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BI|분석 / 애플리케이션 개발

“운영 관리가 AI/ML의 성패를 결정한다” 머신러닝을 위한 MLOps 전략과 HPE Ezmeral MLOps - IDG Summary

과학 기술에는 어두운 이면이 존재한다. 인간의 이미지를 실제와 유사하게 합성하는 ‘딥페이크(Deepfake)’도 이런 논란이 있는 대표적인 기술이다. 가장 널리 알려진 사용례가 가짜 뉴스와 디지털 성범죄 영상 제작일 정도로 딥페이크의 역기능을 우려하는 목소리가 크다. 하지만 순기능도 간과해서는 안 되는 부분이다. 딥페이크로 그리운 사람의 생전 모습을 재현하거나 고품질 합성 영상을 제작해 영화 산업의 효율을 높일 수 있으며, 질병 진단에 활용하기도 한다. 특히 최근에는 적은 양의 데이터에 AI 알고리즘을 적용해 데이터양을 늘리는 ‘데이터 증강’ 분야에서 새로운 게임 체인저로 주목받고 있다. 다양한 활용사례를 통해 딥페이크의 명암을 살펴보고, 의미 있는 발전 방향을 모색해 본다. 주요 내용 - “AI가 낳은 괴물?” 딥페이크의 탄생 - 딥페이크의 핵심 기술 ‘GAN’ - 그리고 시작된 가짜와의 전쟁 - 산업 전반의 혁신을 가져올 ‘게임 체인저’로서의 딥페이크 - 딥러닝을 활용한 딥페이크 탐지 기술 동향 - 딥페이크를 감당할 사회적 역량이 필요한 시점

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BI|분석 / 애플리케이션 개발

AI 기반 ‘지능형 자동화’ 시대의 RPA 홈쇼핑·유통업 분야 사례 - IDG Summary

RPA, 이제는 낯설지 않은 단어다. 그만큼 관심도 높고 니즈도 많다. 그러나 막상 적용한다고 하면 넘어야 할 허들이 상당하다. 환상에 빠져 무턱대고 RPA를 시작했다가 현실적 제약에 부딪히는 것이다. 이를테면 RPA 대상 업무에 정형화된 규칙이 없거나 데이터 변동이 큰 경우다. 프로젝트 진행 중에 해당 업무가 드롭되는 일도 태반이다. 이 환상을 현실화하는 열쇠가 있다. 바로 ‘인공지능(AI)’이다.  주요 내용 - AI와 만난 RPA, 어떻게 ‘진화’하고 있나?  - 금지어 검수의 ‘정확성’과 ‘속도’를 높이다 - ‘동영상’까지 지원하는 심의 모니터링 자동화 - ‘VOC 데이터’를 분석하는 지능형 자동화  - ‘지능형 자동화’, 한 걸음 더 나아가다 

Automation Anywhere / 레인보우브레인 2020.10.06

BI|분석

"고맙다, 빅데이터" 6대 성공 사례 - IDG Summary

빅데이터를 기업 경영에 제대로 도입하려 할 때 기술만 안다고 해서 되는 것은 아니다. 높은 기술 수준과 더불어 기업의 상세한 운영 프로세스 이슈와 산업 지식을 알아야 하며 외부 공급자나 판매 채널들과 협업하는 비즈니스 모델도 제시할 수 있어야 한다. 지금까지 LG CNS가 진행했던 빅데이터 사례들 가운데 6가지를 소개하고자 한다. 주요내용 Case 1. 소비재 기업 : 구매 심리 예측해 판매량 올리는 개인화 추천 Case 2. 식품회사 : 정확한 수요 예측으로 시장 경쟁력 확보 Case 3. 제조사 : 다양한 고객 불만 분석해 렌탈 해지율 감소 Case 4. 제조사 : 고객의 삶을 이해하는 신제품 개발 Case 5. 제조사 : 투명한 거래 보장+금전적 누수 방지 위한 이상거래 탐지 Case 6. 제조사 : 빅데이터 기반의 공정 품질 추적성 확보 제언 : 벤치마킹할 사례들 ‘무궁무진’

LG CNS 2014.10.01

BI|분석 / IT 거버넌스|컴플라이언스 / 데이터베이스 / 스토리지 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 오픈소스 / 콘텐츠 관리 / 프로젝트 관리

