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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
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.