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분석

글로벌 칼럼 | 데이터 과학을 효과적으로 구현하는 법

데이터 과학자를 구한다는 채용 공고를 보면 머신러닝 기술, 통계 프로그래밍 언어, NOSQL 데이터베이스와 시각화 도구에 관한 경험을 요구한다는 점을 알 수 있다. 데이터 과학자를 양성하는 부트캠프 커리큘럼에서도 앞서 언급한 내용과 유사한 것을 요구한다. 데이터 과학자가 하는 일은 말 그대로 데이터를 정리하고 모으는 일을 하는 사람이다. 데이터 과학자가 실제로 무슨 일을 하는지 모른다면, 요약해서 정리하면 데이터를 청소하고 모으는 일을 하는 사람이다. 사실 그 정반대다. 데이터 과학자는 데이터를 정리하고 모으는 작업이 성공적인 데이터 애플리케이션에서 가장 중요하다는 것을 아는 사람들이다. 구글 번역을 예시로 들어보겠다. 현재 구글은 자연어 번역을 연구하는 최고의 연구자들을 기용하고 있다. 구글 번역이 처음 출시됐을 때, 다년간 서비스를 해온 수많은 번역 프로그램보다도 우수한 성능을 뽐냈다. 단순히 최첨단 알고리즘 때문은 아니었다. 그보다도 구글 전체 웹 데이터보다도 더 많은 데이터를 갖추고 있었던 덕분이었다. 구글은 구글 번역이 성공할 수 있었던 배경에는 고품질의 데이터가 있었다고 말할 것이다. 스탠포드 인공지능 연구실에서 번역 시스템을 만드는 팀에 있었을 때 그 당시 찾을 수 있었던 가장 방대한 말뭉치인 '유럽 연합 의회 회의록'을 가지고 모델을 훈련했다. 유럽 연합에 참여하고 있는 모든 국가의 언어로 손수 번역돼서 제공된다는 이유에서였다. 당시 나는 알고리즘이 여러 개의 의미를 다룰 수 있도록 하는 작업을 맡았는데, “cabinet”이라는 단어가 '보관장'이라는 말 대신 '내각, 각료' 등으로 번역됐다. 회의록에서 “캐비닛”은 정치적인 것을 의미했다. 아무리 알고리즘이 정교하더라도 캐비닛이 가구를 의미한다는 것을 알 리가 만무했다. 반면, 구글은 이와 같은 문제를 겪지 않았다. 다양한 언어로 번역된 수많은 웹사이트를 보유하고 있었으며, 일부 사이트에서는 미...

분석 데이터과학 2015.08.05

MS 코타나 애널리틱스, 빅데이터 기술을 보급화한다

마이크로소프트가 기업에서 점차 늘어나는 데이터를 잘 활용할 수 있도록 돕기 위해 새로운 데이터 처리 기술을 단일 패키지로 통합했다. 미국 올랜도에서 열린 월드 와이드 파트너(World Wide Partner) 컨퍼런스에서 마이크로소프트의 수장인 사티아 나델라는 빅데이터 기술을 누구나 사용할 수 있도록 고안된 코타나 애널리틱스(Cortana Analytics)라는 새로운 제품을 소개했다. 나델라의 설명에 따르면, 이 패키지는 데이터를 기반으로 그 어떤 기업도 효율적인 의사결정을 하도록 도와준다. 마이크로소프트는 코나타 애널리틱스를 배치하는 데 필요한 전문지식을 최소화해, 이러한 기술이 사용될 수 있는 범위를 잠재적으로 넓혔다. 어떤 면에서는 코나타 애널리틱스가 IBM의 왓슨 애널리틱스(Watson Analytics)와 유사하게 보일 수도 있다. 코타나 애널리틱스가 가진 차별점은 다양한 범주의 산업에서 손쉽게 활용할 수 있도록 고급 분석 기술을 통합했다는 것이다. 코타나 애널리틱스는 데이터베이스라는 구조화된 데이터와 로그 파일, 사물 인터넷 기기에서 발생한 라이브 데이터 스트림에서 발생한 비정형 데이터를 결합해서 기업 IT의 데이터 처리에 관한 다양한 측면들을 고려한다. 이는 데이터를 시각적으로 이해할 수 있는 형식으로 구성하는 파워 BI(Power BI)와 현재의 데이터 세트를 기반으로 미래 사건을 예측하는 마이크로소프트 ML(Machine learning)과 같은 분석 기술을 허용한다. 또한, 마이크로소프트의 음성 인식 가상 비서 소프트웨어인 코타나(Cortana)를 통해 모든 기능에 액세스할 수 있는 음성 인터페이스도 제공한다. 기업에서는 해당 소프트웨어를 활용하여 경쟁사의 서비스로 옮길 가능성이 있는 고객을 감지해낼 수 있다. 또한, 장비의 예방 유지 보수 일정을 예약하고, 서비스 기기에 대한 최적의 시간을 추정할 수 있도록 한다. 코타나에서는 질문에 응답하기 위한 쿼리를 만드는 대신, 시스템에 작업을 요구하기만 하면 된다....

