테크놀로지 리더를 위한 전문 도서관
테크라이브러리 검색
전체보기
아이폰
클라우드
빅데이터
보안
소셜미디어
오피스/협업
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 ...
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 방식...
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, ...
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 업무...
IDG
2016.12.20
랭크웨이브의 랭크.클라우드는 자체 개발한 소셜 분석 엔진을 바탕으로 고객의 서비스 이용 데이터 뿐 아니라 소셜 빅데이터를 분석하는 클라우드 기반 빅데이터 솔루션입니다. 랭크.클라우드는 소셜 데이터로 사용자 데이터베이스를 구축하고, 서비스 이용 형태와 ...
2016.11.11
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 시...
2016.10.20
BI의 중심이 IT 부서에서 비즈니스 부서로 전환되고 있다. 이로 인해 BI 형태도 상당히 달라지고 있는 데, 그 핵심에는 셀프서비스 BI가 있다. 이는 현업 사용자가 스스로 데이터를 분석해 인사이트를 찾아낸다는 의미인데, 사실 이는 오래 전부터 거론...
2016.10.19
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 대...
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...
2016.09.02
마이크로소프트(Microsoft)는 파워 BI(Power BI)를 통해 무료 셀프 서비스 데이터 분석 시장에 뛰어들었다. 마이크로소프트의 이 시장 진입은 그간 무료 셀프 서비스 데이터 분석 시장에서 각광받던 많은 툴들에게 위협적인 존재로 부상하고 있다...
2016.08.25
빅데이터 시대에 접어들면서 수많은 기업이 빅데이터를 활용하겠다고 나섰다. 그리고 수많은 BI 업체가 기업의 의사결정에 도움을 주는 비즈니스 인텔리전스, 나아가 비즈니스 통찰력을 제공하겠다고 목소리를 높인다. 그럼에도 불구하고 데이터를 활용해 의사결정을...
2016.08.03
제조업계에서 센서 데이터를 분석하는 작업은 오래 전부터 있어왔다. 최근 빅데이터, IoT 시대에 들어서면서 기존에는 엄두도 내지 못한 데이터 분석을 할 수 있게 됐다. 특히 클라우드 인프라를 통해 초기 투자 비용 부담이 줄어들면서 머신러닝 활용의 진입...
클라우드, 소셜, 빅데이터, 모빌리티가 IT 산업 전체에서의 메가트렌드라면, IoT는 이 트렌드의 활용 방안에 대한 것이다. IoT의 가치는 기업이 가진 장비나 기기들을 네트워크와 연결해, 이에서 발생하는 데이터를 토대로 통찰력을 찾아내 비용을 절감하...
2016.07.14
데이터 속에서 숨어있는 패턴을 발견해준다는 머신러닝은 빅데이터 시대의 새로운 분석 방법으로 각광받고 있다. 데이터 속에 숨어있는 패턴을 발견해주는 머신러닝은 인간의 사고와 분석 능력을 능가하는 엄청난 양의 데이터로부터 가치를 찾아내어 고객 경험을 높이...
2016.06.10
공장을 구성하는 모든 설비와 장비들이 자율적으로 판단하고 개입해서 완전한 자동생산체계를 구축한다는 스마트 팩토리는 아직 개념이 명확하지 않고 구현 범위는 턱없이 넓고 깊다. 특히 투자여력이 부족한 중소제조기업에서는 사실 꿈같은 얘기며, 스마트 팩토리 ...
2016.06.10

테크라이브러리 검색

추천 테크라이브러리

  1. IDG eGuide : 클라우드 마이그레이션

  2. 2020.05.07
  3. 본 자료를 다운로드 받으신 분들 중 추첨을 통해 [스타벅스 아이스 아메리카노] 를 드립니다. (30명) 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)이란 어떤 의미인가? 남용되는 여러 “유행어” 중 하나에 불과한가, 아니면 향후 1~2년 동안 기업이 어떻게 진화할 것인지를 진지하게 설명하는 데 사용하는가? 이런 진화를

