팬데믹을 기점으로 일하는 방식이 근본적으로 변화하는 가운데, 많은 기업이 우수한 인재를 채용하고, 유지하는 데 애를 먹고 있습니다. MZ 세대가 기업의 주요 구성원으로 등장하고 하이브리드 근무 방식이 보편화되면서 직원들이 회사에 기대하는 지원의 수준이 달라졌습니다. 하지만, 이를 지원해야 할 기업의 운영 체계나 HR 시스템은 과거에 비해 크게 달라지지 않았습니다. 이제 기업이 고객에게 제공하는 경험과 눈높이를 기업 내부 사용자, 즉 직원들에게도 적용해야 할 시점입니다. ServiceNow는 기존의 직원 데이터 기록/관리 중심의 HR 시스템 개념에서 벗어나, HR, 총무, IT 등 회사가 제공할 수 있는 업무 지원 서비스를 임직원에게 보다 효과적으로 전달할 수 있도록 하는 솔로션으로, 많은 글로벌 기업들의 일하는 방식을 바꾸어 나가고 있습니다. Fortune 500 기업의 80% 이상이 사용하고 있는 ServiceNow의 제안을 확인해 보시기 바랍니다.

지난 수십 년 동안 사용되어 왔던 기존의 멀티 프로토콜 블록 및 파일 스토리지 솔루션은 통합 어레이가 약속했던 유연성과 효율성을 제대로 제공하지 못하고 있다. 또한, 초기에는 블록 또는 파일 사용 사례에 맞게 구축되었지만, 새로운 프로토콜을 볼트-온(bolt-on) 방식으로 적용하면서 규모에 따라 관리 복잡성을 크게 증가시켰다. 본 영상에서는 퓨어스토리지 Flash Array 파일 서비스를 통해 높은 성능과 효율성을 유지하며 레거시 시스템의 복잡성과 문제점, 열악한 경제성을 극복하는 방법을 자세히 알아볼 수 있다.  웹사이트 / 블로그 클릭

시장이 변하고 있습니다. 다양한 변화가 확인되고 있습니다. 고객들은 기업이 더 민첩하기를 기대하고 있습니다. 하지만 인력에는 제약이 있습니다.모두가 비용에 어려움을 겪기도 합니다. 스마트 제조는 이런 문제를 헤쳐 나가는 데 있어 고려할 수 있는 좋은 시작점입니다. 인더스트리 4.0 그리고 스마트 제조와 관련된 최신 트렌드 및 기술을 비롯해 스마트 제조에 필요한 구성 요소, 이를 실제로 구현한 기업 사례까지 스마트 제조를 다양하게 살펴봅니다. 

최근 제조 분야에서는 분석을 어떤 업무에서 활용하고 있을까요? 나아가 다양한 품질·공정·최적화 문제를 해결하기 위해 활용하는 다양한 분석 기법에는 무엇이 있을까요? Composite AI의 대표적인 머신러닝, 최적화, 실시간 이미지 분석에 대한 사례를 기반으로, 현재의 개별 분석 기법을 미래에는 어떻게 복합AI(Composite AI)로 확장 및 활용할 수 있는지 구체적인 사례를 통한 비전을 제시합니다.

비즈니스의 디지털화 가속, 기술 발전의 속도 증가, 사이버 공격의 수와 정교함의 증가에 따라 사이버 보안의 미래에 큰 영향을 미치는 거시적 트렌드가 나타나고 있습니다. 거시적 트렌드를 살펴보는 한편, 이를 바탕으로 보안을 통해 디지털 트랜스포메이션을 강화할 수 있는 핵심 전략을 소개합니다. 

최근 사이버 보안 역량과 위협에 많은 발전이 있었습니다. 머신러닝(ML)은 공격과 방어 측면 모두에서 이런 발전의 원동력이 되는 기술입니다. 보안 전략은 친구이자 적이 될 수 있는 ML의 이중적인 특성을 충분히 고려해야 합니다. 미래의 사이버 보안 전문가는 ML을 사용하고, 보호하며, 방어하는 방법을 알아야 합니다. 여기서는 보안 전략에 영향을 미치는 새로운 위협과 혁신적인 ML 솔루션을 소개합니다.  