MS 분석 빅데이터 2015.07.14

“왜 R인가?” R 언어의 장점과 단점

R 프로그래밍 언어는 수치 분석, 기계 학습 분야 개발에서 중요한 도구다. 데이터 생성기로서 기계의 중요성이 커질수록 R 언어의 인기도 함께 높아질 수밖에 없다. 그러나 R에는 개발자가 알아야 할 장점과 단점이 있다. Tlobe, PyPL, 레드몽크(Redmonk)와 같은 언어 인기 지수에서 볼 수 있듯이 R에 대한 관심이 증가하고 있다. R은 1990년대에 처음 등장했으며 S 통계 프로그래밍 언어의 구현 중 하나로 사용됐다. 18년 동안 R로 프로그래밍을 해왔고 대학과 코세라(Coursera) 온라인 플랫폼에서 R을 가르치기도 하는 베테랑 프로그래머 로저 펭은 “R은 통계 분야에서 가장 인기 있는 언어”라고 말했다. 펭은 “R의 좋은 점은 컴퓨터 과학 수준에서 프로그램하기가 무척 쉽다는 것”이라며 “속도가 그 동안 개선되었으며 다양한 데이터 집합, 도구, 소프트웨어 패키지를 포괄하는 일종의 접착 언어 역할을 한다”고 말했다. 온라인 프로그래밍 교육 업체 코드 스쿨(Code School)의 데이터 과학자 맷 애덤스는 “R은 재현 가능한 고품질 분석을 생성하기 위한 최선의 수단이다. 데이터를 다룰 때 필요한 모든 유연성과 기능을 갖추고 있다. R로 만든 대부분의 프로그램은 사실상 프로젝트로 구성된 스크립트 모음일 뿐”이라고 말했다. R의 강력한 패키지 생태계와 도표 작성의 이점 패키지 생태계도 R의 장점 중 하나다. 애덤스는 “패키지 생태계의 광활함은 단연 R의 가장 큰 장점 중 하나다. 어떤 통계 기법을 사용하든 그에 맞는 R 패키지가 이미 나와 있다고 보면 된다”고 말했다. 펭은 “통계학자를 위해 내장된 기능이 아주 많다”면서, “R은 확장 가능하고 개발자에게 데이터 분석을 위한 자체 도구와 방법을 만들 수 있는 풍부한 기능을 제공한다. 시간이 지나면서 생명과학이나 인문학 등 다른 분야에서 R...

분석 r 데이터분석 2015.07.07

로봇이 인류 종말을 일으킬까?...”과장된 이야기, 단 AI 위험성은 인지해야”

