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데이터분석

SAS, 2023년 데이터 분석 시장 10가지 전망 발표...“로우코드 분석, AI 편향 개선, 써드파티 데이터 전략 변화 등 제시”

분석 솔루션 업체 SAS가 2023년 데이터 분석 시장 전망을 발표했다. 올해는 코로나19 팬데믹과 국제 분쟁으로 인해 각국 정부 기관 및 기업이 회복탄력성(resilience)을 유지하는 것이 그 어느 때보다 중요한 한 해였다. 전 세계적으로 경기침체에 대한 우려가 커지고 불확실성이 높아지는 가운데, SAS의 전문가들이 미래에 효과적으로 대비하기 위해 필요한 데이터 분석의 역할에 대해 전망했다. SAS가 제시하는 2023년 데이터 분석 시장 전망 10가지는 다음과 같다.   첫 번째로 로우코드(low-code) 분석으로 인공지능(AI) 보급 확산될 전망이다. ‘어디서나 모두를 위한 분석(Analytics for everyone, everywhere)’의 개념은 2023년에 주목해야 할 주요 트렌드이자, 기업이 AI 성숙도를 확립하기 위한 중요한 방안으로 자리잡을 것이다. 기업들이 가치 있는 인사이트를 확보하기 위해 머신러닝, 컴퓨터 비전, 사물인터넷(IoT) 분석 등의 기술 도입을 지속함에 따라 분석 역량의 수준에 관계없이 모든 사용자가 로우코드, 노코드(no-code) 옵션을 이용해 분석 프로세스에 참여할 수 있게 될 것이다. 두 번째, 인간의 편향 연구 통한 AI 편향 개선될 전망이다. AI도 편향된 결정을 내릴 수 있다는 것은 이제 많은 사람들이 이해하고 공감하는 사실이다. 2023년에 업계는 이런 사고를 더욱 확장해 편향은 우리와 우리 주변에 존재한다는 사실을 더욱 절실히 받아들일 것이다. 편향은 인간성의 핵심이자 우리가 의사결정을 내리는 방식에 영향을 미치는 것으로, 해로운 편향을 예측해 완화하는 AI를 개발하는 것이 과거의 실수를 되풀이하지 않고 앞으로 나아가는데 필요한 신뢰 형성의 첫 걸음이 될 것이다.  세 번째, 고객 데이터 전략의 재정비가 요구된다. 2023년은 마케팅 담당자들이 고객 데이터 사용 제한에 대응하는 해가 될 것이다. 서드 파티 쿠키(third-party cookies) 사용이...

SAS 데이터분석 트렌드 2022.12.28

“미래는 확신, 도입은 현재 진행형” 2022 기업 내 IoT와 엣지 컴퓨팅 도입 및 활용 현황 조사 - MarketPulse

스티븐 호킹은 일찍이 “뇌 속의 수많은 신경 세포처럼 모든 이가 인터넷으로 연결될 것”이라고 미래를 전망한 바 있다. 기업에서도 IoT의 비즈니스 가치를 이해하고 데이터의 수집과 활용 대상을 더욱 폭넓게 상상하기 시작했다. 데이터를 수집할 수 있다는 것은 곧 제품 성능과 수명, 고객 행동에 대한 고급 인사이트를 더욱 빠르고 쉽게 손에 넣을 수 있음을 의미한다. 조사 결과 2022년 국내 기업 다수가 IoT와 엣지 컴퓨팅의 미래를 확신하면서 본격 도입에 앞서 데이터 분석 역량과 보안 정책, 명확한 표준 정립을 요구하고 있었다. 주요 내용 - IoT 도입 기업은 40%, 도입 고려 기업은 30% - IoT 기술, “데이터 수집, 모니터링, 제조 장비”에서 활약 중 - IoT 기술 “데이터 분석 및 유지보수, 자산 운영 최적화에 기여할 것” - Top 3 연계 기술 “데이터 분석·엣지 컴퓨팅·네트워크 보안” - 엣지 컴퓨팅 인프라 도입률 20%에 그쳐…30%는 1년 후 도입 고려 - IoT와 디지털 트랜스포메이션, 스마트 팩토리와 제조 산업의 연관 관계 - IIoT와 유지보수 자동화의 중요성

