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태블로를 사용하여 데이터를 보고 이해할 수 있게 되기 시작하면, 일반적으로 질문들이 꼬리에 꼬리를 물고 계속 나오는 것을 경험할 수 있습니다. 또한 처음에는 간단한 수준에서 해결되던 궁금증들이 점점 더 정교해지고 구체화되는 경험을 할 수 있습니다. 하지만 한편으로는, 풀어야할 질문이 점점 더 복잡해짐으로 인해 가끔 어떤 방법을 사용해서 분석하는 것이 효과적...
2017.10.27
하나의 데이터만으로 모든 질문에 답을 얻기 어려울 때가 있습니다. 새로운 인사이트를 얻기 위해서는 교차 데이터베이스 조인이나 데이터 블랜딩을 통해 여러 데이터 셋을 혼합할 필요가 있습니다. 본 웨비나에서는 드레그 앤 드랍만으로 필요한 모든 데이터를 통합하여 새로운 시각으로 탐색하고 숨겨진 인사이트를 발견하는 방법에 대해 알아봅니다. 데이터 통합의 기술을 ...
2017.10.27
흘러가는 시간은 붙잡을 수 없지만 시간 데이터에 숨은 인사이트는 쉽게 붙잡을 수 있습니다. “시간이나 날짜 = 꺾은 선 그래프”라는 고정 관념에서 벗어나서 다양한 관점으로 시간 데이터를 탐색해 보는 방법을 본 웹 세미나에서 안내합니다. 기존의 차트를 약간만 변경하여 전혀 새로운 각도에서 새로운 인사이트를 발견하는 방법도 알아봅니다. 지...
2017.10.27
금융기관은 빅데이터부터 인공지능, 머신러닝, 블록체인까지 최신 IT 트렌드를 선도하고 있다. 하지만 이런 금융기관도 더딘 변화를 보이는 영역이 있는데, 바로 전통적인 3계층 네트워크 아키텍처이다. 여기에는 금융기관의 트래픽이 직선적 계층적이라는 오해도 한몫하고 있다. 또한 기존 네트워크로 과연 빅데이터부터 블록체인까지 최신 기술을 수용할 수 있을지도 의문이...
2017.10.19
성공한 빅데이터 프로젝트를 보면 일단 데이터를 수집해서 데이터 레이크에 넣어 놓고, 많은 데이터 과학자나 데이터 아키텍트가 계속 탐색해 인사이트를 발굴하며, 이 인사이트를 누구나 활용할 수 있도록 분석 애플리케이션 형태로 공유하고 있다. 이 과정을 끊임없이 반복하는 모습이 실제 성공한 빅데이터의 전형이다. 과거 경험을 통해 빅데이터의 실패 원인을 ...
2017.09.20
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 과제들을 해결했는지 살펴봅니다. [영문] 주요 내용 - 분석을 위한 데이터 관리 플랫폼 변화 ...
2017.09.15
빅데이터, 인공지능, 머신러닝, 로봇, 사물인터넷, 첨단 분석 등과 같은 4차 산업혁명의 주요 기술들은 중견중소기업들에게는 그림의 떡과 같다. 적용하기에는 현실적으로 어려움과 과제들이 많다는 것이다. 4차 산업혁명의 진원지인 독일조차도 중소기업이 인더스트리 4.0을 적극적으로 받아들인 기업은 10%에 불과하다고 한다. 무엇보다 문제는 4차 산업혁명이 무엇인...
2017.08.29
이제 인공지능에 대한 관심은 단순한 즐거움을 넘어 섰다. 한국IDG 조사에 응한 국내 IT전문가 가운데 절반 이상은 AI를 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 또한 AI가 아무리 발달한다 해도 지금 하는 업무에 큰 영향을 미치지 않을 것 같다는 답변은 25%에 그쳤다. 나머지는 긍정적이든 부정적이든 3년 후에 AI로 영향을 받게 된다는 데 동의했다. 응답자...
SK
2017.08.02
사물인터넷(IoT), 클라우드, 빅데이터, 모바일(ICBM) 기술의 발달로 비정형 디지털 데이터가 폭발적으로 증가했다. 데이터양 자체도 늘어났지만, 데이터의 유형도 많아졌고, 개별 데이터의 크기도 늘어났다. 기업에서 데이터가 가치 있는 자산으로 인식되면서 저장과 관리가 중요해졌다. 이에 따라 스토리지의 중요성도 높아졌고, 스토리지 관리자는 스토리지 용량 설...
HPE
2017.07.21
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 사용자임이 확인되었기 때문에 제품 공급업체의 의견이 아닌 믿을 수 있는 실제 사용자의 의견을 제공합니다. ...
HPE
2017.07.18
데이터의 양과 속도, 다양성이 계속 증가하면서 기업으로서는 빅 데이터에 숨겨진 통찰력을 발견하여 경쟁업체와 차별화하고 수익을 증대하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 본 백서는 데이터베이스 내 머신 러닝이 어떻게 소규모 분석의 한계를 뛰어넘어 극단적으로 큰 규모의 데이터 세트에 적용했을 때에도 빠른 속도와 높은 정확도를 구현하는지 설명합니다. 또한, Vertic...
HPE
2017.07.18
오늘날처럼 경쟁이 치열한 시장의 요구사항에 빠르게 대응하고 경쟁우위를 확보하기 위해서, 기업은 데이터를 단순히 저장, 수집, 분석하는 것을 넘어 데이터로부터 진정한 비즈니스 가치를 창출할 수 있어야 합니다. 혁신적인 변화를 시도하지 않는 기업은 의사 결정 환경을 강화하는 다른 업체들과의 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없습니다. 이는 데이터에서 가치 있는 정보를 빠...
2017.06.13
먼 미래의 모습으로만 다뤄졌던 인공지능이 머신러닝의 발전과 함께 드디어 우리의 삶 가까이 다가왔다. 인공지능은 비즈니스 혁신, 차별적 경쟁력 확보, 비용절감과 함께 기업의 영원한 숙제를 해결해 줄뿐만 아니라 우리의 삶의 가치를 높여줄 수 있다. 인공지능 산업의 대표주자 IBM 왓슨(Watson)을 기반으로 한 인공지능 프로젝트들이 36개국에서 29개 산업군...
2017.05.24
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...
2017.05.23
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

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