로봇이 인류의 파멸을 불러올 수도 있다는 기술 전문가들의 우려는 다소 과장된 주장일 수도 있다. 그러나 AI 전문가 그룹에 따르면, 더 지능적인 시스템이 구축됨에 따라 사전에 안전 조치를 취해야 할 필요성이 있을 것으로 보인다. 조지아공과대학교 컴퓨팅공학부학장인 로날드 아킨은 인공지능과 로봇 기술이 인류에 무궁무진한 혜택을 가져다줄 수는 있지만, 많은 인공지능 연구자들이 슈퍼 지능형 머신이 지닌 사회적 의미에 대해 심도 있게 고민을 하고 있지 않다고 말했다. 워싱턴 D.C에서 열린 정보통신혁신재단(Information Technology and Innovation Foundation)에 참석한 아킨은 “주변 동료만 보더라도 안전성에 대해 주의를 기울이는 사람이 없다”며, “물론 인공지능 연구원에게만 떠넘겨야 할 일이 아니다. 로봇공학자에게도 말이다. 모두가 안일하게 생각하고 하고 있으며, 정말 최선을 다하고 있다고 착각하고 있다”고 말했다. 아킨을 비롯한 다른 연구원들은 인간과 비슷한 사고를 하는 기계를 구현하기까지는 오랜 시간이 걸리겠지만, 미래에 벌어질 일을 대비하기 위해 정책이나 규제를 지금부터 생각할 필요가 있음을 역설했다. 지난 십수 년 간 공학 과학 영화에서는 로봇이 지배하는 미래에 대한 인간의 두려움을 그려내기도 했으며, 최근에는 빌 게이츠, 스티븐 호킹, 엘론 머스크 등 기술 관련 주요 인사들이 인공지능의 위험성에 대해 경고하는 발언을 함에 따라 새로운 전환국을 맞이하고 있다. 한편, 최근 애플의 시리와 구글의 자동주행 차, 아타리(Atari) 비디오 게임과 같은 딥러닝에 기반한 인공지능 기술의 발전은 인간 수준의 기능을 가진 기계가 머지않아 곧 탄생할 것이라 보여주는 듯 하다. 그러나 언제쯤 인간의 지능을 갖춘 기계가 탄생할지는 아무도 예상할 수 없는 일이다. MIRI(Machine Intelligence Research Institute)의 이사인 네이트 소아레스는 언...

로봇 인공지능 예측 2015.07.03

EMA 연구 조사 보고서 : 고급 운영 분석의 다양한 측면

빅데이터가 사용되는 다양한 목적에는 서비스 성능 최적화, 보안 문제 최소화, 내부 IT와 확장된 엔터프라이즈(파트너, 서비스 프로바이더, 공급업체 등) 전반에 걸친 변경 관리 및 역량 최적화가 있으며, 궁극적인 목적은 IT가 비즈니스를 더 효과적으로 지원하는 것이다. 이는 개별적인 구성 인자와 개별적인 시장으로 이루어진 서로 다른 영역들이지만, EMA는 고급 운영 분석(AOA)에 효과적으로 투자해 이들의 가치가 융합되고, IT 전반에 걸쳐 효율적인 업무 방식이 촉진되기 시작했다는 것을 기본 전제로 삼았다. EMA의 전제는 본 연구 조사로 인해 상당 부분 사실임이 입증되었다. 주요 내용 소개 AOA 기술 우선 과제 조직 및 역할 관련 결과 AOA 도입, 이점, 성공률 및 구매 우선 순위 결론

HP 분석 빅데이터 2015.05.12

빅데이터, IT운영을 만나다 - IDG Summary

빅데이터가 고객 정보 분석이나 사기 탐지에 이어 장애 발견이나 보안에도 쓰이기 시작했다. 최근 들어 각종 언론에 보도될 만큼 큰 서비스 장애들이 발생했는데 기업은 이 때마다 원인 파악보다는 서비스 복구를 우선하게 되는 경우가 왕왕 있다. 사실 운영 데이터만 잘 분석해도 원인을 파악할 수 있는데, 말 그대로 실시간으로 쏟아져 나오는 방대한 양의 운영 데이터를 분석한다는 것은 어려운 일이다. HP의 오퍼레이션 애널리틱스는 장애가 발생할 경우 한 눈에 해당 시간 대의 데이터를 보여주고 쉽고 간단하며 빠른 방법으로 원인을 찾아 준다. 해당 콘텐츠를 다운로드 받으시는 분들 중 추첨을 통해 30분께 던킨도너츠 세트 쿠폰을 드립니다. 주요내용 IT가 발생시키는 데이터 안에서 ‘답’을 찾는다 간단하게, 자동으로, 누구나 분석할 수 있어야 한다 수 만 건을 실시간으로 분석해 가시적으로 보여준다 HP IT운영 조직이 직접 써 보고 성능을 입증했다

HP 관리 IT부서 2015.05.11

애플 리서치킷, 새로운 의료 시장 진출하나… “DNA 정보 수집”

앞으로는 아이폰으로 셀카를 찍는 것뿐만 아니라, 자신의 DNA를 분석하여 유전병을 예방할 수 있을 것으로 기대된다. MIT 테크놀러지 리뷰(MIT Technology Review)에 따르면, 현재 애플은 의료학계 연구진과 함께 아이폰 사용자가 자신의 DNA를 검사하고 분석할 수 있는 앱을 개발하고 있다. 이들은 애플이 최근 정식 배포한 소프트웨어 프레임워크인 리서치킷(ResearchKit)을 활용하고 있다. 만일 이번 협업 프로젝트가 성공적으로 마무리될 경우, 아이폰 사용자들은 자신의 DNA를 테스트할 수 있게 된다. 한 소식통에 따르면 애플은 오는 6월 WWDC 행사에서 DNA 검사 앱 시리즈를 선보인다는 계획이다. 콜드스프링하버 연구소(Cold Spring Habor Laboratory)의 유전학자인 골슨 리옹은 MIT 테크놀러지 리뷰와의 인터뷰에서 “애플이 출시한 리서치킷은 긍정적인 반응을 이끌어냈다. 그리고 애플 사용자의 DNA를 수집하는 것이 첫 번째 과제가 될 것”이라고 말했다. 지난 3월 애플이 자사 미디어 행사인 스프링 포워드(Spring Forward)에서 공개한 리서치킷은 당뇨병, 유방암, 천식, 심혈관 질병과 파킨슨 병에 관한 인구학적인 데이터를 수집하는 앱을 개발하는 데 사용된 바 있다. 리서치킷은 의료학계 종사자 및 과학자가 아이폰 센서로 수집된 정보를 이용해서 실시간으로 환자의 상태를 추적하고 진단할 수 있는 앱을 개발하는 데 활용할 수 있다. 사용자가 자신의 건강 수준을 모니터링할 수 있도록 도와주며, 임상 시험에도 참가할 수 있는 옵션을 제공한다. 애플 CEO인 팀쿡은 스프링 포워드 키노트 세션에서 “리서치킷은 아이폰 사용자가 건강을 증진하는 방식에 가장 대단한 변화와 긍정적인 영향을 미칠 것”이라고 말하기도 했다. MIT 테크놀러지 리뷰는 캘리포니아 대학교와 뉴욕에 위치한 마운트 시나이 병원(Mount Sinai Hospital)이 DNS 테스트 앱을 개발하고 있다고...

헬스 분석 건강 2015.05.08

글로벌 칼럼 | 머신러닝과 달콤한 가짜 약

데이터 비즈니스 쪽에서는 데이터에 머신러닝 기법을 도입하기 위해 하둡(Hadoop)이나 다른 데이터 도구에 관한 수요가 높다고 이야기한다. 그러나 대다수의 경우 이러한 일들이 일어나지 않는다. 대신, 머신러닝은 전략적인 가짜 약을 비축하는 데 가장 크게 헌신하고 있다. 머신러닝에 관한 정의는 우리가 이해할 수 있는 수준을 넘어섰다. 오늘날에는 일반적으로 “분석, 패턴인식, 인공지능”이라는 설명이 제시되고 있다. 머신러닝은 실재하는 것이며 유용하게 활용할 수 있는 기법이지만, 사실 금융업 이외의 비즈니스 영역에 머신러닝을 적용한 사례는 거의 없다. 지난주, '프리패키지(prepackaged) 알고리즘 솔루션이 빅데이터의 미래다'라는 글을 썼는데, 오늘날 이런 솔루션을 들여다보면 주로 추천 엔진 또는 사기 탐지와 같은 영역에서 머신러닝이 활용되고 있음을 찾아볼 수 있다. 우리에게 부재한 것은 더 나은 성능의 도구로 구현해왔다. 우리 인간에게 부족한 것은 창의력이다. 모든 산업은 종이의 전자화에서 벗어나, 지금은 근본적인 데이터 처리 방식에 대해 고민을 하고 있다. 데이터 비즈니스 업체들은 서로 경쟁하기도 하고, 오라클과 같은 대기업을 상대로 마케팅을 하기도 한다. 그러나 실질적으로 이 업체들의 적은 바로 마이크로소프트 엑셀이다. 데이터 센터 vs 클라우드 또는 하둡 vs 오라클 vs 빅데이터 vs 작은 데이터(small data) 간의 경쟁이 아니다. 실제로는 데이터 클라우드와 엑셀의 전쟁이다. 많은 기업들이 데이터를 분석한다고는 하지만, 엑셀의 함수와 데이터를 활용하는 수준을 못 벗어난 수준이다. 한편, 데이터 비즈니스 업체들은 플랫폼을 판매하면서 솔루션을 언급하길 좋아한다. 이들은 오로지 망치와 같은 수준의 장비를 구매하고 나면 집이 스스로 지어진다는 것과도 마찬가지의 말을 한다. 우리의 창의력은 소음 탐지 또는 신호 처리에서 변칙적인 점을 찾는 침입 탐지 알고리즘으로 회사가 더 많은 고객에게...