빅 데이터, 데이터 주도형 기업을 이끄는 힘…그 실천 전략과 사례 - IDG Tech Focus

최근 빅 데이터를 중심으로 기업에게 던져진 과제는 빅 데이터를 저장하고 분석하는 기술 중심의 프로젝트가 아니라 데이터를 활용해 통찰력을 얻고 이를 바로 비즈니스로 구현할 수 있는 데이터 주도형 기업으로 가는 길이다. 그러나 데이터 주도형 기업으로 가는 길은 그리 간단하지 않다. 일부 팀이나 최고 의사결정권자만이 아닌 전체 임직원이 대량의 데이터에 접근할 수 있는 환경과 분석 결과를 바로 비즈니스로 구현할 수 있는 조직 편성 등 검토해야 할 사항들이 많다. 실제 빅 데이터를 바라보는 관점이 기술 중심의 프로젝트가 아니라 기업이 실현하고자 하는 비즈니스 목적을 기반으로 실행하는 것이 중요하다. 데이터 주도형 문화를 활용해 치열한 경쟁을 이기고 성공 반열에 오른 기업들의 실질적인 팁과 사례를 알아보고 자사의 데이터 주도형 기업은 어떠한 모습일지 계획을 세워보자. 주요 내용 빅 데이터, "경영을 바꾸는 힘" 성공적인 빅 데이터 프로젝트를 위한 전략 가이드 데이터 주도형 문화로 통찰력을 확보한다…UPS, 인텔, 익스프레스 등 사례 모음

ITWorld / KTNexR 2013.09.05

BI|분석 / 데이터베이스 / 보안 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 콘텐츠 관리

빅 데이터 가치 찾기의 첫 실험대, 빅 데이터 보안 분석 - IDG Tech Focus

"구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배." 빅 데이터 또한 가치를 찾지 못하면 쓰레기에 불과하다. 어디에서든 그 가치를 찾을 수 있을 법한 빅 데이터는 역으로 어디에서도 인사이트를 뽑아내기 힘들다. 특히 보안 분야는 빅 데이터 가치 찾기의 첫 디딤돌이 될 전망이다. 나날이 발전하는 보안 위협에 대해 빅 데이터 보안 분석은 보안 솔루션의 새로운 지평을 열고 있다. 빅 데이터 보안 분석이 무엇인지, 또한 그 가치와 효용성에 대해 알아보자. 주요 내용 빅 데이터 보안 분석의 정의와 요건 빅 데이터 보안 분석, IT 보안의 새로운 물결 빅 데이터 접근법을 정보 보안에 활용, 좋긴 하지만 어렵다 하둡 기반의 빅 데이터 보안 분석 방법과 통합 보안 시스템 사례 NDAP for Security - 빅 데이터 기반 통합 보안 관리를 위한 해답

ITWorld / KTNexR 2013.08.20

BI|분석 / 데이터베이스 / 스토리지 / 엔터프라이즈 애플리케이션

"혁신과 비용간 균형 잡기", 빅 데이터 시대의 효과적인 데이터 통합 방안 - IDG Summary

IT 환경은 최근 클라우드, 소셜, 그리고 모바일 등 이 세 가지 컴퓨팅으로 인해 새롭고 커다란 변화의 시기를 맞고 있다. 특히 이로 인한 빅 데이터의 등장은 전통적인 컴퓨팅 산업을 흔들고 있으며, 기업들에게는 새로운 과제를 안겨준다. 기업들은 빅 데이터 환경을 수용하고, 이를 활용하기 위해 노력하고 있지만, 하둡과 기존 컴퓨팅 및 데이터 관리 인프라의 호환성 결여와 생산성 저하, 그리고 다른 프로그래밍 언어에 대한 숙련된 가용 인력 부재 등의 문제로 어려움을 겪고 있는 상황이다. 인포매티카가 제시하는 빅 데이터 프로젝트의 가장 기본이 되고 중요한 선결 작업인 빅 데이터 통합 방안 속에서 혁신과 비용간 균형을 잡아보자. 주요 내용 혁신과 비용 절감 두 마리 토끼 잡기에 빅 데이터 활용 빅 데이터 프로젝트의 현실적 과제 데이터에 대한 투자 가치 극대화 인포매티카 파워센터 빅 데이터 에디션

Informatica / ITWorld 2013.08.08

BI|분석 / 엔터프라이즈 애플리케이션

사례를 통해 본 빅 데이터 분석과 활용, "빅 데이터, 이미 생활 곳곳에 녹아 있다" - IDG Summary

빅 데이터가 회자된 지 햇수로 3년이 됐다. 물론 이전부터 거론되긴 했지만, 널리 알려지게 된 것은 3년 전부터였다. 초기에는 빅 데이터가 무엇인지, 그 실체를 놓고 얘기하는 경우가 많았지만, 이제는 사례들도 많이 나오고 있다. 그러나 빅 데이터를 활용한다는 것은 사실 그리 쉽지 않은 일이다. 그렇다고 너무 어렵게만 생각할 필요도 없다. UEFA 챔피언스 리그 사례와 카탈리나 사가 빅 데이터를 분석, 활용한 실제 사례를 통해 빅 데이터 분석과 활용의 인사이트를 찾아보자. 주요 내용 공공부문 잠재적인 빅 데이터 활용 사례 사례 1. UEFA 챔피언스 리그 사례 - 트위터 등 소셜 미디어를 이용한 감성 분석 사례 2. 빅 데이터 분석을 통한 실시간 마케팅 사례 - 카탈리나 고객 행동 기반의 마케팅