ioT IIoT 산업인터넷 2022.10.31

내부 감사가 작동하면 사이버 사기 위험도 줄어든다

사이버 사기 공격 위험이 점차 증가하는 현대 환경에서 내부 감사자는 어떤 조치를 취할 수 있을까? IT 부서라면 이미 사이버 사기를 겨냥한 내부 통제와 탐지 툴을 사용하고 있겠지만, 내부 감사 부서의 담당자도 사이버 사기 리스크 관리를 지원할 수 있다. 국제 감사 재단(Internal Audit Foundation, IIA)과 미국 컨설팅 업체 크롤(Kroll)이 공동으로 실시한 설문조사에 따르면, 사기 리스크가 증가하면서 내부 감사자의 36%는 내부 관리에, 29%는 데이터 분석에 더 많은 자원을 투입한 것으로 나타났다. IIA CEO 앤서니 퍼글리시는 보도 자료를 통해 "기업이 신기술 투자를 늘리고 있는 상황에서 독립적 내부 감사 기능으로 내부 통제와 리스크 관리 체계를 보장할 경우 사이버 사기 위험이 줄어든다는 사실이 명확하게 나타났다”라고 밝혔다. 내부 감사 부서가 사이버 사기 위험을 줄이는 몇 가지 단계를 상세히 살펴보자. 다른 부서와의 협력을 통한 사기 리스크 평가에서 전체 데이터 세트를 테스트하는 데이터 분석 툴 활용에 이르기까지 내부 감사자의 역할은 매우 다양하다.   리스크 환경 평가 사기 행위에 대한 내부 통제를 개선하고 전반적인 리스크를 줄이고자 하는 내부 감사자가 거쳐야 하는 첫 번째 단계 중 하나는 어떤 위협이 존재하는지를 이해하는 것이다. 식별된 주요 위협 요소와 취약한 영역에 따라 실행 계획은 달라진다. 기업 리스크 관리 팀 등 다른 부서와 협력하고 IT 감사 활동을 수행하면, 기업이 피싱 공격에 얼마나 많이 노출되어 있는지를 알게 된다. 실제 사이버 공격을 식별하지는 못했으나 직원 개인 디바이스 사용이 늘어나 위험이 심각해졌음을 알게 되기도 한다. 다른 부서의 리더와 직원 관행에 대해 이야기하면서 인사이트를 얻는 방법도 있다. 어떤 경우에든, 기본 토대를 마련하고 미래에 발생할 새로운 위협을 위협을 고려하여 보다 잘 대비하는 것이 좋다. 고위 경영진으로부터 새로운 사기 모니터링 시스템이나 사기 방지 서비스를 구현하...

팀메이트 감사소프트웨어 사이버사기 2022.10.11

2022 국내 데이터 분석 현황과 전망 - Market Pulse

데이터 분석은 이미 모든 기업에서 혁신과 성장의 기폭제로 평가되고 있다. 규모를 가리지 않고 많은 기업이 앞다퉈 데이터 분석 프로젝트를 통해 비즈니스 의사결정을 위한 인사이트를 얻고자 한다. 하지만 전문가들은 데이터 분석 환경을 구축하는 것만으로는 데이터 분석의 가치를 실현할 수 없다고 지적한다. 국내 기업의 IT 전문가와 현업 사용자 대상 설문 조사를 통해 2022년 현재 국내 기업의 데이터 분석 현황을 살펴본다. 데이터 분석 환경 도입 및 관련 투자 현황, 주요 활용도를 알아보는 것은 물론, 데이터 분석의 활용도를 높이기 위해 기업이 해결해야 할 과제도 살펴본다. 주요 내용 - 데이터 분석 프로젝트 현황 - 데이터 분석 프로젝트 투자 계획 - 데이터 분석 프로젝트의 주요 목적과 사용자 - 데이터 분석 프로젝트 진행 과정의 주요 해결 과제 - 데이터 활용 확대를 위한 투자 확대 영역 - 데이터 분석 솔루션 평가 기준

