로 가치를 창출하는 방법 - MIT SMR 조사결과

SAS
분석기술과 더불어 AI와 같이 새롭게 떠오르는 기술을 활용해 더 많은 가치를 창출하기 위해서는 신뢰가 전제되어야 합니다. 수집된 분석 데이터를 신뢰할 수 있어야 하기 때문입니다. 2,400여 명의 전 세계 비즈니스 리더와 관리자들을 대상으로 실시한 이번 설문 조사는 주요 영역의 기업 활동에 대한 인사이트를 제공하고, 알려진 베스트 프랙티스(best practice)가 효과적인 영역과 그렇지 않은 영역을 파악합니다. 조사 결과, 기계 학습이나 자연어 처리 같은 AI 기반 기술을 도입하기 위해 분석기술을 발전시켰다고 답한 응답자들이 데이터 품질을 증진하고, 데이터 자산을 보호하며, 데이터 활용 능력 및 혁신의 문화를 발전시키기 위한 가장 많은 노력을 하고 있는 것으로 드러났습니다.
업계 최고의 실무자와 전문가와의 인터뷰를 통해 보강된 이 설문 조사에서는 전 세계 기업들의 데이터 분석 기법을 평가하고 응답자들이 자신의 분석 기법의 유효성을 어떻게 평가하고 있는지 살펴봤습니다. 또 설문 결과들을 토대로 데이터 거버넌스 개선, 데이터 프라이버시, 분석 문화 조성이라는 세 가지 중요한 결론도 제시합니다. <23p>

주요 내용
- 데이터에 대한 신뢰 구축: 분석 리더들이 "올바른 정보"를 얻는 방법
- 고객 데이터의 성공을 좌우하는 고객의 신뢰도 확보
- 소통과 협업이 자유로운 문화를 조성하여 혁신에 대한 신뢰 구축
- 산업 분야별 주요 사례 소개
- 기술 발전에 있어 신뢰 구축의 중요성

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업계 최고의 실무자와 전문가와의 인터뷰를 통해 보강된 이 설문 조사에서는 전 세계 기업들의 데이터 분석 기법을 평가하고 응답자들이 자신의 분석 기법의 유효성을 어떻게 평가하고 있는지 살펴봤습니다. 또 설문 결과들을 토대로 데이터 거버넌스 개선, 데이터 프라이버시, 분석 문화 조성이라는 세 가지 중요한 결론도 제시합니다. <23p>

주요 내용
- 데이터에 대한 신뢰 구축: 분석 리더들이 "올바른 정보"를 얻는 방법
- 고객 데이터의 성공을 좌우하는 고객의 신뢰도 확보
- 소통과 협업이 자유로운 문화를 조성하여 혁신에 대한 신뢰 구축
- 산업 분야별 주요 사례 소개
- 기술 발전에 있어 신뢰 구축의 중요성

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