  4. AI 기반 ‘지능형 자동화’ 시대의 RPA 식품·의약품 분야 사례 - IDG Summary

  5. 2020.04.28
  6. 불과 2~3년 만에 기업의 기술 도입 우선순위 상위를 차지하며 돌풍을 일으키고 있는 RPA(Robotic Process Automation)가 AI와 결합하면서 초자동화 (Hyperautomation)의 시대를 열고 있다. 물론 처음부터 알파고급 AI를 RPA에 전격 통합할 수는 없다. 머신 비전, 자연어 처리 등 RPA가 가진 정형화의 한계를 넘을 수 있

  7. 디지털 트랜스포메이션의 속도를 높이는 클라우드 기반 엔터프라이즈 애플리케이션

  8. 2020.04.28
  9. 많은 기업이 고객 응대 애플리케이션을 마이그레이션하고 클라우드 네이티브 애플리케이션을 도입하는 방식으로 클라우드 여정을 시작했습니다. 하지만 이러한 워크로드는 기업에서 운영하는 전체 애플리케이션 중 33%에 불과합니다. 본격적인 디지털 트랜스포메이션이 이루어지기 위해서는 하이브리드 멀티클라우드 환경에서 클라우드 네이티브 프론트오피스/백오피스 애플리케이션을

  10. 글로벌 인터커넥션 인덱스(GXI) 제3권 : 글로벌 디지털 경제 성장률 평가

  11. 2020.04.08
  12. Equinix에서는 디지털 엣지에서 직접 프라이빗 연결을 구축해 경쟁 우위를 확보하고 있는 선도 기업들의 비결을 알아보기 위해 글로벌 인터커넥션 인덱스(GXI) 제3권 을 발간했습니다. 여기에는 디지털 비즈니스의 급격한 성장세를 추적, 측정하고 예측하는 내용이 담겨 있습니다. 또  2022년까지 주요 비즈니스 파트너간의 상호 연결 또는 프

  13. 리서치 결과 - 클라우드로의 엔터프라이즈 워크로드 마이그레이션

  14. 2020.04.23
  15. 본 자료를 다운로드 받으신 분들 중 추첨을 통해 [스타벅스 아이스 아메리카노] 를 드립니다. (5명) 이 백서의 목적은 기업의 일반적인 클라우드 마이그레이션 시나리오를 평가하고 Oracle Cloud나 AWS로 마이그레이션한 고객들의 사례를 비교하는 것입니다. 평가 대상으로 선정된 주요 워크로드는 Oracle의 애플리케이션을 포함한 엔터프라이즈

  16. 어디에서 연결하는지가 경쟁력을 좌우한다 : 디지털 엣지 솔루션

  17. 2020.04.08
  18. 모든 요소가 분산되어 있고 새로운 디지털 기술·솔루션을 활용해야 하는 현대의 비즈니스에서 중앙집중식 인프라는 한계를 보이고 있습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 기업들은 IT를 재구축해서 사용자와 클라우드, 네트워크, 디지털 생태계가 물리적으로 만나는 곳곳에 인프라를 배치하기 시작했습니다. ‘디지털 엣지’로 일컬어지는 그곳에서 기업은 고객과 파트너, 그리

  1. 비정형 정보 120% 활용을 통한 효과적인 정보 거버넌스 가이드 - IDG Summary

  2. 2017.01.18
  3. 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 ...

  4. 수익창출에 기여하는 비즈니스 통찰력으로써의 빅데이터 전환

  5. 2017.01.16
  6. 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 방식...

  7. 데이터 기반 비즈니스를 위한 셀프서비스 데이터 프레퍼레이션 - IDG Summary

  8. 2017.01.06
  9. 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, ...

  10. 2017 IT 전망 보고서 - IDG Deep Dive

  11. 2016.12.20
  12. 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 업무...

  13. 고객을 이해하는 소셜 데이터, 그 데이터를 분석하는 솔루션

  14. 2016.11.11
  15. 랭크웨이브의 랭크.클라우드는 자체 개발한 소셜 분석 엔진을 바탕으로 고객의 서비스 이용 데이터 뿐 아니라 소셜 빅데이터를 분석하는 클라우드 기반 빅데이터 솔루션입니다. 랭크.클라우드는 소셜 데이터로 사용자 데이터베이스를 구축하고, 서비스 이용 형태와 ...

  16. 클라우드 시대의 빅데이터 구현 전략 - IDG Summary

  17. 2016.10.20
  18. 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 시...

