데이터 관리 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
파워 BI는 데이터를 차트로 그리는 것 이상의 수많은 재주를 지녔다. 여기 이 재주꾼 도구를 알뜰하게 이용하는 방법을 소개한다.
LHG 컴퓨팅 그리드를 위한 네트워크 인프라 지난 열 번째 글에서 소개한 바와 같이 LHC 빅데이터를 처리하기 위해 CERN에서 국제
IT에서는 ‘하이프(Hype)’라는 열풍이 뜨거울수록, ‘오해’와 ‘잘못된 통념&rs
데이터 과학자들이 알고리즘을 구축하고 배포할 수 있게 해주는 플랫폼은 기업이 이전보다 더 빠르게 데이터를 조작하려고 하면서 더 중요해졌다.
기업 내 가용 데이터에 실시간 액세스 하기 원하는 사용자가 늘고 있다. 그리고 이로 인해 기업 내 현업 사용자도 사용할 수 있는 데이터 시각화 및 분석 도구를 전문 개발하는 기업들이 &lsq
전략적 비즈니스 결정을 내리기 위해서는 탄탄한 비즈니스 인텔리전스(BI)가 필수다. 그러나 BI를 제대로 활용하지 못하는 기업이 상당수에 이른다. 이유는 다양하다.
데이터옵스(DataOps)는 데이터 운영을 의미한다. 개발 운영이라는 뜻의 데브옵스(DevOps)에 데이터 공학자와 데이터 과학자 역할을 결합한 신조어다. 데이터 중심 기업에 필요한 도구와 공정,
최고 분석 책임자(CAO)는 데이터를 비즈니스 가치로 전환하고, 데이터 관련 비즈니스 변화를 주도하는 등 기업의 데이터 분석 운영을 책임진
지멘스는 1879년 최초의 승객용 전기 기관차를 포함하여 약 150년 동안 열차를 개발했다. 하지만 최근의 트랙(Track) 혁신은 데이터 분석
공개적으로 인정하는 사람은 거의 없겠지만 데이터 애널리틱스는 여러 IT리더들에게 있어 어둠의 과학에 가깝다. 신비로운 방법과 겉으로 보기에