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AIㆍML

2024년 국내 클라우드 컴퓨팅 및 AI 현황과 전망 - Market Pulse

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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AIㆍML

AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 2 : AI 사업 타당성

본 시리즈의 1편에서 정의한 바와 같이 모든 AI 여정의 첫 번째 단계는 달성하고자 하는 목표를 정확히 파악하는 것입니다. 스위스 로잔에 위치한 IMD Business School의 혁신 및 전략 교수 Michael Wade는 AI의 사업 타당성이 질...

SAS 2021.09.01

AIㆍML

AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 1 : 문제 파악

거의 대부분의 업계 경영진은 인공지능에 관심을 표하고 있으며, 이에 따른 과제들이 생겨나고 있습니다. SAS 및 MIT SMR Connections가 출간한 전략 가이드 4 부작 시리즈에서는 해결방안 제시, 당면 과제 극복방법 및 관련 리스크...

SAS 2021.09.01

BI|분석 / 보안

스트레스 테스트 2.0 : 시나리오 기반 리스크 관리 확대 및 의사결정 개선

규제 스트레스 테스트는 은행 감독에 쓰이는 주요 도구가 되었으며, 금융 기관은 각자 지역에 적용되는 의무 사항을 준수하기 위해 그 동안 많은 시간과 자원을 투입했습니다. 하지만 시나리오 기반 분석에서 얻는 이점은 그러한 기계적인 규제 준수를 넘어섭니다...

SAS 2020.08.11

AIㆍML / BI|분석 / 보안

디지털 시대의 신용 리스크 모델링을 위한 6가지 핵심 요소

특정 고객 또는 그 고객과 비슷한 고객이 채무를 이행하지 않을 확률은 얼마일까요? 수금을 위해 노력해볼 가치가 가장 큰 연체 고객은 누구일까요? 대금을 결제하지 못했어도 신용카드 사용을 허용해야 할 고객은 누구일까요? 속도, 정확성, 확신을 갖고 이러...

SAS 2020.08.11

BI|분석 / 애플리케이션 / 클라우드

'데이터 분석을 클라우드에서' 앞선 조직의 민첩한 움직임이 시작됐다

‘클라우드로 가느냐, 가지 않느냐’를 논하는 시기는 이미 지났다. 기업은 클라우드를 디지털 트랜스포메이션 여정의 한 과정으로 생각하고 있으며, 어떤 워크로드부터 클라우드로 옮길 지를 고민하고 있다. 여기서 데이터 분석도 예외는 아니다. 한국IDG는 국...

SAS 2020.03.09

BI|분석 / 데이터ㆍ분석 / 애플리케이션

'사기, 낭비, 악용 근절' 정부 재정 적자 문제 해결 방안

각지의 정부 정책이 사기, 낭비, 악용 문제에 그 어느 때보다 취약해져 있습니다. 정부를 겨냥한 사기 건수가 급증하면서 사상 최고치를 찍고 있습니다. 업계 조사에 따르면, 사기, 낭비, 악용 문제가 정부 예산 총지출의 10%에 달한다고 합니다. 정부가...

SAS 2019.11.13

AIㆍML / BI|분석

머신 러닝 모델 거버넌스

머신 러닝(ML) 모델은 다른 모델보다 거버넌스가 더 많이 요구되며, 효과적으로 ML 모델 거버넌스를 구현하려면 모델 리스크 관리(MRM)가 필요합니다. 비정형 데이터를 비롯한 방대한 양의 데이터를 새로운 통찰력과 정보로 전환할 수 있도록 ML 활용이...

SAS 2019.10.31

BI|분석 / 데이터ㆍ분석 / 디지털 마케팅

고급 분석의 문턱을 낮추다 'Approachable Analytics'- IDG Summary

경험과 직관에 의존했던 비즈니스 의사 결정을 뒤로 하고 '데이터 드리븐'(Data-Driven) 기업으로의 변화가 숨가쁘다. 비즈니스 성공을 위해 분석을 활용하려는 움직임이 나날이 확대되고 있다. 이에 따라 좀더 빠르고 편리하게, 많은 ...

SAS 2016.03.16

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