BI 애널리틱스 데이터분석 2022.10.06

"디지털 퍼스트 시대, 효과적인 데이터 활용 전략은?" 한국IDG, 비즈니스 임팩트 & 데이터 플러스 2022 성료

28일 한국IDG가 '디지털 퍼스트 시대의 데이터 활용 전략'을 주제로 비즈니스 임팩트 & 데이터 플러스 2022(Business Impact & Data + 2022) 컨퍼런스를 온라인으로 개최했다. 이번 행사에서는 전 세계 다양한 기업의 기술 트렌드와 적용 사례를 살펴보고, 국내 기업에서 성공적으로 활용할 수 있는 전략이 소개됐다.   코로나19로 디지털 트랜스포메이션이 가속화되면서 많은 기업이 디지털 우선 접근 방식에 투자하고 있다. IDC는 다양한 산업에 걸쳐 더 많은 데이터를 확보하고 활용하려는 수요가 커질 것으로 전망했다. 이른바 '디지털 퍼스트(digital first)' 시대다.  프루덴셜 파이낸셜(Prudential Financial)의 데이터 품질 디렉터 로라 세바스찬 콜먼은 '디지털 시대의 데이터 리더십'을 주제로 오프닝 기조연설을 시작했다. 콜먼은 많은 기업이 디지털 우선 접근 방식에 투자하고 있으나 단순히 기술만 우선하는 경우가 많다며, 데이터 우선 접근 방식을 채택해야 한다고 지적했다. 데이터는 고객 만족과 신뢰 구축에 중추적인 역할을 한다.  콜먼에 따르면, 데이터 품질 문제로 인한 기업의 손실은 최대 30%로 추산된다. 이런 손실을 최소화하기 위한 방법은 무엇일까? 콜먼은 "디지털로 전환하려면 사고방식의 변화가 필요하듯 고품질 데이터 생성도 마찬가지다. 데이터의 중요성을 인식하고 데이터 생산 프로세스와 라이프 사이클 전반에 걸쳐 적절한 책임을 설정해야 한다. 기업의 의지와 리더십, 데이터를 최우선으로 하는 용기가 필요하다"라고 조언했다.   전문가 세션에서는 본격적으로 기술 트렌드와 활용 전략이 소개됐다. 가장 먼저 EDB 코리아 이강일 지사장은 오픈소스 DBMS 시장 지형을 살폈다. 그에 따르면, 현재 오픈소스 DBMS는 클라우드와 함께 빠르게 성장하며 기존의 상용 DBMS를 대체하고 있다. 특히 비즈니스에 필수적인 OLTP/OLAP에는 오픈소스 DB가 크게 자리 잡았다...

