애널리틱스 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
데이터 그리고 비즈니스 프로세스와의 상관관계에 관심 있다면 ‘비즈니스 애널리스트(Business Analyst; BA)’라는 직업이 적합할 수 있다. 비즈니스 분석은 매일 숫자를 파고들며 인사이
‘데이터 과학’은 ‘RPA(Robotic Process Automation)’를 지능적으로 만들 수 있다. 그리고 RPA는 데이터 과학 모델을 프로덕션 환경에 쉽게 배포하도록 만들 수 있다.
데이터베이스의 인기는 몇 년이 아닌 십수 년을 주기로 오르내린다. 미래에 기업 전반에서 대세로 자리잡을 데이터베이스가 지금은 현재 개발자의 눈길을 끄는 단계일 수 있다.
물류업계의 거인 UPS는 고급 애널리틱스 및 머신러닝을 사용해 예측, 운영 가시성, 최적화, 보고를 지원하는 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 구축했다.
공공 및 민간기관들은 각종 데이터를 무료로 제공하고 있다. 이 공공 데이터를 활용해 비즈니스 성공을 도모할 수 있는 6가지 방법을 살펴본다.
우수한 데이터 과학 산출물을 얻기 위해서는 고품질의 데이터가 필요하다. 데이터를 정제하고 준비하는 작업은 흥미롭진 않더라도 매우 중요한 이유다.
‘구성 가능한 아키텍처’와 ‘애자일 프로세스’ 못지않게 ‘성장형 사고방식’도 중요하다. 이와 관련해 키사이트 테크놀로지스(KeysightTechnologies)의 CIO 댄 크랜츠와 이
LHC 빅데이터의 미래 – FCC와 새로운 입자 물리학 실험들LHC 실험은 2018년까지 13TeV, 190fb-1의 목표 성능에 대한 계획된
커뮤니케이션 격차(communications gap)로 인해 프로덕션 단계에 도달하지 못하는 AI 프로젝트가 부지기수다.
매주 생성되는 테라바이트 단위의 데이터에서 비즈니스 가치를 뽑아내기 위해, 그리고 데이터 사일로를 제거하기 위해 렉스마크는 단일 엔드투엔드 데이