테크라이브러리 - ITWorld Korea

국내 기업의 데이터 분석 도입 및 활용 현황 조사

데이터 분석은 이미 모든 기업에서 혁신과 성장의 기폭제로 평가되고 있습니다. 기업의 규모를 가리지 않고 많은 기업이 앞다퉈 데이터 분석 프로젝트를 통해 비즈니스 의사결정을 위한 인사이트를 얻고자 합니다. 하지만 전문가들은 데이터 분석 환경을 구축하는 것만으로는 데이터 분석의 가치를 실현할 수 없다고 지적합니다. 한국 IDG는 국내 기업의 데이터 분석 및 활용 현황을 파악하고자 합니다. 또한 데이터 분석의 이점과 도입 및 활용 과정에서 부딪히는 해결 과제는 무엇인지도 찾아내고자 합니다. 기업 IT 책임자는 물론, 데이터 분석 현장에 있는 현업 사용자 여러분의 많은 참여를 부탁드립니다. ( 총 11개 질문 구성, 예상 소요 시간 5~7분 )

"챗봇 지고 예측 분석 뜬다" 2022 국내 인공지능 도입 및 활용 현황 조사 - Market Pulse

오늘날 디지털 트랜스포메이션을 추구하는 기업에 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 필수로 여겨진다. 시장의 흐름을 읽을 수 있는 새로운 인사이트를 찾아내고 업무를 자동화하는 것은 물론 공급망을 최적화하고 마케팅 성과를 극대화하려면 이 두 기술을 얼마나 잘 사용하느냐가 중요하다. 그렇다면 현재 우리 기업은 AI/ML 기술을 얼마나 어떻게 도입해 어떤 업무에 활용하고 있을까? 조사 결과 최근 2~3년 사이 국내에서 AI/ML 기술이 빠르게 확산한 것으로 나타났다. AI/ML 기술별, 기업규모별 도입, 활용 트렌드의 차이도 명확했다. 구체적인 솔루션 선택에 도움이 되도록 기업이 실제 도입해 사용하는 업체와 제품, 서비스 등도 확인했다. 주요 내용 - 국내 기업 10곳 중 4곳은 AI/ML 이미 활용 중 - 가장 선호하는 AI/ML 기술은 머신러닝/딥러닝 플랫폼과 가상 에이전트 - 머신러닝/딥러닝 ‘대세’, 챗봇 ‘내림세’, 자연어 처리 ‘오름세’ - 주로 IT 업무와 고객 서비스에 적용 - 도입 방식은 상용 솔루션 구매가 압도적 - 해외 클라우드 업체와 국내 IT 서비스 업체가 두각 - AI/ML 도입 시 가장 큰 어려움은 인력과 데이터 - 기업 10곳 중 8곳 “기대했던 효과 얻었다” - 중견기업은 AI/ML의 '무덤' 혹은 '기회의 땅' - 국내 AI/ML 시장의 본격 성장은 지금부터

“합법적 해킹으로 기업의 보안성을 높이다” 윤리적 해커의 세계 - Deep Dive

세상에 완벽한 보안은 없다. 각종 보안 기술을 아무리 도입해도 해커는 언제나 빈틈을 찾기 마련이다. 하지만 세상에 꼭 나쁜 해커만 있는 것은 아니다. 한쪽에서 기업을 공격하는 해커가 있다면, 다른 한쪽에선 기업을 돕는 착한 해커, 즉 윤리적 해커가 존재한다. 윤리적 해커(Ethical Hacker 또는 화이트 해커라고도 표현)는 일반 해커와 동일한 수준의 지식과 기술을 가지고 있으며, 기업에게 합법적으로 고용돼 해킹을 시도한다. 나쁜 해커의 입장이 되어 다양한 방식으로 시스템을 공격한 후 기업에게 어떤 취약점을 고쳐야 하는지 알려주는 식이다. 공격에 실패하더라도 상관없다. 그만큼 내부 시스템이 안전하다는 것을 기업은 윤리적 해커를 통해 확인한다. 최근엔 높은 보안성을 요구하는 금융권이나 대기업 등에서 이런 윤리적 해커에 대한 수요가 점점 높아지고 있다. 해커라고 하면 왠지 아무나 도전하기 어려운 직업처럼 보이지만 여러 보안 기술을 익힌다면 누구나 윤리적 해커가 될 수 있다. 윤리적 해커를 위한 자격증도 따로 존재해서, 해당 자격증을 공부하면 윤리적 해커가 되기 위한 기본 지식을 빠르게 습득할 수도 있다. 여기에서는 윤리적 해커에 대한 기본 정의와 윤리적 해커가 되고 싶은 사람이 보면 좋은 자격증 정보, 그리고 실제 공격이 어떻게 이뤄지는지 살펴본다. 주요내용 - '합법적인 공격자' 윤리적 해커 지망생이 알아야 할 모든 것 - 현업 종사자 인터뷰로 살펴보는 윤리적 해커의 필수 역량 10가지 - 윤리적 해커를 위한 대표 자격증 ‘CEH’ 총정리 : 비용부터 학습 방법까지 - 윤리적 해킹의 핵심 ‘침투 테스트’의 이해

