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지난 10여 년동안 각 분야의 IT는 급속도로 발전을 거듭해왔다. 모바일을 위시한 클라우드, 빅데이터, 인공지능, SNS, 무인자동차, 3D 프린팅, 그리고 사물인터넷에 이르는 파괴적인 기술은 전산업군뿐만 아니라 사람의 삶과 행동 양식, 나아가 사회마저 변화시켰다. 이런 거대한 흐름을 한 단어로 나타내려는 시도는 줄곧 이뤄져왔다. 디지털 트랜스포메이션, 인...
2017.03.17
개념 충만한 CIO라면 분석을 무엇보다 중시한다. 하지만 대부분의 CIO는 아직도 의사결정 시 분석이나 데이터보다 자신의 경험과 직감을 선호한다. IT와 데이터를 항상 접하는 CIO조차 이러할진대, 다른 의사 결정권자들은 물어볼 필요도 없다. 기업의 의사결정을 데이터가 주도한다는 데이터 주도형 기업은 턱없이 먼 얘기지만, 이의 첫걸음은 무엇보다 데...
2017.02.16
몇 년 전까지만 해도 국내 IT시장에서 클라우드는 기대만큼 붐을 일으키지 못했다. 하지만, 민첩성, 유연성, 효율성이라는 3마리 토끼를 잡을 수 있다는 강점을 내세우며 클라우드는 저변을 넓혀왔고, 최근에는 국내 기업 10곳 중 4곳은 클라우드를 사용할 정도로 확산됐다. 클라우드의 성장은 앞으로도 계속 이어질 것으로 전망된다. 현재는 개발 및 테스트를 클라우...
2017.01.24
관리되지 않는 빅데이터는 막대한 비용을 초래한다. 기업이 저장하는 정보 중 최대 70%가 오래 되고 쓸모 없는 데이터로 스토리지 비용만 낭비할 뿐 아니라 정보 유출 등으로 위험만을 초래한다. 문제는 비정형 정보의 비중이 큰 빅데이터 환경은 기존 정보 관리 접근법으로는 정보의 활용도를 높이는 것은 물론, 보안, 컴플라이언스, 최적화까지 모든 과제를 만족하기 ...
HPE
2017.01.18
오늘날의 빅 데이터 기술을 통해 기업은 빠르게 증가하는 데이터로부터 가치 있는 통찰력을 구할 수 있습니다. 그러나 데이터 리소스를 최대한 효과적으로 활용하기 위해서는 기업이 데이터를 수집, 처리, 저장, 관리 및 분석하는 방식에 대한 새로운 사고 방식이 필요합니다. Hewlett Packard Enterprise는 빅 데이터와 관련하여 새로운 기술을 찾고 ...
HPE
2017.01.16
빅데이터 시대에 기업들은 데이터 기반의 비즈니스를 실현하기 위해 노력하고 있다. 하지만 정작 데이터를 활용하는 데에는 여러 가지 제약이 있고 데이터를 활용하는 시간보다 준비하는 시간이 오히려 더 많이 걸린다. 그래서 데이터를 분석하기 위해서는 가공, 정제, 변환, 모델링 등 데이터 준비 과정이 필요한데, 이를 데이터 프레퍼레이션이라고 한다. 셀프서비스 데이...
2017.01.06
2017년을 앞둔 현재 조직 내 IT 담당자들은 예측하기 어려운 미래를 앞장서 준비해야 할 상황에 처해 있다. 기업 경쟁력이 디지털에서 비롯될 것으로 예측되는 디지털 트랜스포메이션의 시대를 맞아 어깨가 더욱 무거워지고 있는 가운데, 전통적인 IT 업무까지 도맡아 책임져야 할 처지다. 클라우드와 IoT, 데이터 애널리틱스를 비롯해 AI와 자동화, 가상 및 증...
