데이터 관리 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
인공지능이 이목을 온통 끌어 모으는 시기가 이어지고 있다. 그러나 이로 인해 비즈니스를 원활하게 운영하고 핵심 미션을 발전(및 보호)하는 다수의 기술이 간과되고 있다.
SAS 이기완 전문가 기업들이 고려해야 할 AI 도입 방향을 제안한다.
데이터 품질은 성공적인 AI 프로젝트에 매우 중요하다. 그러나 원본 데이터의 풍부함, 다양성, 무결성에 주목해야 한다.
CIO Korea, IDC, SAS코리아가 ‘성공적인 기업목표 달성을 위한 AI 전략’이란 주제로 11월 27일 조찬행사를 공동 개최했다.
앤트로픽이 AI 어시스턴트를 위한 데이터 표준 기술 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)’을 오픈소스로 26일 공개했다.
생성형 AI가 이끄는 AI 범용성 시대를 맞이하고 있다. AI 기술은 모든 산업과 사회 영역과 결합하는 특징을 지닌다. 새로운 AI 혁신기술이 시대를 재편하고 패권을 강화하고 있다.
새로운 대규모 언어 모델을 바닥부터 구축할 수도 있다. 그러나 이는 대다수 회사에게 너무 부담스러운 작업이다. 다행히도 더 빠르고, 더 쉽고, 더 저렴하게 맞춤형 LLM을 배포할 수 있는 몇
글로벌 데이터 관리 솔루션 기업인 디노도가 새로운 AI 기능과 툴을 추가한 디노도 플랫폼 9.1을 발표했다.
마이크로소프트가 데이터 분석 플랫폼에 새로운 기능을 대거 추가했다. 수초 내에 자동 최적화 및 자동 확장이 가능한 AI 데이터베이스를 구축할 수 있는 패브릭 데이터베이스(Fabric Databases)
생성형 AI 사용이 급증하는 가운데, 이를 활용한 비즈니스 이점이 속속 출현하고 있다. 그러나 이 기술이 오히려 더 많은 업무를 창출하는 상황도 늘어나고 있다.