데이터 관리 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
실패한 AI 프로젝트는 시간과 자원을 낭비하고, 평판을 손상시키며, 혁신을 저해한다. AI 프로젝트에서 성공하려면 고품질 데이터 확보를 위한 필수적인 절차를 갖춰야 한다.
퍼블릭 클라우드 시장은 폭발적으로 성장하고 있는데, 그 이유는 쉽게 이해할 수 있다. 생성형 AI에 대한 관심으로 기업은 데이터 스토리지와 컴퓨팅 등 더 많은 자원을 할당하기 위해 퍼블
서로 다른 BI, 분석 및 데이터 과학 도구는 사용자 그룹 간에 데이터 해석, 비즈니스 로직 및 정의 측면에서 불일치를 초래한다. 유니버설 시맨틱 계층이 이러한 불일치를 해결할 수 있다.
AI 시대에 접어들면서 데이터의 가치는 기하급수적으로 증가했다. 학습과 최적화를 위한 독점 데이터의 가치는 과거와 비견되지 않는다. 이제 기업의 데이터를 기업 전체 가치 측면에서 바
오늘날 비즈니스 환경은 어느 때보다 빠르게 변화하고 있다. 신기술이 끊임없이 등장하고 시장 상황이 급변하는 가운데 기업은 천재 지변이나 인재 사고에도 대응해야 한다. 점점 더 복잡
생성형 AI 시대가 도래하면서 최근 많은 기업이 AI 모델 확보와 데이터 인프라 정비에 대해 고민하고 있다.
의료 서비스 전문 기업 세비타(Sevita)의 CIO 패트릭 피치니노가 독립형 데이터마트를 통합 기업 데이터 플랫폼으로 전환하고, 데이터 중심 비즈니스를 촉진하기 위해 의미 있는 대시보드를
생성형 AI 얼리어답터들은 챗GPT, 마이크로소프트 코파일럿, 여타 유사한 SaaS 도구를 애용했다. 다소 비용이 발생하지만 자체 인프라스트럭처 부담을 덜 수 있는 도구들이었다. 그러나 사용
CIO 코리아와 ITWorld가 데이터와 AI의 현황과 전략을 살펴보는 ‘퓨처 오브 데이터&AI 리서치 서밋 2024(Future of Data & AI Research Summit 2024)’를 10월 23일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르
퍼블릭 클라우드 플랫폼의 중력이 약화되는 양상이다. AI 및 여타 기술로 인한 여파다. 이러한 추세는 기업에게 좋은 소식일 수 있다.