IDG
2016.12.20
블록체인(Blockchain)이 기존 비즈니스 거래의 기반을 흔들고 있다. 분산 데이터 저장 기술인 블록체인은 금융분야에서 혁신적이고 효율적인 금융 서비스를 창출할 뿐만 아니라 다양한 산업군에서 활용될 수 있는, 엄청난 잠재력을 지닌 P2P 기술이다. 하지만 명확하지 않은 정의와 기존 시스템의 반발과 규제 등으로 인해 도입이 더디게 진행되고 있다. 블록체인...
2016.11.25
많은 기업이 마케팅 전략수립과 실행을 위해 빅데이터나 소셜 분석을 사용해오고 있다. 온라인에서 소비자들이 보이는 행동 패턴을 분석하거나, 소비자들이 디지털/소셜 상에서 쏟아내는 정보들을 바탕으로 키워드 현황/추이나 트렌드, 호감도를 분석하는 등의 방법이다. 그러나 모든 소비자들이 자신의 행동이나 욕구를 적극적으로 드러내지 않는다. 일부 표출된 메시지만으로 ...
방대한 데이터 더미에서 가치있는 인사이트를 끌어내는 가장 유용한 툴 중 하나가 바로 ‘R’이다. R의 입문을 넘어 다음 단계로 이행하고자 한다면 이제 데이터 랭글링과 주요 작업을 위한 최고의 R 패키지, 지도 제작 방법 등을 익혀야 할 차례다. <주요내용> 데이터 가져오기, 랭글링, 시각화를 위한 유용한 R 패키지 ...
2016.11.09
많은 기업이 클라우드로 이동하고 있다. 빅데이터 또한 클라우드 시대를 대비한 전환 움직임이 활발하다. 빅데이터의 대표격인 하둡은 사실 설계 당시 클라우드를 고려하지 않았다. 빅데이터 선도업체인 클라우데라는 하둡의 클라우드 전략을 제시하면서 클라우드 시대에 동참했다. 하둡이 클라우드로 가는 이유는 무엇일까? 하둡의 클라우드 전환 전략과 클라우데라의 클라우드 ...
2016.10.20
방대한 데이터 더미에서 가치있는 인사이트를 끌어내는 가장 유용한 툴 중 하나가 바로 ‘R’이다. R의 입문을 넘어 다음 단계로 이행하고자 한다면 이제 데이터 랭글링과 주요 작업을 위한 최고의 R 패키지, 지도 제작 방법 등을 익혀야 할 차례다. <주요내용> R을 사용한 데이터 랭글링 • 기존 데이터 프레임에...
2016.10.12
과거의 시스템으로는 더 이상 기업이 비즈니스 요구에 신속하게 대응하기 위해 수집하고 분석해야 하는 수많은 데이터를 감당할 수 없습니다. Google™, Amazon과 같은 웹 기반 기업은 독점 기술 기반의 자체 인프라를 통해 빅 데이터와 분석을 활발히 활용하고 있지만 이러한 방식으로 문제를 해결할 수 있는 역량을 보유한 기업은 많지 않습니다. I...
HPE
2016.10.06
아주 오래된 개념이자 용어인 셀프서비스 BI가 새롭게 부상하고 있다. 현업이 직접 데이터를 분석하고 의사결정을 하자는 셀프서비스 BI는 오히려 BI의 역사보다 더 오래된 개념이다. 셀프서비스 BI는 전통적인 BI 프로세스가 급변하는 비즈니스 현황에 대해 제대로 대처하지 못하고 의사결정에 있어 병목구간으로 작용하면서 이를 위한 해결책으로 다시 주목받게 된 것...
2016.09.29
‘파괴의 주체가 될 것인가, 파괴를 당할 것인가?” 디지털 디스럽션 시대와 맞닥뜨린 오늘날의 기업들로서는 피할 수 없는 명제다. 그러나 모든 업종, 모든 기업에 맞는 정답이란 없기 마련이며, 자칫하다간 막연한 신기루를 쫓다 소중한 시간과 비용,기회를 놓치기 십상이다. 생존조차 뒤흔들 수 있을 만큼 거대하지만, 뾰족한 해법을 찾기 어려운...
2016.09.02

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