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이제 데이터가 조직의 ‘피’다. 데이터는 이제 단순히 패턴을 추적하는 것을 넘어, 조직의 원형을 변화시키고, 새로운 수익원을 창출한다. 현상 유지라는 유혹에 맞서도록 돕기도 한
오늘날 소프트웨어 시스템이 점점 더 복잡해지면서 애플리케이션 성능 및 장애 원인에 관한 ‘관찰가능성(Observability)’ 확보가 갈수록 중요해지고 있다.
2020년 8월 ‘클라우드 머신러닝 플랫폼 선택 기준 12가지’이라는 글에서 플랫폼 선택의 첫 번째 가이드라인으로 ‘데이터에 가까이 다가가기’를 제시했다. 빛의 속도가 전송
자체적으로 시도한 AI 이니셔티브의 성과를 체감하지 못하는 기업들이 흔하다. 일부 전문가들에 따르면 문제의 원인은 ‘조직 학습(Organizat
2020년 한 해 동안 경영진이 앞으로의 10년에 관해 깨달은 바가 있다면 바로 디지털 민첩성(Digital Agility)이 매우 중요하며, 데이터 리터러시(Data Literacy)는 이제 필수 역량이라는 것이다.
끊임없이 증가하는 복잡한 데이터 사일로에 갇혀 있는가? 여기서 ‘서비스형 데이터 관리(Data Management as a Service; DMaaS)’가 데이터 사일로를 해결하고, 기업으로 하여금 비즈니스 경쟁
기후 변화의 영향이 날로 심각해지면서, 디지털 경제(Digital Economy)에서도 ‘탄소발자국(Carbon Footprint)’을 줄이는 일이 더욱더 중요해지고 있다. 그렇다면 기업들은 어떻게 탄소발자국
구글에서 ‘록스타(Rock Star)’와 ‘데이터 과학자(Data Scientist)’를 검색해보자. 놀라운 일이 벌어질 것이다. ‘록스타’와 ‘데이터 과학자’ 이 두 단어를 한 문장
인류는 자신의 노동을 대신할 수 있는 다재다능한 무언가를 갈망해왔다. 연구소 과학자들의 노력 덕분에, 우리는 인공지능(Artificial Intelligence, AI)에서 해답을 찾았다. 거창한 이론대로라면 A
일론 머스크가 설립한 인공지능 전문기업 오픈 AI가 텍스트를 인식해 이미지를 생성하는 인공 신경망 달·E(DALL·E)를 5일(현지시간) 웹사이트를 통해 공개했다. 주목할 만한 특징은 &