ITWorld / MicroStrategy 2013.08.02

BI|분석 / 가상화 / 데이터베이스 / 스토리지 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 콘텐츠 관리

사례로 보는 빅 데이터 성공 가이드 - IDG Deep Dive

빅 데이터에는 왕도란 없다. 폭증하는 빅 데이터를 효과적으로 저장, 관리 그리고 처리, 활용함으로써 기업 내에 통찰을 얻는 과정에서 쉽게 도달하는 방법은 없다는 의미다. 타 기업의 성공 사례를 보면 그 열매는 달고 맛있게 보이지만, 열매를 맺는 과정에서 모두들 한없이 고달프고 힘들고 험난한 과정을 이겨냈다는 것을 배워야 한다. 한없이 달고 맛있어 보이는 과일 향 속에 숨어 있는 그들의 노력과 과정을 살펴보도록 하자.  주요 내용  성공하는 기업들의 공통점, 데이터 주도형 문화  국내 빅 데이터 사례, 이제부터 시작이다   에버노트, 하둡과 파엑셀로 본격 빅 데이터 분석 환경 구현 트위터, 캐스케이딩으로 하둡 개발 속도 대폭 향상 트위터의 모든 기록을 저장, 열람케 하려는 미 의회 도서관의 도전 빅 데이터로 보안 역량 개선한 지온스의 성공담

ITWorld 2013.03.28

가상화 / 데이터센터 / 서버|스토리지 / 스토리지 / 인프라 관리 / 클라우드 컴퓨팅

클라우드와 빅 데이터 환경을 향한 스토리지의 여정 -IDG Summary

기업들이 클라우드와 빅 데이터로 가는 여정은 길고 험난하다. 기존 IT 환경에서 솔루션 하나를 도입하는 수준이 아니라 전체 IT 인프라스트럭처를 전환하는, 패러다임의 변화다. 이미 많은 기업들이 서버 가상화를 구축해 클라우드 진입기에 접어든 상황. 가상화된 서버에는 당연히 가상화된 스토리지가 필요한데, 이는 플루이드 캐시 기술을 통해 서버와 스토리지 통합과 스토리지 가상화를 구현할 수 있다. 이번 기고를 통해 스토리지 관점에서 클라우드로 나아가는 과정과 빅 데이터 성숙도 5 단계를 설명하면서 단계별로 기업들에게 필요한 것은 무엇인지 파악해보자.    주요 내용  IT 부서의 과제, 클라우드로 가자  스토리지 가상화, 클라우드 전환의 근간 플루이드 캐시, 서버와 스토리지의 통합 기술 빅 데이터 성숙도 5단계 델, 단계별 빅 데이터 인프라 제시

DellEMC 2013.03.22

BI|분석 / 데이터베이스 / 엔터프라이즈 애플리케이션

KT, 하둡 기반의 빅 데이터 플랫폼 구축으로 비용 절감 'olleh' - IDG Case Study

KT의 CDR 시스템에 구축된 하둡 기반의 빅 데이터 플랫폼 NDAP은 대용량 비정형 데이터 수용을 통한 운영효율의 극대화를 이뤘다. 또한 기존 방식의 고성능 서버/스토리지, RDBMS 기반의 아키텍처와 비교했을 시 NDAP은 5년 TCO 기준으로 최소 약 567억 원의 비용 절감 효과를 가져왔다는 점이 KT의 NDAP 도입 확산의 직접적인 이유이기도 하다. 그러나 빅 데이터의 진정한 위력은 예측 분석과 같은 획기적인 기능이 아니라 데이터와 데이터가 엮이면서 생기는 통찰력을 바탕으로 재고 비용을 줄이거나 고객 지원 시간을 단축하는 등의 업무 내 혁신에서 나온다.    주요내용  모든 정형, 비정형 데이터 통합으로 기업 업무 최적화 CDR 시스템에 NDAP 도입, 비용절감 효과 확실  KT의 빅 데이터 활용 확대 전략  빅 데이터의 진정한 위력, 현업에서의 통찰력