데이터베이스 한국IDG 데이터분석 2022.09.28

어도비, 국내 기업 데이터 분석 역량 높이는 '디지털 스킬 교육 프로그램' 온라인 과정 공개

어도비가 ‘디지털 스킬 교육 프로그램(Digital Skills Program)’을 통해 국내 기업의 디지털 역량 강화를 지원한다고 밝혔다.    어도비의 ‘디지털 스킬 교육 프로그램’은 기업이 데이터 기반 비즈니스를 운영하고 고객 경험을 향상시키는데 필요한 디지털 스킬을 갖춘 직원을 확보할 수 있도록 지원하며, 기업의 디지털 경쟁력 제고를 돕는다. 프로그램은 어도비 애널리틱스(Adobe Analytics), 어도비 타깃(Adobe Target) 등 어도비 익스피리언스 클라우드(Adobe Experience Cloud) 애플리케이션 별로 어도비가 엄선한 교육 과정을 기반으로 구성된다. AIA생명 스폰서십 프로그램&플랫폼팀 김혜민 대리는 “어도비 디지털 스킬 교육 프로그램을 통해 어도비 애널리틱스의 새로운 기능은 물론 다양한 관점에서 원하는 데이터를 손쉽게 확인할 수 있는 방법까지 습득할 수 있었다”며, “제한적 활용에 머물렀던 과거와 달리, 이제 고객 행동 데이터의 분석 과정에 대한 깊은 이해와 전문성을 바탕으로 솔루션을 활용할 수 있어 같은 데이터일지라도 더욱 다양한 인사이트를 얻는 것이 가능해졌다”고 말했다. 진에어 마케팅전략팀 이승현 대리는 “어도비 디지털 스킬 교육 프로그램을 통해 어도비 애널리틱스의 주요 기능을 습득함으로써, 비즈니스 목적에 적합한 시각화 도구를 사용하여 데이터를 분석하고 리포트를 작성할 수 있게 됐다”며 “고객 행동 분석 및 개인화 마케팅의 고도화를 위해 팀원들과 함께 학습하며, 어도비 애널리틱스 비즈니스 실무(Adobe Analytics Business Practitioner) 자격증도 취득할 수 있었다”고 밝혔다.  어도비의 ‘디지털 스킬 교육 프로그램’은 8~12주 과정으로 온라인에서 진행되며, 비디오 튜토리얼과 어도비 담당자(Adobe Customer Success Manager)의 코칭, 역량 평가, 수료증 발급 등으로 구성되어 있다.  또한 교육 과정 종료 후 원하는 이들...

어도비 데이터분석 온라인강의 2022.09.05

Databricks Lakehouse 플랫폼 소개 및 글로벌 게임사 사례 소개

AI/ML 관련 기술이 활성화되면서 많은 기업이 데이터 분석 결과에 기반한 의사 결정을 지향하고 있습니다. 이때 경영진의 확고한 의지, 구성원의 열정, 그리고 적절한 도구의 세 가지 요소가 결합했을 때 시너지를 낼 수 있는 데이터 분석 환경을 구성할 수 있습니다. 그러나 분석 환경에는 정답지가 없습니다. 이런 분석한 경우는 정답지가 있지 않습니다. 기업이 가지고 있는 데이터가 다르고  환경과 분야가 다르기 때문이다. 이번 웨비나에서는 국내 게임사의 데이터 활용 관련 트렌드와 변화 방향을 살펴보고, 주요 사례를 알아보겠습니다. 또한 데이터 분석과 관련한 고민을 가지고 있는 기업의 여정을 도와드릴 수 있는 메가존 클라우드의 컨설팅과 데이터브릭스의 특화 솔루션의 장점도 소개합니다. <32분 06초> 주요 내용 - 국내 게임사들의 성공적인 데이터 활용을 위한 트랜드 및 변화 방향 - 게임사 사례 및 MegazoneCloud Databricks Offering 소개 - Databricks Lakehouse 플랫폼 - 글로벌 게임사 사례 소개

