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디지털 재정비를 원하는 기업들에게 API(Application programing interface)가 전환의 주요 조력자로 각광받고 있다. 특히, 데이터와 애플리케이션을 클라우드로 점차 이동하는 조직에게 더욱 그렇다.
‘디지털 트윈, AI, 예측 애널리틱스’는 NTT 인디카 시리즈(NTT Indycar Series; 1996년부터 시작된 미국의 대표적인 자동차 경주대회)의 상징적인 경기인 ‘인디애나폴리스 500마일(Indianap
마이크로소프트는 애저 클라우드에서 (전체 애널리틱스 스택으로 함께 작동하는) 다양한 데이터 애널리틱스 옵션을 제공한다. 여기서는 핵심 서비스와 적합한 사용 사례를 살펴본다.
IT 분야만큼 각종 신조어가 등장하고 유행하는 분야도 드물다. 클라우드나 ERP처럼 오랜 기간 살아남는 용어도 있지만 빅데이터, 데이터마트 등과
어떤 이들은 데이터를 새로운 석유라 부르고, 누군가는 새로운 금이라고도 부른다. 철학자와 경제학자들은 비유의 적절성을 두고 논쟁할 수 있겠지만, 데이터 기반 의사 결정을 도모하는
데이터는 애널리틱스 및 의사결정의 핵심 원료이고, 강력한 데이터 공급망은 비즈니스 결과를 개선한다.
“고객 충성도를 유지하는 가장 좋은 방법은 고객이 더 적은 노력으로 문제를 해결하도록 돕는 것이다.”
금융 상품이 사용자 여정에 통합되면 다양한 이해관계자에게 어떤 영향을 미칠까?
‘대체 데이터(Alternative Data)’는 기업들이 경쟁 우위를 확보할 수 있는 기회를 제공하지만 이를 비즈니스 워크플로우에 통합하는 비용은 생각보다 클 수 있다.
기업들이 비즈니스 가치를 얻기 위해 ‘데이터 과학’에 점점 더 관심을 기울이면서 이를 지원하는 도구도 급증하고 있다. 여기서는 데이터 과학자가 주로 사용하는 도구를 살펴본다