ITWorld / KTNexR 2013.02.19

BI|분석 / 엔터프라이즈 애플리케이션

변화의 자본화 - 변화를 기회로 전환하기 위한 방법

세계는 지금 비즈니스의 방식을 변화하는 유례 없는 변화의 시기를 맞이하고 있다. 변화를 기회로 전환한다는 생각은 누구나 다 할 수 있다. 그러나 이런 변화의 중심에서 이를 제대로 이용할 수 있는 것은 소수에 불과하다. 이 백서는 변화를 주도하는 네 가지 핵심 트렌드를 빅데이터, 모바일, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 소셜 미디어로 파악하고 각 분야가 사회에 미치는 영향력과 이를 제대로 활용하기 위한 방안을 제시했다.    주요 내용  변화를 주도하는 네 가지 핵심 트렌드 빅데이터, 모바일, 클라우드 컴퓨팅, 소셜 미디어의 영향력  엔터프라이즈급 마이크로스트레티지 MicroStrategy 플랫폼

MicroStrategy 2013.01.21

BI|분석 / 스토리지

빅 데이터 기반 예측 분석의 중요성과 활용 방안_IDG Summary

그 동안 빅 데이터에 대한 논의가 있었다. 이제는 실제로 현업이 빅 데이터를 가지고 어떻게 분석해 의사결정에 반영하고 고객 만족도를 높이거나 수익을 개선하는데 활용할 수 있을 지에 대한 논의가 필요한 시점이다. 빅 데이터로 분석할 때, 무엇을 가지고 어떻게 할 지 좀 더 현실적인 주제를 다루고자 한다.주요 내용  지금까지 분석하지 못한 데이터는 모두 ‘빅 데이터’ 빅 데이터 분석, 질문에서 시작하라

IBM 2012.12.10

BI|분석 / 데이터 보안 / 데이터센터 / 서버|스토리지 / 스토리지

빅 데이터 준비 A to Z - IDG Deep Dive

올 한해 IT시장에서 가장 많이 등장했던 단어가 바로 ‘빅 데이터’다. 그러나 이 빅 데이터를 종전처럼 하던대로 따라가기 방식으로 접근하면 실패할 수밖에 없을 것이다. 여기, 준비되지 않은 빅 데이터가 어떻게 기업의 골칫거리가 되며, 이런 상황에 직면하지 않으려면 무엇을 준비해야 하는지를 소개한다.   주요 내용 준비되지 않은 빅 데이터 ‘빅 골칫거리 될 수도’ 기업 미래 좌우할 빅 데이터, 어떻게 준비할 것인가? 빅 데이터, 거대한 커리어 기회 창출 중 칼럼 | 빅 데이터의 위력 스케일 아웃 NAS로 빅 데이터에 대비하는 5가지 방법 블로그 | 빅 데이터, 미래의 불확실성을 줄여 줄까?

2012.10.18

BI|분석

마케터, 빅 데이터를 만나다 - IDG Tech Focus

마케터들에게 빅 데이터는 어떤 의미일까? 마케터라면 이미 여러 가지 방법으로 데이터를 분석해 봤겠지만 만족스러운 분석 결과를 얻지는 못했을 것이다. 그렇다면, 마케터들이 그 동안 왜 분석을 제대로 활용하지 못했고 무엇이 문제였으며 향후 어떻게 대처해야 하는지를 알아보자.   Issue & Why 왜 분석이 제대로 활용되지 못하는가? 성큼 다가온 빅 데이터 시대, 기업에게 필요한 역량은?   Trend & Guide 비즈니스 분석에 불어오는 5가지 트렌드 ‘그리고 대처법’   빅 데이터 분석 성공사례 퍼스트 테네시 은행 신시내티 동물원

CIO KR / IBM 2012.09.11

BI|분석 / 데이터베이스 / 엔터프라이즈 애플리케이션

데이터 속에서 가치를 창출하는 데이터 과학자 - IDG Tech Report

아는 만큼 보인다. 현재 통계 전문가나 컴퓨터 전문가들은 기업의 비즈니스를 잘 알지 못한다. 반면 해당 비즈니스를 잘 아는 전문가는 데이터를 분석할만한 수학이나 컴퓨팅 지식이 없다. 데이터 과학자는 대량의 데이터 속에서 비즈니스 가치를 창출해 내는 전문가를 일컫는다. 데이터 과학자라는 말보다는 데이터 가치 창출 전문가라고 불리는 편이 이 직업의 의미 전달에 보탬이 될 듯하다. 빅 데이터 시대를 주도할 데이터 과학자에 대한 정의와 요건, 그리고 이 직업의 현황과 미래에 대해 살펴보자.       주요 내용  빅 데이터를 다루는 자, 데이터 과학자 BI 문제의 근원적 극복 방안, 바로 '사람'  데이터마이닝+통계+분석+통찰력 = 가치 창출 부정적으로 바라본 데이터 과학자, 5D 직종 가능성  