데이터분석 게임사 사례 2022.05.19

고성능 데이터 구축 + AI 조직 체계화 : MIT Technology Review Insights

데이터 관리는 데이터 중심 조직의 기반이지만, 기업에서 데이터를 관리하기란 매우 복잡합니다. 새로운 데이터 기술이 등장하면서, 통합이나 링 펜싱이 불가능한 레거시 시스템과 데이터 사일로의 부담이 커집니다. 아키텍처 단편화는 사일로를 일으킬 뿐만 아니라 많은 조직에서 여러 가지 온프레미스 및 클라우드 기반 도구를 사용하게 되어서 대부분 최고 데이터 책임자(CDO)들에게 골칫거리가 되었습니다.  MIT Technology Review Insights는 이러한 어려움 속에서 데이터 관리와 그 기술이 어떻게 발전하고 있는지 알아보기 위해 CDO, 최고 분석 책임자(CAO, 보고서의 여러 부분에서 이들을 “데이터 리더”로 지칭함), CIO(최고 정보 책임자), CTO(최고 기술 책임자) 및 기타 고위 기술 리더 351명에게 설문을 실시했습니다. <15p> 주요 내용 - 성장과 복잡성 - 전략 조정 및 실행 : 데이터로 높은 성과를 내는 조직 - 분석 및 머신 러닝 확장 - 미래 비전 : 새로운 아키텍처를 위한 CDO 위시리스트  

데이터분석 머신러닝 데이터브릭스 2022.05.19

엔터프라이즈 데이터 클라우드의 진화를 촉진하는 하이브리드 클라우드의 ‘무한 확장’

디지털 혁신은 선택 사항이 아니다. 업종과 조직의 규모를 떠나 모두 반드시 가야 하는 길이다. 기업, 정부 등 가릴 것 없이 모든 조직은 보다 더 민첩하게 움직여야 하고, 나날이 높아지는 사용자의 눈높이와도 맞춰야 한다. 그러나 실행에 옮길 때 조직 간 차이를 만드는 요소가 있다면 바로 데이터다. 혁신의 재료인 데이터를 어떻게 다루느냐에 따라 일등과 이등이 갈린다는 사실에는 모든 조직이 공감하지만, 데이터 관리와 활용은 실상 만만한 과제가 아니다. 전략이 허술하면 자칫 비용과 복잡성 증가라는 문제를 마주할 수 있다. 그렇다면 시행착오를 줄이는 방법은 무엇일까? 클라우데라가 제시하는 5가지의 팁을 살펴보자.   데이터 주도적 혁신을 성공으로 이끄는 다섯 가지 팁  첫 번째는 사람에 집중하는 것이다. 기술과 조직 측면의 효율만 따지다 보면 핵심을 놓치기 쉽다. 데이터 속에서 가치를 찾는 것은 결국 사람이다. 따라서 더 많은 이가 더 편하게 데이터에 접근하고 활용할 수 있게 하는 것이 중요하다. 두 번째는 작게 시작해서 크게 키우는 것이다. 처음부터 너무 거창한 목표를 잡고 프로젝트를 시작하면 십중팔구 프로덕션까지 살아남지 못한다. 눈에 띄는 문제이면서 동시에 해결하기 쉬운 과제를 먼저 선정해 시작해야 한다. 작은 성공을 반복하는 가운데 더 큰 목표를 잡는 것이 현실적이다.  세 번째는 데이터와 파이프라인을 깨끗하게 유지하는 것이다. 쓰레기가 들어가면 쓰레기를 얻는 것은 당연한 결과다. 데이터를 잘 정제하고, 데이터 파이프라인을 깔끔하게 정리하는 것은 기본이다. 네 번째는 작은 데이터까지 놓치지 않고 보관하는 것이다. 고객 여정을 따라가다 보면 작은 데이터가 무수히 발생한다. 작은 것 하나까지 잘 챙기는 버릇은 데이터 분석, 머신러닝(ML) 모델 훈련 더 나아가 각종 규정 준수를 위한 거버넌스 정립에도 도움이 된다. 다섯 번째 팁은 하이브리드로 나아가는 것이다. 유연하고, 안전하고, 강력한 통합 플랫폼을 확보하는 가장 현실적이고 효...

