로우코드/노코드는 컴퓨터 프로그래밍 언어로 앱을 구축하는 기존 개발 방식과 달리 코드를 쓰지 않고 드래그 앤 드롭이나 시각적 구성요소로 개발 지식이 없는 현업도 필요한 기능을 직접 앱으로 만들 수 있는 개발 방식이다. 개발자 수요 충족, 기업 내 개발 역량 확보, 프로젝트를 빠르게 진행하고 현업을 지원하는 등의 다양한 장점으로 많은 기업이 로우코드/노코드 개발 도구에 관심을 보이고 있다. 세일즈포스나 마이크로소프트 등 대기업도 로우코드/노코드 앱 시장에 뛰어든 상황이지만, 오픈소스 기반이거나 강력한 무료 버전을 제공하는 대표적인 3가지 앱의 기능과 편의성을 먼저 검토해 보자. 주요 내용 - 인력 공백 메우는 IT 기업의 묘수, 로우코드 앱 - 앱스미스 리뷰 | 예산이 빠듯한 로우코드 개발에서 더 빛난다 - 키스플로우 리뷰 | 원활한 워크플로우를 위한 로우코드/노코드 개발 도구 - 에어테이블 리뷰 | 클라우드에서 더 유연한 로우코드/노코드 도구
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Adobe 2019.02.08
IBM Power Systems를 통해 AI 기능을 활용하여 딥러닝, 머신 러닝, AI 애플리케이션의 접근성과 성능을 강화함으로써 더욱 확실하게 미래를 준비할 수 있습니다. 주요 내용 - 변화하는 컴퓨팅 환경 - IBM Power Systems와 x...
IBM 2019.02.08
IT가 비즈니스에서 차지하는 비중이 커질수록 IT 인프라의 부담도 커진다. 특히 날로 규모가 커지고 복잡해지는 IT 인프라 운영은 표준화와 자동화를 위한 많은 노력에도 여전히 많은 인력과 시간을 투여해야 한다는 점에서 기업의 과제로 남아있다. 이런 인...
IBM 2019.01.17
[본 자료를 다운로드 받으신 분들 중 추첨을 통해 스타벅스 카페라떼 기프티콘을 드립니다.(30명)] 기업들은 AI를 경쟁차별화 요소, 문제 해결자, 혁신의 원천, 고객 경험 개선제, 생산성의 원동력, GDP의 강화요인으로 간주하고 있습니다. 그...
Lenovo 2018.11.19
데이터 기반의 의사결정을 통한 비즈니스 혁신은 오늘날 모든 기업의 지상 과제라고 해도 과언이 아니다. 하지만 이를 위한 빅데이터 분석 실전은 그리 녹록지 않아 데이터의 수집과 저장부터 난관에 부딪히는 경우가 적지 않다. 물론 해법은 있다. 데이터의 수...
Amazon Web Services 2018.11.09
진짜 혁신은 기술 도입 다음 단계에 찾아온다. 한동안 부침을 겪던 AI와 머신러닝이 최근 수 년 사이 여러 기술적 혁신과 컴퓨팅 성능 상향 평준화, 풍부한 학습 데이터를 바탕으로 화려하게 부활했다. 그래서인지 머신러닝에 바라는 기대는 어느 때보다 크며...
ITWorld 2018.11.09
Forrester는 새롭게 부상하는 대화형 컴퓨팅 플랫폼(Conversational Computing Platforms) 시장을 평가하면서 가장 대표적인 벤더 7곳(Amazon, Google, IBM, Microsoft, Nuance Communica...
IBM 2018.10.17
오늘날 경쟁이 매우 치열한 비즈니스 환경에서 기업은 점점 증가하는 대용량 데이터와 함께 다양한 자동화 방식을 통해 판매량을 늘리고 비용을 절감하면서 비즈니스 프로세스를 효율화함으로써 고객을 보다 잘 이해할 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 이...
Amazon Web Services 2018.10.15
AIㆍML / BI|분석 / IT 관리 / 데이터ㆍ분석 / 미래기술
AI 주도의 데이터 인텔리전스가 미래 성공의 필수 요소로 부상하고 있다. MIT 테크놀로지 리뷰 인사이트(MIT Technology Review Insights)가 2,300명 이상의 전 세계 비즈니스 리더들을 대상으로 조사한 결과, 기업 리더들은 A...
Purestorage 2018.10.12
클라우드가 ‘대세’라는 데에는 이견이 없다. 한국IDG와 아마존웹서비스(AWS)가 2018년 3월 23일부터 4월 7일까지 IDG테크서베이에서 조사한 결과에서도 클라우드 대세론은 확인됐다. 성능, 유연성, 안정성이라는 여러 강점을...
Amazon Web Services 2018.08.30
AI 열풍이 IT는 물론 전 산업계를 강타하고 있지만, 아직까지 AI는 어떤 기업에서나 구현할 수 있는 대중적인 기술은 아니다. 전문 인력은 물론, 머신러닝 알고리즘을 위한 개발 환경부터 머신러닝 워크로드를 구동하기 위한 고성능 컴퓨팅 인프라까지 멀고...