기초부터 다시 시작하는 리눅스 : 기본 활용편 - HowTo

전 세계에서 운영되는 웹사이트 10개 중 4개 정도가 리눅스를 사용한다. 500가지 이상의 배포판이 나왔고, 광범위한 안드로이드 기기와 각종 슈퍼 컴퓨터에서 쓰이는 것은 물론 심지어 화성에서 운행 중인 탐사차 '퍼서비어런스'에도 리눅스가 들어갔다. 이처럼 리눅스는 등장한 지 30년이 넘었지만 여전히 가장 중요한 운영체제로 꼽히고, 기업의 IT 환경에서는 더 그렇다. 인프라 운영부터 앱 개발까지 필수 기술로 자리 잡은 리눅스를 기초부터 차근차근 쉽게 접근할 수 있도록 안내한다. 지금부터 리눅스 기본 활용 방법을 중심으로 살펴보자. 주요 내용 - 명령어 정보를 찾는 명령어 3총사 - 리눅스용 최고의 셸 프로그램 ‘배시’ 기초 가이드 - "윈도우도 괜찮아" 브라우저에서 리눅스 터미널 사용하기 - 리눅스 true, false 명령어의 숨겨진 진실 - "네가 쓴 명령어를 알고 있다" 리눅스의 hash 사용법 총정리 - 리눅스에서 수치 연산 함수를 사용하는 방법 - "함께 하면 더 강력하다" 파이프로 여러 명령어 동시에 실행하기

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국내 기업의 데이터 분석 도입 및 활용 현황 조사

2022.08.02 ~ 2023.08.19

데이터 분석은 이미 모든 기업에서 혁신과 성장의 기폭제로 평가되고 있습니다. 기업의 규모를 가리지 않고 많은 기업이 앞다퉈 데이터 분석 프로젝트를 통해 비즈니스 의사결정을 위한 인사이트를 얻고자 합니다. 하지만 전문가들은 데이터 분석 환경을 구축하는 것만으로는 데이터 분석의 가치를 실현할 수 없다고 지적합니다. 한국 IDG는 국내 기업의 데이터 분석 및 활용 현황을 파악하고자 합니다. 또한 데이터 분석의 이점과 도입 및 활용 과정에서 부딪히는 해결 과제는 무엇인지도 찾아내고자 합니다. 기업 IT 책임자는 물론, 데이터 분석 현장에 있는 현업 사용자 여러분의 많은 참여를 부탁드립니다. ( 총 11개 질문 구성, 예상 소요 시간 5~7분 )

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ATFS 및 ACTIVESCALE을 통한 스마트 아카이빙 : 과학 연구 데이터 보호

아카이브는 이제 데이터의 무덤이 아닙니다. 모든 사람들이 데이터의 가치를 이해합니다. 적합한 툴을 사용하면 데이터 분석을 통해 얻은 통찰력으로 새로운 조사법, 새로운 치료법 또는 완전히 새로운 비즈니스 모델을 만들어낼 수 있습니다. 일반적으로 더 많은 데이터를 사용할수록 더 좋은 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 모든 데이터를 계속 온라인 상태로 유지하는 것에는 많은 비용이 따릅니다. 이런 이유로 아카이브는 패시브 아카이브에서 니어라인 스토리지에 데이터를 저장하는 액티브 아카이브로 발전하고, 현재는 검색과 지능적인 이동, 외부 툴 통합을 지원하는 스마트 아카이브로 발전하고 있습니다. <8p> 주요 내용 - 패시브에서 액티브, 스마트로 - ATFS + ACTIVESCALE = 스마트 아카이브 - 간단한 파일 액세스, 즉각적인 검색 및 정책 기반 데이터 이동을 위한 ATFS - 장기 스토리지 및 보호를 위한 ACTIVESCALE 오브젝트 스토리지 - 퍼블릭 클라우드 오브젝트 스토리지와 ATFS

Quantum 2021.06.24

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