디지털혁신 하이브리드데이터클라우드 CDP 2022.01.19

데이터를 활용한 제조업의 디지털 트랜스포메이션 전략 - IDG Summary

제조업은 인더스트리 4.0 시대를 맞아 디지털 전환 속도를 높이고 있다. 제조의 디지털 전환의 핵심으로 많은 이들이 데이터를 꼽는다. 제조 기업은 많은 데이터를 보유하고 있다. 하지만 이를 중요한 의사결정을 지원할 수 있는 정보로 가공해 활용할 수 있는 환경을 갖추고 있는 곳은 많지 않다. 물론, 이미 상당한 수준의 디지털 전환을 이룬 곳도 많다.  데이터 활용에서 리더십을 발휘하고 있는 국내외 주요 기업들의 사례를 통해 제조 프로세스 엔지니어링, 공급망, 영업 및 마케팅 등의 업무 영역에서 데이터 중심 의사결정이 어떻게 손쉽게 이루어질 수 있는지 소개한다. 주요 내용 - 문제 해결의 열쇠 ‘데이터’ - 데이터 중심의 디지털 전환의 최우선 목표 ‘시각화’ - 데이터 분석을 보편적인 역량으로 만드는 ‘태블로’ - 네패스 사례를 통해 본 데이터 중심 조직으로의 여정 - 글로벌 선도 제조 기업의 데이터 전략

데이터분석 제조업 인더스트리4.0 2021.12.28

팬데믹 대응을 위한 기술: 데이터 분석을 통해 포스트코로나 시대를 준비하는 방법

본 영상은 2021년 세계지식포럼의 한 세션으로, 기업 및 정부기관이 데이터 분석을 활용해 코로나19가 초래한 전례 없는 위기를 극복하고 새롭게 직면한 도전과제를 해결하는 방법을 제시합니다. 지난해 1~2월경 코로나19 확산 초기, 데이터 분석이 코로나19 현황 분석에 어떤 역할을 하였으며 도움을 주었는지를 설명합니다.  이와 관련한 실제 사례로 SAS가 미국의 비영리 종합대학병원인 클리블랜드 클리닉과 독일의 질병통제기관 로버트 코흐 연구소와 협력해 코로나19 확산에 효과적으로 대비한 케이스를 소개합니다. 이 밖에도 코로나 시대의 공급망 변화 예측을 비롯해 재고 관리, 정부 지원 부정수급 모니터링 등 다양한 데이터 분석 활용 사례를 소개하고, 기업 및 정부 기관이 빠르게 변화하는 포스트코로나 시대의 대응 방안에 대해 공유합니다. <34분>

코로나19 팬데믹 데이터분석 2021.10.25

성공적인 미래의 핵심 : ABCD로 알아보는 보안을 위한 4가지 방법

조직은 규모에 상관없이 하이브리드 업무와 학습 환경, 다양한 채널을 통한 상품과 서비스 공급, 그리고 끊임없는 재정적 부담을 겪고 있습니다. 이러한 어려움으로 인해 민첩한 인프라와 변화를 적극적으로 수용하는 문화의 필요성이 그 어느 때보다 강조되고 있습니다. 지금과 같이 변화가 심하고 역동적인 시대에는 모든 직원, 고객, 파트너들이 현실에서든 가상세계에서든 안전하게 비즈니스를 수행하길 원할 겁니다. 처음에는 이를 실천하기가 어렵게 느껴질 수 있지만, 오늘날 우리에게 이러한 문제를 해결할 만한 기술이 있습니다. 민감한 데이터와 IT 리소스를 보호할 수 있고, 센서와 카메라를 활용하여 안전한 물리적 공간을 만들고 자동화를 사용하여 복잡한 작업을 간단히 관리할 수 있게 됩니다. <9p> 주요 내용 - 민첩성의 기반, 안전한 조직 구축 - Automation(자동화) - Broad Ecosystem(광범위한 에코시스템 - Configuration(구성) - Data Analytics(데이터 분석)

