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올해 기술 업계에서 관심을 끌 이슈로는 AI의 ROI, 전력 부족, 액체 냉각, 인텔 CEO 인선 등이 있다.
자기 전에 주문하면 다음날 새벽에 배송받는 ‘새벽배송’은 이제 일상적인 쇼핑 방식으로 자리 잡았다. 하지만 소비자에게 익숙한 서비스가 되었다고 해서 모든 기업 이 이를 안정
데이터와 AI는 떼려야 뗄 수 없는 관계의 기술이다. 그래서 데이터 조직들은 오랫동안 분석 과정에서 딥러닝과 머신러닝을 활용하며 AI 기술의 발전과 함께해왔다.
SAS가 학생과 교육자를 위한 개발 환경인 ‘학습자용 SAS 바이야 워크벤치(SAS Viya Workbench for Learners)’를 공개했다.
엔드투엔드 플랫폼에 대한 수요, 데이터와 AI의 융합, 그리고 생성형 AI 시대의 역할 변화가 이러한 변화를 주도하고 있다고 애널리스트들은 분석한다.
AI 에이전트가 프로그래밍과 사이버 보안에서 중요한 역할을 수행할 전망이다. 이에 더해 워크플로우와 비즈니스 인텔리전스에도 큰 변화를 가져올 것이라고 전문가들은 예측했다.
서로 다른 BI, 분석 및 데이터 과학 도구는 사용자 그룹 간에 데이터 해석, 비즈니스 로직 및 정의 측면에서 불일치를 초래한다. 유니버설 시맨틱 계층이 이러한 불일치를 해결할 수 있다.
자율 시스템의 시대에는 소스 가까운 곳에서 데이터를 처리할 필요가 크다. 이에 따라 일부 CIO는 2025년 로드맵에 네트워크 엣지 AI를 추가하고 있다.
가장 강력하고 유연한 데이터 과학 툴은 프로그래밍 언어다. 불과 몇 줄의 코드라 해도 자체 솔루션이 데이터 과학 문제를 해결하는 유일한 방법인 경우가 종종 있다. 그러나 프로그래밍 언