인공지능 분석 AI 2015.04.20

'애널리틱스'가 세상을 삼킨다

약 4년 전, 투자자이자 창업가인 마크 앤드리슨(Marc Andressen)은 "소프트웨어가 세상을 삼킬 것(지배할 것)"이라고 주장했다. 그리고 지금 그의 주장을 증명하는 증거가 곳곳에 산적해있다. 금융 서비스에서 농업, 광고업에 이르기까지 전 산업과 기업이 거대한 소프트웨어 변화에 직면해 있는 상황이다. 이와 연결된 트렌드 하나가 비즈니스 소프트웨어 부문을 또 지배해가고 있다. 앤드리슨의 표현을 빌리자면 '세상을 삼키고 있는 것'이다. 최근 몇몇 기업들의 발표를 생각해보자. SAP, 세일즈포스닷컴, 팁코 시스템스, 오라클 등의 기업은 모두 최근 5주 이내에 새로운 애널리틱스(분석) 기술을 발표했다. IBM은 지난 달 애널리틱스 등 몇몇 유망 기술에 40억 달러를 투자하겠다고 발표했다. 사실 이와 유사한 발표를 한 기업들의 리스트는 일일이 열거할 수도 없을 정도다. 쉽게 이용할 수 있는 데이터 분석 툴이 보편화되고 있으며, 점차 더 많은 사람들이 이를 통해 과거에는 입수할 수 없었던 정보를 얻고 있다. 최근 6,500만 달러의 투자 유치를 발표한 클라우드 BI 및 애널리틱스 공급업체인 버스트(Birst)의 공동 창업자, 이사회 의장, 최고 제품 책임자인 브래드 피터스는 다음과 같이 진단했다. "과거에는 소수 사람들이 소수의 비즈니스 도전 과제 극복에 있어 더 현명한 결정을 내리기 위해 데이터 애널리틱스를 사용하는데 그쳤었다. 그러나 기업들은 최근 일선에서 데이터를 더 많이 활용할 기회가 있다는 점을 인식하고, 사실상 모든 사용자에게 애널리틱스를 제공하고 있다. 애널리틱스가 보편화되고 있는 것이다. 이는 더 스마트하고 빠르면서 효과적인 의사결정으로 이어질 것이다." 데이터 과학자인 커크 본 조지 메이슨 대학(George Mason University) 교수는 숙련 데이터 과학자 부족, 경쟁 업체들의 도입으로 인한 압박감 등도 이런 트렌드에 힘을 더하는 원인이라고 설명했다. ...

