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차세대 HDFS인 아파치 오존(Apache Ozone)은 빅데이터 생태계에서 사용하는 새로운 스토리지 컴포넌트다. 아파치 오존은 기존의 HDFS가 갖고 있던 확장성의 한계, 아키텍처에서의 문제를 극복하기 위해 10년이상 HDFS를 사용하면서 얻었던 경...
2021.01.11
빅데이터 시각화 분석을 처음부터 하나하나 배워 봅니다. 단일 인메모리 환경에서 빅데이터 시각화, 셀프 서비스 리포팅 및 고급 분석 기능을 활용할 수 있는 서버 기반 시각화 분석 솔루션 SAS Visual Analytics을 직접 실습해 볼 수 있습니다...
SAS
2020.11.24
한 장의 사진이 천 마디 말의 가치를 지닙니다. 데이터를 이해하고 인사이트를 발견하려고 할 때 특히 그렇습니다. 데이터 시각화는 수백, 수천 개 변수 간의 관계성을 알아내 상대적 중요성을 판단하거나, 혹은 이 변수가 중요한 것인지 판단할 때 특히 유용...
SAS
2020.11.24
많은 기업이 데이터 시각화에 관심이 높은 이유는 간단합니다. 많은 양의 데이터에서 인사이트를 쉽게 식별해 활용할 수 있기 때문입니다. 하지만 빠듯한 예산과 한정된 IT 자원, 그리고 전문 데이터 분석가를 보유하기 힘들어 어디서부터 시작해야 할지 고민이...
SAS
2020.11.24
비즈니스 계획에서 인프라 최적화에 이르기까지 데이터 분석은 없어서는 안될 필수 요소다. 이제 관건은 데이터와 인사이트를 일부 전문가의 전유물이 아니라, 임원부터 일선 직원에 이르기까지 모두가 활용 가능한 형태로 진화시키는 것이다. 머신러닝이나 셀프서비...
2020.08.13
기존에 롯데제과는 신제품 기획을 위한 기반 데이터로 시장 조사업체의 정형화된 리포트와 제과 산업 POS 데이터에 주로 의존했습니다. 현재 지배적인 문제들을 해결하기 위해서는 제과 시장만 분석할 것이 아니라, 제과시장을 넘어서서 식음료 산업에서 상승세인...
IBM
2019.12.02
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
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
비즈니스에서 데이터는 윤활유와도 같습니다. 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 그 가치 또한 크게 높아지면서 그에 따른 위험과 영향력도 급속도로 커지고 있습니다 새로운 데이터가 많아지면 조직이 막아내야 하는 새로운 공격 벡터도 많아질 수 있습니다....
2019.05.03
데이터만 많다고 빅데이터 프로젝트에 성공하는 것은 아니다. 요구사항이 명확하고, 필요한 데이터를 담은 데이터 레이크가 있어야 사용자들이 계속해서 접근하고 활용해 의사결정에 반영하는 시스템을 만들 수 있다. 데이터 저장과 활용이라는 측면에서 데이터 레이...
2019.04.23
우리나라의 핵심 산업인 반도체 제조 라인의 경쟁력은 겉으로 보이는 장비에서 나오지 않는다. 사물인터넷(IoT)과 빅데이터, AI 등 생산 수율을 높이는 '장비 이면의' 첨단 기술에서 진정한 경쟁 우위가 결정된다. 이처럼 신기술을 활용해 ...
2019.01.16
기존의 사무실과 회의실이 개방형 및 모바일 공간과 소규모 팀 공간에 자리를 내어주고 있습니다. 이 모든 것은 지역적으로 흩어져 있는 조직들이 효과적인 협업을 하기 위해 해결해야 하는 과제를 던져줍니다. 이뿐만 아니라 기술에 익숙한 오늘날의 직원들은 기...
2018.11.12
‘빅데이터’는 강력한 통찰력과 신속하고 현명한 의사결정, 그리고 다양한 산업에서 비즈니스 혁신을 가능하게 하는 수단이 될 수 있습니다. 빅데이터의 특히 흥미로운 개념 중 하나는 ‘데이터 레이크’입니다. 데이터...
2018.10.31
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...
2018.08.30
* 대한민국 기업은 지금 클라우드 전략 수립 중 * 클라우드의 성공, 도입 이후에 달려있다 * 절반 이상의 기업이 클라우드 전문 인력 부족으로 고민 클라우드 도입은 거부할 수 없는 흐름입니다. 이제 기업들은 클라우드 자체에 대한 질문보다 클라...
2018.05.17

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  7. 데이터 시각화, 기본에서 실전까지

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  10. 기업을 위한 7가지 데이터 시각화 실전 업무 활용 팁

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  12. 많은 기업이 데이터 시각화에 관심이 높은 이유는 간단합니다. 많은 양의 데이터에서 인사이트를 쉽게 식별해 활용할 수 있기 때문입니다. 하지만 빠듯한 예산과 한정된 IT 자원, 그리고 전문 데이터 분석가를 보유하기 힘들어 어디서부터 시작해야 할지 고민이...

  13. “데이터 분석 보편화 시대의 개막” 2020 애널리틱스 전략 – IDG Deep Dive

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  19. '사기, 낭비, 악용 근절' 정부 재정 적자 문제 해결 방안

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  21. 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...

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  25. 데이터의 미래? 귀사는 <데이터 홍수>의 위험에 대비하고 있습니까?

  26. 2019.05.03
  27. 비즈니스에서 데이터는 윤활유와도 같습니다. 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 그 가치 또한 크게 높아지면서 그에 따른 위험과 영향력도 급속도로 커지고 있습니다 새로운 데이터가 많아지면 조직이 막아내야 하는 새로운 공격 벡터도 많아질 수 있습니다....

  28. 수없이 밀려오는 데이터를 호수로 모은다 - IDG Summary

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  30. 데이터만 많다고 빅데이터 프로젝트에 성공하는 것은 아니다. 요구사항이 명확하고, 필요한 데이터를 담은 데이터 레이크가 있어야 사용자들이 계속해서 접근하고 활용해 의사결정에 반영하는 시스템을 만들 수 있다. 데이터 저장과 활용이라는 측면에서 데이터 레이...

  31. 앞선 기업, 성공 비즈니스를 위한 디지털 트랜스포메이션 구축 제언 및 노하우 - IDG Summary

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  33. 우리나라의 핵심 산업인 반도체 제조 라인의 경쟁력은 겉으로 보이는 장비에서 나오지 않는다. 사물인터넷(IoT)과 빅데이터, AI 등 생산 수율을 높이는 '장비 이면의' 첨단 기술에서 진정한 경쟁 우위가 결정된다. 이처럼 신기술을 활용해 ...

  34. 미래의 업무 공간을 실현하는 협업 솔루션 2018 구매 가이드

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  36. 기존의 사무실과 회의실이 개방형 및 모바일 공간과 소규모 팀 공간에 자리를 내어주고 있습니다. 이 모든 것은 지역적으로 흩어져 있는 조직들이 효과적인 협업을 하기 위해 해결해야 하는 과제를 던져줍니다. 이뿐만 아니라 기술에 익숙한 오늘날의 직원들은 기...

  37. 클라우드 데이터 레이크의 획기적인 장점

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  39. ‘빅데이터’는 강력한 통찰력과 신속하고 현명한 의사결정, 그리고 다양한 산업에서 비즈니스 혁신을 가능하게 하는 수단이 될 수 있습니다. 빅데이터의 특히 흥미로운 개념 중 하나는 ‘데이터 레이크’입니다. 데이터...

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