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로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA)라 부르는 새로운 기술이 떠오르고 있다. RPA는 규칙 기반의 비즈니스 프로세스를 자동화함으로써 비용 절감 및 신속한 구현 측면에서 높은 가치를 제공할 수 있다. 이로 인해 많은 기업이 도입하면서 시장은 급성장하고 있다. RPA를 통해 기업은 업무 효율성을 얻지만 일자리는 사라지...
2018.06.28
미국에 본사를 둔 한 글로벌 계약 제조업체는 사이버 보안에 심각한 문제가 있는 지역을 포함하여 전 세계 여러 곳에서 비즈니스를 운영하고 있습니다. 이 회사에서는 회사 내 소규모 사이버 보안 팀으로 고객의 지적 재산을 보호하고 보다 나은 서비스를 제공하기 위해 SIEM(Security Information and Event Management) 솔루션이 필요...
2018.06.07
조직의 운영 속도를 결정하는 요소 중 하나는 데이터의 속도다. AI와 ML 시스템의 효율성이 조직의 경쟁력을 의미한다고까지 표현되는 이유다. 본 백서에서는 실시간으로 데이터를 공급하도록 특별히 설계된 스토리지 솔루션에 대해 알아보고, 딥 러닝 문제에 최적화된 스토리지 아키텍처 위에 어떻게 머신 러닝과 그와 관련된 처리 시스템을 구축할 수 있는지 살펴본다. ...
2018.05.14
인공지능이 21세기에 가장 주목할만한 기술로 자리를 잡아가고 있는 가운데, AI 애플리케이션의 성능에 대한 관심도 늘어나고 있다. 면밀하게 계획된 스토리지 인프라는 대용량 데이터가 요구되는 AI 시스템의 성능을 획기적으로 향상시켜줄 수 있다. 본 백서에서는 몇 가지 보편적인 AI 엔터프라이즈 애플리케이션의 활용 사례들을 살펴보고, 전체 스토리지 아키텍처가 ...
2018.05.11
셀프 서비스 BI는 전통적인 엔터프라이즈 BI가 갖고 있던 한계들을 극복하고 현업 사용자가 스스로 데이터와 인사이트에 접근할 수 있다는 것에 큰 장점을 갖고 있다. 하지만 셀프 서비스 BI를 성공적으로 구현하기란 그리 쉽지 않다. 이는 그저 하나의 툴을 구매하는 것이 아닌, 기업의 생태계와 문화를 바꾸는 것이기 때문이다. 셀프 서비스 BI를 도입하기 전, ...
2018.04.13
데이터 레이크 개념이 나온지 오랜 시간이 지났지만, 그 의미와 필요성, 효과에 대해 제대로 알지 못하는 이들이 많다. 하지만 생각해보자. 자사의 데이터가 어디서 오고, 얼마나 오래 머무는지, 그리고 어떤 데이터를 사용하는지 모른다면 현재 데이터 늪에 빠져 있는 것이다. 또한 한번 데이터 레이크를 만들었다고 해서 모든 것이 해결된 것이 아니다. 실행 가능한 ...
2018.04.02
버전 r1.5가 된 구글의 오픈소스 머신러닝 신경망 라이브러리는 더 많은 기능을 제공하고, 더 성숙해졌으며, 배워서 사용하기도 더 쉬워졌다. 초기 버전을 보고 실망한 이들도 다시 한번 살펴 볼 가치가 있다. 또한 실전 튜토리얼을 통해 구글 오픈소스 머신러닝 라이브러리의 힘을 활용해보자. <주요 내용> - 리뷰: 더 좋아진...
2018.03.22
2018년 현재 가장 화두인 기술을 꼽으라면 단연 인공지능과 머신러닝이다. 앞서가는 조직은 이미 인간의 행동을 모방하는 인공지능 기술을 활용해 고객의 마음을 사로잡고 비즈니스 운영을 강화하고 있다. 하지만 일부 과장된 이야기로 인해 혼란이 야기되고 있다. 머신러닝이란 무엇이고 지금 어떻게 사용할 수 있는지, 성공 사례와 주의해야 할 사항들을 살펴보자. ...
2018.02.09
분석은 특정 부서의 고유 업무가 아니다. 이제 누구든 원하는 인사이트를 얻기 위해 데이터를 자유자재로 분석할 수 있어야 한다. 현재 비즈니스 인텔리전스에서 주목받는 트렌드를 소개하고, 앞으로 어떻게 발전할지를 조망하며, 시장의 요구에 부합하는 BI란 무엇이고, 기업용 BI 툴 가운데 어떤 것을 선택해야 좋을지 팁을 제시한다. 주요 내용 - Marke...
2018.02.02
빅데이터 솔루션의 대표격인 하둡은 빠르게 확산되고 있으나 기대만큼의 혁신적인 결과를 얻지 못하고 있다. 그동안 하둡은 스몰 파일 문제부터 업데이트와 삭제가 되지 않고, 속도가 느린 점 등의 많은 문제점이 드러났다. 이를 해결하기 위한 새로운 솔루션들이 등장했는데, 그 가운데 대표적인 것이 바로 쿠두와 임팔라다. 하둡의 문제점을 짚어보고 이를 해결할 수 있는...
2018.02.02
2017년의 IT 분야는 몇 년 동안 논의 및 검증 단계였던 기술들이 본격 보급화될 것임을 알리는 신호탄들을 여러 발 쏘아올렸다. 실용화 단계의 각종 IoT 플랫폼을 비롯해 클라우드에서 쉽게 이용할 수 있는 여러 빅데이터 분석 솔루션, 기업 내 모든 직원들이 저렴하게 이용할 수 있는 수많은 애널리틱스 도구 등이 그것이다. 마케팅 분야와 결합한 여러 챗봇 솔...
2017.12.22
도모(Domo), 파워 BI(Power BI), 클릭 센스(Qlik Sense), 퀵사이트(QuickSight), 타블로(Tableau) 등 셀프서비스(Self-service) BI는 민첩하고 유연한 비즈니스 의사결정에 큰 도움을 주는 도구다. 이런 셀프서비스 BI들은 각 제품마다 내세우는 장점들의 폭이 상당히 넓다. 이를 선택하는 기준은 각 기업의 환경과...
2017.12.20
오늘날 데이터를 잘 활용하고 있는 기업에서는 놀라운 일들이 벌어지고 있습니다. 그러나 빅데이터의 진정한 혜택을 실현하고 있는 기업은 소수에 불과합니다. 그렇다면 데이터의 스마트한 활용을 위해 그저 토론하는 단계에서 실질적인 결과를 도출하는 단계로 어떻게 이동할 수 있을까요? 본 백서에서는 기업이 집중해야 할 주요 전략적 영역을 살펴봅니다. <17p&g...
2017.12.05
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

