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문제를 찾기는 어렵지만 해결하기는 쉽다. 사전 예방적 접근 방식과 베스트 프랙티스를 통해 사용자 불만과 비즈니스 평판 손상을 방지할 수 있다.
조직 내 생성형 A에 대한 통제는 IT 리더에게 매우 중요하다. 하지만 이를 효과적으로 수행할 수 있는 방법이 있을까? Image
기존 광섬유를 사용해 얽힌 양성자(entangled protons)를 전송하는 안전한 양자 네트워크가 현실화에 한층 더 가까워졌다.
앞선 글(칼럼 | ‘지식 조합’이 필요하다, ① 지식 관리와 구분하기)에서 지식 조합(knowledge assembly)의 기본 개념에 대해 설명했으니 이제 많은 기업이 강력한 지식 조합 프로세스의 이
인텔 썬더볼트 셰어(Thunderbolt Share)는 썬더볼트 케이블을 두 PC를 연결해 파일을 공유하거나 PC를 제어하는 방편으로 사용한다. 간단한 이야기로 들린다. 다만 인텔은 모든 사용자를 대상으로
혁신적인 문화를 조성하려는 리더라면 지식 관리(knowledge management)와 지식 조합(knowledge assembly)을 구분해야 한다. 하나는 시스템, 데이터, 협업에 대한 이야기이며, 다른 하나는 통찰, 대화,
“D&A(Data & analytics) 리더는 비즈니스 가치와 D&A 성숙도를 높이기 위해 집단 지성에 집중해야 한다. 생성형 AI가 주도하는 집단 지성은 인간과 기계의 문제 해결 능력을 결합하여
마이크로서비스 아키텍처는 몇 가지 문제를 해결하지만 새로운 문제를 야기하기도 한다. 애플리케이션을 독립적인 서비스로 분할하면 개발, 업데이트, 확장이 간편해진다. 그러나 연결하
오늘날의 많은 IT 혁신이 가상머신(virtual machines, VM)과 가상화(하드웨어에서 소프트웨어를 분리하는 기술)에 뿌리를 두고 있다. 실제로 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, 마이크로서비스 등 오
윈도우에서 리눅스로 전환할 때 가장 큰 어려움이 바로 소프트웨어다. 윈도우에서 쓰던 것을 리눅스에서 쓰지 못할지 우려한다. 하지만 리눅스에서도 특수 목적 애플리케이션 외에 다양한