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많은 기업들이 데이터를 더 현명하게, 더 생산적으로 활용하기 원한다. 데이터옵스(Dataops)에 탄력이 붙고 있는 배경이다.또 예측 모델
데이터 거버넌스(Governance)가 중요한 이유는 무엇일까? 이유는 거꾸로 생각해볼 수 있다. 데이터의 품질이 좋지 못하다면? 사용하기 어렵고 현업 사용자에게 적절히 제공되지 않는다면? 일관
고객이 타이어를 현장에서 구매할지 아니면 온라인이나 전화로 구매할지 선택할 수 있다는 건 여러 데이터베이스가 통합돼 있다는 의미다.
기업들이 과거의 퍼포먼스를 이해하는 것뿐만 아니라 미래의 트렌드 및 사건을 예측해 민첩성을 향상시키고자 애널리틱스 역량 개발에 힘을 쏟고 있다. 그리고 점점 더 많은 기업에서 &lsquo
실시간으로 데이터 인사이트를 얻기 위해서는 각종 프로세서를 매끄럽게 만들어야 했다. 디스커버FS는 클라우드 네이티브 데이터 패브릭을 구축해 데이
데이터는 강력한 도구다. 비즈니스에 있어 특히 그렇다. 그럼에도 정작 데이터의 대응물인 메타데이터와 그것의 유용성에 대해 제대로 아는 비즈니스 리더는 그리 많지 않다. 기업이 메타
오늘날 ‘데이터 과학(Data Science)’만큼 IT 및 비즈니스 리더의 관심을 끄는 분야가 있을까. 하지만 그렇다고 해서 데이터 과학에 실패가 없는 건 아니다.
리눅스재단이 음성 데이터 생태계에 필요한 공개 표준을 정립하기 위해 ‘오픈 보이스 네트워크’를 출범한다고 22일(현지시간) 발표했다. 사용자 음성 데이터 보안에 필요한 개인정
AI에 대한 관심이 고조되면서 AI 활용을 위한 소프트웨어와 인프라에 대한 갈증도 나타나고 있다. 이로 인해 ML옵스(MLops)라는 새로운 세계를 안내해 줄 스타트업들이 많이 등장했다. 데이터
아주 흔한 스프레드시트 프로그램이 데이터 과학의 관문이라면 파이썬은 그다음 단계를 목표로 한다.