분석 애널리틱스 2015.03.27

IBM, 기업 개발자 위한 트위터 분석 방법 공개

트위터는 전 세계 대중들의 대화를 실시간으로 확인할 수 있기 때문에 기업에게 훌륭한 정보원이다. IBM은 트위터의 복잡하고 정신없는 데이터에서 가치있는 정보를 발굴하는 새로운 방법을 고안해 공개했다. 이번주 라스베이거스에서 열린 IBM 인터커넥트(InterConnect) 컨퍼런스에서 IBM은 트위터 데이터를 재사용 및 분석하기 위해 데이터를 어떻게 가공하는지 상세하게 밝혔다. 이는 지난 10월 IBM이 트위터의 모든 메시지에 접근할 수 있도록 한 트위터와의 파트너십 결과물이다. IBM의 왓슨 분석 서비스 책임자인 린다 헌트는 발표 중에 “이제 개발자들은 수백만명의 사람들로부터 수집된 통찰력과 인텔리전스를 얻을 수 있다”라고 말했다. 트위터 사용자들은 어디에서나 매달 10~50억 개의 메시지를 생성한다. IBM은 이런 모든 ‘속보’들을 저장하지 않고, 전체 트윗 중에서 약 10%의 대표 샘플로 저장하고 색인한다. IBM은 이렇게 선택된 트위터 메시지를 2년간 유지한다고 IBM의 DE(distinguished engineer)인 토마스 쉑이 밝혔다. IBM은 클라우드 애플리케이션 개발을 위한 플랫폼 서비스들을 모아 놓은 블루믹스(Bluemix)에서 이 데이터 세트를 검색할 수 있는 API 세트를 제공한다. 예를 들어서 하나의 트위터 메시지 세트는 특정 시간별 혹은 지역별로 필터링할 수 있다. 사용자가 하나의 트위터 메시지 세트를 다운로드 하도록 요청하면, 이를 JSON(JavaScript Object Notation) 포맷으로 수행해서, 다른 블루믹스 서비스나 소프트웨어에서 쉽게 소화할 수 있도록 한다. 쉑은 현재 인기있는 영화에 대한 트위터 메시지를 블루믹스 데이터 웨어하우스 인 대시DB(DashDB)에 연결하는 방법을 시연했다. 대시DB를 이용하면 영화에 대한 트위터 메시지는 미국의 주 별로 분류할 수 있다. 영화 배급업체는 이 데이터를 사용해서 어떤 주에서 영화 광고를 더 많이 할지를...

트위터 분석 IBM 2015.02.26

빅데이터 환경에서의 기업 데이터 운영 및 분석 구매 가이드 - IDG Buyer's Guide

한국IDG는 국내 데이터 운영 및 관리 현황과 문제점을 짚어보고, 빅데이터 시대에 대비한 새로운 데이터 관리 및 분석 인프라 구축을 위해 어떤 점들을 고려해야 하는지 가이드를 제공하고자 설문조사를 실시한 바 있다. 이 설문 조사를 바탕으로 도출된 인사이트를 기반으로 빅데이터 환경에서의 기업 데이터 운영 및 분석 바이어스 가이드를 준비했다. 주요 내용 데이터 관리 및 분석 솔루션, 기업의 기간 시스템으로 자리잡다 빅데이터의 '빅'은 업무에 영향이 없다 데이터 관리 및 분석을 위한 기술적 요소 TOP 3 의사결정권자는 단연 CEO, 그러나 금융은 다르다 데이터 관리 및 분석 현황에 대한 자가진단 당신의 분석 인프라는 여전히 안녕하십니까?

분석 MDM 빅데이터 2014.12.09

'거대 마트와 맞서려면?' 한 공구 회사의 마케팅 애널리틱스 활용법

만약 전기톱이나 낙엽 송풍기 분야에 몸담고 있다면 아마 스틸(Stihl) 제품의 가치를 알고 있을 것이다. 하지만 대형마트인 홈디포(Home Depot)나 로우스(Lowe’s)에서는 스틸 공구들을 찾을 수는 없다. 스틸은 독립 딜러들을 대상으로 한 유통 프로그램을 운영하고 있다. 스틸의 회장은 이러한 판매방식이 석유 구동형 실외 공구 부문을 공략하는데 일조했다고 전했다. 하지만 그런 전략은 스틸이 시장에서 한걸음 동떨어져 있음을 의미한다. 회사의 마케팅 디렉터 켄 월드론은 “고객들에게 접근하는 게 쉽지 않다”라고 말했다. 자동차 업계 출신인 월든은 그의 마케팅 투자에 대한 수익률을 증명하는 게 어려웠다. “쉐보레에서 근무할 때는 매주 월요일마다 어떤 모델이 얼마나 많이 누구에게 어느 지역에서 팔렸는지 빠르게 파악할 수 있었다. 스틸에 입사하기 전까지는 그게 얼마나 편리한 것이었는지 알지 못했다”라고 월드론은 말했다. 분석을 위해 스틸은 많은 소스들로부터 데이터를 수집해야 하는데, 데이터 완성도는 출처에 따라 제각각이다. 석유 구동형 실외 공구에는 대규모 시장 연구가가 없고, 독립 딜러들은 각기 따로 매출을 기록한다. 스틸은 실외 전동 공구 협회(Outdoor Power Equipment Insitute)에 속해 있는데, 여기 멤버들은 미국 내 도매와 소매 배송량을 협회에 보고한다. 다른 써드파티 연구 회사는 소매 매출을 추적한다. 그리고 스틸은 자체적으로 제품 등록과 품질보증 카드 데이터를 수집한다. 월드론은 “즉 회사의 실적을 이해하는데 다소 노력을 투입해야 한다”라고 말했다. 작년 스틸은 블랙 잉크(Black Ink)에서 나온 아이 온 마케팅 ROI(Eye on Markeging ROI) 소프트웨어를 배치해 2000년부터 축적된 1,000만건 이상의 고객 기록들을 분석하기 시작했다. 작업 목표는 판매 트렌드를 파악하고 이를 활용해 수천 곳의 독립 딜러들이 ...