2012.08.23

BI|분석 / 데이터베이스 / 콘텐츠 관리

빅 데이터 시대, 데이터 운용의 강자 되기 - IDG Tech Focus

바야흐로 빅 데이터의 시대다. 기하급수적으로 증가하는 데이터의 홍수 속에서 이를 어떻게 저장, 처리, 분석할 것인지, 어떻게 하면 엄청난 양의 데이터 속에서 비즈니스의 경쟁력을 뽑아낼 것인지는 이 시대 기업의 최대 관심사가 아닐 수 없다. 그러나 빅 데이터의 분석과 비즈니스에 유의미한 정보 전략 도출을 고민하기 이전에 반드시 짚고 넘어가야 할 문제가 있다. 바로, 이들 데이터가 저장되어 있는 공간이 어떻게 하면 항상 최상의 컨디션을 유지할 것인가 하는 문제다. 빅 데이터 시대에 DB의 최적화는 어떤 의미를 갖는가? 24시간 무중단, 고성능 서비스로 빅 데이터 전략에 힘을 불어넣어 줄 DB 최적화의 가이드를 제시한다.    주요 내용  빅 데이터 운영 전략의 ‘깨진 유리창’  빅 데이터 시대, DBMS 튜닝이 경쟁력이다  신한은행, 퀘스트 DB 최적화 솔루션 ‘스페이스 매니저’ 도입하여 중단 없는 고객 서비스 제공 

Quest 2012.08.07

BI|분석 / 데이터베이스 / 데이터센터 / 엔터프라이즈 애플리케이션

빅 데이터의 이해 - IDG Tech Report

2012년 IT 최대 유행어를 얘기하라면 빅 데이터를 빼놓을 수 없다. 빅 데이터라는 단어가 나온 지는 얼마 되지 않았지만, 이미 거의 모든 IT 업체들이 관련 솔루션을 제시하고 있다. 마치 2000년대 초, CRM처럼 말이다. 특히 BI 업계를 필두로 빅 데이터를 이용할 수 있다면, 엄청난 비즈니스 기회를 가질 수 있다고 설파한다. 이 또한 CRM과 유사하다. 과연 빅 데이터가 CRM처럼 한때 지나가는 마케팅 용어에 불과한 것인지, 정말 새로운 비즈니스를 가져올 것인지 스스로 판단하는 시간을 가져보자.  주요 내용 - 빅 데이터란 무엇인가  - 데이터 증가 속도가 기술 발전을 능가  - 빅 데이터 기술, 3V 가운데 두 개는 충족해야  - 빅 데이터 인프라 기술, 하둡이 전부가 아니다  - 빅 데이터 효과는 CRM 효과와 유사?  - 빅 데이터에는 데이터 과학자가 필요하다 

ITWorld 2012.04.26

BI|분석 / 데이터베이스 / 오픈소스

빅 데이터 해결사, 2012년 하둡의 현주소 - IDG Deep Dive

빅 데이터의 부상과 함께 하둡은 빅 데이터 처리의 핵심 엔진으로 초미의 관심사가 되고 있다. 기존 데이터베이스와 비교하면 그저 새싹에 불과한 하둡이지만, 가능성을 알아 본 많은 업체들이 하둡 지원에 발 벗고 나섰으며, 기업들 역시 하둡 도입을 적극적으로 검토하고 있다. 하지만 아직 하둡은 한창 성장하고 있는 기술인 만큼 장점 못지 않게 보완해야 할 점도 많고, 기업이 고려해야 할 점도 많다. 하둡의 특장점에서부터 기존 RDBMS와의 비용 분석, 하둡을 관리하기 위해 갖춰야 할 것, 하둡을 사용하는데 따르는 이익과 문제점, 주요 하둡 솔루션 등을 알아보면서 2012년 하둡의 현주소를 정리해 본다. 주요 내용 모든 산업을 바꿀 수 있는 잠재력, 빅 데이터의 힘 엔터프라이즈 IT를 설득한 하둡이 넘어야 할 벽  하둡과 RDBMS 비용 분석… '운영비용 3배 차이' 엔터프라이즈 하둡, 더 쉬워진 빅 데이터 처리 확장 가능한 프레임워크를 통한 빅 데이터 분석 과제 해결

Dell / ITWorld 2012.04.13

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