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  12. [본 자료를 다운로드하신 분들 중 추첨을 통해 베스킨라빈스 파인트 아이스크림을 드립니다. (20명)] 급변하는 글로벌 경쟁 상황 속에서 기업은 변화에 빠르게 대응하길 바라지만, 기업 시스템은 10년 전 도입한 당시 형태를 벗어나지 못한 경우가 많다. 근무 환경이나 제도가 변하고 일하는 사람마저 바뀌고 있지만, 인사 시스템 교체에 대한 결정과 추진은

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  15. 수없이 많은 클라우드의 장점을 모두 합쳐도, 단 하나 ‘비용 절감’보다 중요하지 않다고 해도 과언이 아닙니다. 실제로 클라우드를 이미 사용 중이거나 도입을 고민하고 있는 기업의 절반 정도가 ‘비용 최적화’와 ‘비용 관리’를 가장 큰 도전 과제로 꼽고 있습니다. 비용 절감을 주된 이유로 클라우드

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  21. 버전 r1.5가 된 구글의 오픈소스 머신러닝 신경망 라이브러리는 더 많은 기능을 제공하고, 더 성숙해졌으며, 배워서 사용하기도 더 쉬워졌다. 초기 버전을 보고 실망한 이들도 다시 한번 살펴 볼 가치가 있다. 또한 실전 튜토리얼을 통해 구글 오픈소스 머신러닝 라이브러리의 힘을 활용해보자. <주요 내용> - 리뷰: 더 좋아진...

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  24. 2018년 현재 가장 화두인 기술을 꼽으라면 단연 인공지능과 머신러닝이다. 앞서가는 조직은 이미 인간의 행동을 모방하는 인공지능 기술을 활용해 고객의 마음을 사로잡고 비즈니스 운영을 강화하고 있다. 하지만 일부 과장된 이야기로 인해 혼란이 야기되고 있다. 머신러닝이란 무엇이고 지금 어떻게 사용할 수 있는지, 성공 사례와 주의해야 할 사항들을 살펴보자. ...

  25. ‘쉽고 빠르고 재미있게’ 진화하는 데이터 분석 - IDG Tech Focus

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  39. 오늘날 데이터를 잘 활용하고 있는 기업에서는 놀라운 일들이 벌어지고 있습니다. 그러나 빅데이터의 진정한 혜택을 실현하고 있는 기업은 소수에 불과합니다. 그렇다면 데이터의 스마트한 활용을 위해 그저 토론하는 단계에서 실질적인 결과를 도출하는 단계로 어떻게 이동할 수 있을까요? 본 백서에서는 기업이 집중해야 할 주요 전략적 영역을 살펴봅니다. <17p&g...

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