자동화 에코시스템 환경구성 2021.10.12

“소수의 기업만이 데이터를 활용한다” 성공적인 데이터 분석 플랫폼 구축을 위한 기업의 조건 - IDG Summary

데이터는 이제 기업에 있어 필수불가결한 자원으로 자리 잡았다. 데이터를 어떻게 수집, 통합, 처리, 분석, 활용하는지에 기업의 경쟁력은 물론, 미래가 달려있다고 해도 과언이 아니다. 롯데백화점과 서울시 사례를 심층 분석해 오늘날 기업에 필요한 데이터 분석 플랫폼의 요건을 알아보자. 데이터 분석 플랫폼을 도입할 때 기업이 고려해야 할 사항도 살펴본다. <11p> 주요 내용 - 빅데이터 시대, 데이터의 중요도가 달라졌다 - 구축사례1. 롯데백화점, 온/오프라인 쇼핑 경계 허물다 - 구축사례2. 서울시, 빅데이터 통합 저장소 만든다 - 성공적인 데이터 분석 플랫폼 도입을 위한 기업 전략 - '왕도는 없다', 자사에 맞는 단계별 프로젝트가 해답

데이터분석 빅데이터 2021.09.13

지티플러스, Cloud Data & Analyics Tour 2021 웨비나 개최…"클라우드 환경에서의 데이터 분석 트렌드 소개"

지티플러스(클릭 한국 총판)와 클릭(Qlik)이 7월 7일 오후 2시, ‘클라우드 환경의 데이터 분석 & 실시간 데이터 통합 플랫폼’이라는 주제로 온라인 컨퍼런스 ‘Cloud Data & Analytics Tour 2021’을 개최한다. 클릭은 이번 행사뿐 아니라 여러 글로벌 행사를 개최하면서 비즈니스 데이터 통합부터 분석까지 지원하는 데이터 통합 파이프라인의 가치를 전달하고 있다. 매년 200여 명 이상 국내외 IT 전문가와 담당자가 참석해 온 QAT(Qlik Analytics Tour) 행사는 최신 데이터 분석 트렌드인 ‘클라우드’를 반영해 CDAT(Cloud Data & Analytics Tour 2021)라는 새로운 이름과 함께 돌아왔다.   지티플러스 안현덕 CEO는 “이번 CDAT 행사가 데이터 시각화에 집중되어 있는 국내 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 시장을 데이터 리터러시 관점으로 전환하는 계기가 될 것”이며 “지난 5년간 클라우드 관점으로 클릭을 서비스해 온 지티플러스의 노하우가 기업 담당자들에게 전해지길 기대한다”라고 말했다.   클릭 코리아 김한호 지사장의 ‘Driving Action from Data’ 기조연설 발제로 시작되는 이번 웨비나는 기업 담당자들에게 클라우드 중심 세계에서 데이터 분석을 통한 의사결정 체계를 구축하는 로드맵을 제시하고자 한다.  김 지사장은 “최근 우리가 가장 자주 듣는 개념인 4차 산업 혁명에 있어 데이터는 바로 그 언어”라며, 그 중에서도 “클릭의 데이터 통합과 분석 기능이 이번 웨비나의 핵심”이라고 짚었다.  김 지사장은 클릭의 최신 분석 솔루션과 클라우드 퍼스트(Cloud First) 접근 방식을 소개하면서, 기업이 데이터 위치와 무관하게 능동적인 지능형(Active Intelligence) 기업 역량을 구축하는 방법과 그를 통한 기업 가치 달성 전략을 전달할 예정이다.  기조연설 후에는 Qli...

