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마이크로소프트 ‘파워 플랫폼(Power Platform)’ 제품군의 최신 툴이 비즈니스 데이터를 ‘팀즈(Teams)’ 협업으로 가져온다.
오늘날 데이터를 저장하기 위해 선택할 수 있는 수백 개의 데이터베이스가 있다. 하지만 우리는 더 많은 데이터베이스가 필요하다.
쉘, S&P 글로벌, BMW 등 유수의 글로벌 기업들이 온라인 공개강좌(MOOC)를 적극 활용해 직원들의 역량을 ‘리스킬링’하고 있다.
지난 서른다섯 번째 글부터는 빅데이터 비즈니스와 기술의 미래를 현재 기술들의 동향과 전망을 가지고 같이 엿보고 있다. 빅데이터 비즈니스와 기술의
‘포그 노드(Fog node)’는 에지 컴퓨팅을 위한 새롭고 핫한 구성요소다. 하지만 포그 노드의 진정한 용도를 이해하지 못한다면 이를 남용할
어느샌가 컴퓨터가 데이터를 보관하는 ‘캐비닛’에서 미래를 보여주는 ‘수정구슬’로 바뀌었다. 데이터 분석으로 몇 초, 며칠, 심지어는 몇 년 후에 일어날지도 모르는 일들
분석 솔루션이 만든 보고서에서 나열된 수치를 보는 것과, 상세하고 선명한 그래프를 보는 것은 전혀 다른 일이다. 특히 잘 시각화된 그래프는 트렌드를 즉시 보여주므로 기술을 잘 모르는
오늘날 ‘데이터 애널리틱스’는 디지털 비즈니스의 필수 요건이다. 하지만 그 진입 장벽은 여전히 높다. 데이터 애널리틱스 이니셔티브를 성공시키고 싶은가? 이는 데이터 거버넌스
'데이터 정제 및 준비 작업'이 여전히 데이터 과학자 업무의 거의 절반을 차지하고 있는 것으로 나타났다.
지난 마흔 한 번째 글에서 사물인터넷(IoT)이 예전에 비슷한 의미로 등장했던 용어인 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor