IT 전략 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
IT 및 비즈니스 리더가 AI 프로젝트를 비즈니스 목표와 연계하고 성공 지표를 설정하면 어떤 실험이 목표에 미치지 못하는지 확인하고 비용이 늘어나기 전에 중단할 수 있다.
실효성 있는 DX를 위해서는 올바른 기술, 문화, 전략으로 뒷받침되는 비즈니스 중심 접근 방식이 필요하다. 기업이 올바른 디지털 여정을 밟고 있는지 확인할 수 있도록 돕는 질문 리스트를
에이전틱 AI 도구 개발은 지나치게 복잡한 작업일 수 있다. 대다수 조직에게 그렇다.
헤드리스(headless) 데이터 아키텍처를 사용하면 조직 전체적으로 강력한 데이터 액세스를 실현할 수 있다. 출발점은 시프트 레프트다.
AI는 인간의 능력을 모방할 수 있다. 때로는 능가하기도 한다. 하지만 이러한 기술은 어떤 윤리적 기준을 따라야 할까? 사람들은 이를 실제로 어떻게 적용하고 있을까?
펜실베니아 주 보이어스(Boyers)에는 최근 185제곱미터에 달하는 새로운 데이터센터가 문을 열었다. 태양 폭풍이나 핵 비상 상황에 발생하는 전자기파, EMP(Electromagnetic Pulse)에 대비하기 위한
모든 IT 프로젝트는 여러 단계를 거쳐 진행되며 생성형 AI도 다르지 않다. 초기 파일럿 프로젝트는 기술 또는 소프트웨어가 어떻게 작동하는지 테스트하면서 달성하고자 하는 결과 또는 업
노션은 사용 중인 플랫폼이나 기기의 종류에 상관 없이 가장 다재다능한 최고의 생산성 앱으로 꼽힌다. 하지만 빈 캔버스만큼이나 잠재력이 많기 때문에 머릿속에 가득한 아이디어를 구현
데이터 처리 아키텍처를 쉽게 이해하기 위해 집의 구조와 기능을 생각할 수 있다. 집의 기초는 저장, 쿼리, 트랜잭션, 보안 및 기타 기본적인 데이터 기능을 제공하는 데이터 관리 플랫폼이
윈도우 PC는 놀랍도록 강력하고 유연하다. 각종 서드파티 앱을 설치하지 않아도 그렇다. 윈도우에는 유용한 기능이 많지만, 이런 기능을 실제로 알고 있는 사람은 드물다.