Qlik 클릭 지티플러스 2021.06.25

2021 데이터 애널리틱스 이니셔티브 성공 전략 – IDG Deep Dive

코로나 19 사태 속에서도 기업은 데이터 애널리틱스에 적극적으로 투자하고 있지만, 현재 많은 애널리틱스 이니셔티브는 이해관계자들을 좀처럼 만족시키지 못하고 있다. 데이터 품질이나 적절한 도구의 선택, 모호한 비즈니스 목표가 그 이유다. 하지만 실패율을 줄일 수 있는 여러 가지 새로운 접근법과 기술이 등장하고 있다. 이번 ‘2021 데이터 애널리틱스 이니셔티브 성공 전략’에서는 데이터 애널리틱스 이니셔티브를 성공적으로 이끄는 전략 수립에 도움이 될 조언과 사례를 담았다. 주요 내용 - 현대 데이터 애널리틱스의 5가지 관점 - 데이터 애널리틱스 이니셔티브를 성공으로 이끄는 6가지 베스트 프랙티스 - 클라우드 애널리틱스의 핵심 과제와 극복 방안 - 데이터 포이즈닝 공격은 머신러닝 모델을 어떻게 손상시키는가 - 업무 생산성 및 협업 분석의 기회와 위험 - “네트워크 가시성을 향한 질주” MLB의 네트워크 분석 플랫폼 활용기  

데이터분석 전략 애널리틱스 2021.05.20

엔터프라이즈에 특화된 AI 검색 기술 IBM Watson Discovery

Forrester가 텍스트 분석 '리더' 로 선정한 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하고 컨텍스트 기반의 답변을 제시하여 효율적인 의사 결정으로 비즈니스와 업무 혁신을 제공합니다.  Watson Discovery는 자연어 처리 기능을 포함하여 머신 러닝의 최신 기술을 적용하며, 사용자 도메인의 언어로 손쉽게 트레이닝이 가능한 엔터프라이즈에 특화된 검색 기술이며 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배치 가능한 강점을 갖추고 있습니다.  주요 내용 - AI 기반 엔터프라이즈 검색 요건 - AI 기술을 적용한 검색 툴  - 기본에 충실한 Chatbot+@ - AI 를 통한 트렌드 예측의 중요성 - 소셜 분석을 통해 새로운 Insight Finding - 주요 고객 사례

왓슨 Watson AI 2021.03.09

“데이터 분석 활용률 100%를 달성하라” 사용자 계층별 비즈니스 인텔리전스 구현 전략 - IDG Summary

‘비즈니스 의사결정에 데이터를 활용하라.’ 이를 위해 수많은 기업이 BI 솔루션을 도입하고 활용 방안을 모색해왔지만 결과는 그리 좋지 않다. 셀프서비스 BI가 해결사로 나섰지만, 활용률은 그리 올라가지 않았다. 활용률이 저조한 가장 큰 이유는 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 그리고 일반 사용자가 데이터를 활용하기 위한 요구사항은 서로 다르다는 것이다. 각 사용자 계층별 요구 사항과 이를 해결하고 활용률 100%를 달성하기 위한 비즈니스 인텔리전스 구현 전략에 대해 알아보자.  주요 내용 - 사용자 계층마다 다른 데이터 활용 요구사항  - 셀프서비스 방식, 데이터 활용률이 높지 않은 이유  - 하이퍼 인텔리전스, 다양한 업무 환경에 BI 데이터를 직접 전달  - 데이터 활용률을 높이기 위한 각자의 역할 

데이터분석 활용률 셀프서비스 2020.11.23

엔터프라이즈에 특화된 AI 검색 기술 IBM Watson Discovery

Gartner 및 Forrester 의 AI 검색의 '리더' 로 선정된 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하여 컨텍스트 기반의 답변을 제시하여 효율적인 의사 결정으로 비즈니스와 업무 혁신을 제공합니다.  Watson Discovery는 자연어 처리 기능을 포함하여 머신 러닝의 최신 기술을 적용하며, 사용자 도메인의 언어로 손쉽게 트레이닝이 가능한 엔터프라이즈에 특화된 검색이며 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배치 가능한 강점을 갖추고 있습니다.  주요 내용 - AI 기반 엔터프라이즈 검색 요건 - AI 기술을 적용한 검색 툴  - 기본에 충실한 Chatbot+@ - AI 를 통한 트렌드 예측의 중요성 - 소셜 분석을 통해 새로운 Insight Finding - 솔루션 아키텍처 및 주요 고객 사례

왓슨 Watson AI 2020.11.20

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