마케팅 스틸 분석 2014.11.07

트위터-IBM, “분석 동맹 체결”

트위터와 IBM은 29일, “분석 파트너십을 체결한다”고 발표팼다. 이제 트위터의 거대한 소셜 미디어 데이터는 IBM의 왓슨을 포함한 빅 블루(Big Blue) 분석 소프트웨어를 통해 분석된다. 공식 발표에 따르면 이 파트너십은 크게 세 부분으로 이뤄진다. 첫째, IBM은 왓슨 애널리틱스, 왓슨 개발자 클라우드, 그리고 블루믹스 PaaS와 같은 자사의 클라우드 서비스를 통해 트위터의 데이터 스트림을 처리할 것이다. 둘째, 트위터와 IBM은 처리된 데이터를 기업 BI 애플리케이션으로 가공해 제공할 것으로 보인다. 마케터나 경영자들은 이러한 데이터를 의사결정을 하는데 참고할 수 있게 된다. 본 서비스는 IBM이 현재 제공하고 있는 고객 경험 소프트웨어인 익스피리언스원(ExperienceOne)에 트위터의 데이터를 통합시킨 형식으로 제공될 예정이다. 마지막으로 IBM은 유통업체와 은행, 그리고 여행사와 같은 특정 부문 사업을 대상으로 트위터와 함께 전문 컨설팅 서비스도 제공한다고 밝혔다. IBM CEO 지니 로메티는 기자회견을 통해 "트위터는 세상을 새롭게 바라볼 수 있는 강력한 창이다. 트위터는 수백, 수천만 명이 사용하는 플랫폼으로서도, 그리고 트렌드 ‘제조업체’로서도 무시할 수 없는 영향력을 발위한다”고 강조했다. editor@itworld.co.kr 

트위터 BI 분석 2014.10.30

더 “똑똑한 세상”을 위한 사물인터넷과 빅데이터 분석 - IDG Summary

클라우드와 소셜 네트워크, 모바일과 빅데이터가 그러했듯 사물인터넷 또한 비즈니스의 가치 창출 과정 전체에 큰 변화를 가져올 것이다. 기회를 적시에 포착하고 활용하기 위해서는 우선 소비자들이 새로운 기술에 무엇을 바라고 있는지를 정확하게 파악해야 한다. 갈수록 사물인터넷 기술에 대한 기대가 커지고 있는 현재, 이러한 소비자들의 요구를 만족시키기 위해서는 사용자 뿐만 아니라 기기가 생성해내는 각종 데이터를 분석해 지속적으로 비즈니스 전략을 강화해야 한다. 사물 인터넷 기술이 발달함에 따라 ‘모바일’의 개념은 어떻게 재정립되고 있는지, 그리고 이에 따른 기업의 데이터 분석 전략은 무엇인지 다양한 사례를 통해 살펴보자. 주요 내용 “소비자가 선도하고 비즈니스가 발전시킨다” 사물인터넷 데이터 분석의 중요성 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 사물인터넷 산업별 주요 사례 

분석 2014.10.02

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