데이터팀이 데이터의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 힘을 실어주기 위해 많은 기업이 온프레미스 하둡 환경을 클라우드로 전환하기 위한 대규모 현대화 이니셔티브를 준비하고 있습니다. 하지만 마이그레이션을 제대로 계획하지 않으면 그 과정이 매우 복잡하고 어려워질 수 있습니다. 이번 웨비나에서는 하둡에서 Databricks 레이크하우스 플랫폼으로 마이그레이션해야 하는 이유, Databricks의 지원 방안, 그리고 Azure Databricks의 이점과 차별화 전략에 대해 알아보겠습니다. 또 Cloocus에서 제공하는 Azure Databricks 진단 프로그램을 통해 하둡에서 Databricks로의 마이그레이션을 가속화하는 방법도 소개합니다.

하이브리드 멀티 클라우드와 AI 애널리틱스의 도입과 활용이 증가하는 환경에서 기업의 데이터는 더욱 여러 곳에 분산되어 저장되고 있습니다. 이렇게 분산된 데이터를 다시 통합하기 위해 더 빠르고 비용 효율적인 방법을 찾는 수요도 함께 늘어나고 있습니다. 기업은 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크를 도입하여 대응하려고 했지만, 데이터는 여전히 통합되지 못하고 사일로 상태에 갇혀있습니다. Denodo는 논리적 방법으로 데이터를 통합하고 관리할 수 있도록 현재 시점에 맞는 솔루션을 제공합니다. Denodo Platform을 활용하면 데이터 관리를 유연하게 할 수 있어, 머신러닝부터 클라우드, 데이터 과학 등 기업의 핵심 IT 전략을 더욱 원활하게 실현할 수 있습니다.  이번 웨비나에서는 데이터 가상화를 기반으로 한 Denodo의 새로운 데이터 관리 접근 방법을 알아보겠습니다. 또한 Denodo Platform 제품과 글로벌 고객 사례도 소개하겠습니다. 

많은 기업이 디지털 전환을 위해 클라우드(SaaS) 환경으로 전환하고 있습니다. 각 CSP에서는 “클라우드의 공동 책임” 모델을 통해 데이터 및 계정에 대한 책임이 사용자에게 있다고 발표하였습니다. 마이크로소프트 365, 구글 워크스페이스, 슬랙과 같은 다양한 SaaS 환경에서 데이터를 안전하고 효율적으로 보호하는 방안에 대하여 설명드립니다.

모든 것이 디지털화되어가는 환경에 신속하고 유연하게 대응하기 위해 인프라와 애플리케이션도 변화하고 있습니다. 인프라와 애플리케이션의 경계가 허물어지고 있으며, 많은 기업이 운영과 개발이 충돌하는 현실에서 어떻게 IT 균형을 유지하고 문제를 해결할 것인가에 대해서 고민합니다. 본 세션에서는 디지털 환경에 맞춰 인프라 및 애플리케이션 환경 변화에 대한 준비를 어떻게 시작하면 좋을지 살펴봅니다.

디지털 전환의 확대로 폭발적으로 증가하는 데이터를 전략적으로 활용하는 것이 무엇보다 중요해진 시대가 도래했습니다. 기업은 이제 데이터에 기반한 의사소통과 함께 데이터 활용을 중심으로 비즈니스 전략을 세워 경쟁력을 확보해야 합니다. 기업 시스템의 핵심 소프트웨어로 분류되는 DBMS도 지금의 변화에 대응하여 진화하고 있습니다. 본 세션에서는 클라우드 환경에서 오픈소스 DBMS 기반 플랫폼의 실제 구축 사례를 통하여 오픈소스 DBMS를 이용한 업무 혁신 방안에 대하여 이야기해 보고자 합니다.

인공 지능은 지금까지 발명된 기술 중 가장 유용하고 강력한 기술 중 하나입니다. 또한 가장 근본적으로 오해를 받고 있는 기술 중 하나이기도 합니다! 이 세션에서는 Google의 로렌스 모로니가 인공지능이 무엇인지, 그리고 '영감과 정보 제공'이라는 전략을 통해 개발자가 인공지능을 최대한 활용할 수 있는 방법에 대한 인식을 높이는 데 어떻게 앞장섰는지에 대해 자세히 설명합니다.