  19. "현업 사용자가 모르는 것은 당연하다", 데이터 시각화 분석 도구를 활용한 셀프서비스 BI의 성공 구현 - IDG Summary

  20. 2016.10.19
  21. BI의 중심이 IT 부서에서 비즈니스 부서로 전환되고 있다. 이로 인해 BI 형태도 상당히 달라지고 있는 데, 그 핵심에는 셀프서비스 BI가 있다. 이는 현업 사용자가 스스로 데이터를 분석해 인사이트를 찾아낸다는 의미인데, 사실 이는 오래 전부터 거론...

  22. "의사결정의 병목구간을 제거하라" 셀프서비스 BI의 개념과 현황 - IDG Tech Report

  23. 2016.09.29
  24. 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 대...

  25. 당신의 경험을 플랫폼화하라 - IDG Summary

  26. 2016.09.02
  27. ‘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...

  28. 파워 BI를 이용한 데이터 시각화 초보자 가이드 - ITWorld HowTo

  29. 2016.08.25
  30. 마이크로소프트(Microsoft)는 파워 BI(Power BI)를 통해 무료 셀프 서비스 데이터 분석 시장에 뛰어들었다. 마이크로소프트의 이 시장 진입은 그간 무료 셀프 서비스 데이터 분석 시장에서 각광받던 많은 툴들에게 위협적인 존재로 부상하고 있다...

  31. "모두가 분석가가 되는 BI", 차세대 분석 플랫폼의 이해 - IDG Summary

  32. 2016.08.03
  33. 빅데이터 시대에 접어들면서 수많은 기업이 빅데이터를 활용하겠다고 나섰다. 그리고 수많은 BI 업체가 기업의 의사결정에 도움을 주는 비즈니스 인텔리전스, 나아가 비즈니스 통찰력을 제공하겠다고 목소리를 높인다. 그럼에도 불구하고 데이터를 활용해 의사결정을...

  34. 클라우드 기반 머신러닝 통해 “싸고 쉽게 분석한다”, 제조업 IoT 활용 방안 - IoT 서비스 실전 가이드 - 2

  35. 2016.07.14
  36. 제조업계에서 센서 데이터를 분석하는 작업은 오래 전부터 있어왔다. 최근 빅데이터, IoT 시대에 들어서면서 기존에는 엄두도 내지 못한 데이터 분석을 할 수 있게 됐다. 특히 클라우드 인프라를 통해 초기 투자 비용 부담이 줄어들면서 머신러닝 활용의 진입...

  37. 기업이 IoT 서비스를 구현하기 힘든 이유, IoT 비즈니스를 위한 디바이스 관리 플랫폼 - IoT 서비스 실전 가이드 - 1

  38. 2016.07.14
  39. 클라우드, 소셜, 빅데이터, 모빌리티가 IT 산업 전체에서의 메가트렌드라면, IoT는 이 트렌드의 활용 방안에 대한 것이다. IoT의 가치는 기업이 가진 장비나 기기들을 네트워크와 연결해, 이에서 발생하는 데이터를 토대로 통찰력을 찾아내 비용을 절감하...

  40. 머신러닝을 기반으로 한 자동 타겟팅 추천 시스템 - IDG Summary

  41. 2016.06.10
  42. 데이터 속에서 숨어있는 패턴을 발견해준다는 머신러닝은 빅데이터 시대의 새로운 분석 방법으로 각광받고 있다. 데이터 속에 숨어있는 패턴을 발견해주는 머신러닝은 인간의 사고와 분석 능력을 능가하는 엄청난 양의 데이터로부터 가치를 찾아내어 고객 경험을 높이...

  43. 사례를 통해 본 스마트 팩토리를 위한 APS 구현 - IDG Summary

  44. 2016.06.10
  45. 공장을 구성하는 모든 설비와 장비들이 자율적으로 판단하고 개입해서 완전한 자동생산체계를 구축한다는 스마트 팩토리는 아직 개념이 명확하지 않고 구현 범위는 턱없이 넓고 깊다. 특히 투자여력이 부족한 중소제조기업에서는 사실 꿈같은 얘기며, 스마트 팩토리 ...

X