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물류업계의 거인 UPS는 고급 애널리틱스 및 머신러닝을 사용해 예측, 운영 가시성, 최적화, 보고를 지원하는 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 구축했다.
공공 및 민간기관들은 각종 데이터를 무료로 제공하고 있다. 이 공공 데이터를 활용해 비즈니스 성공을 도모할 수 있는 6가지 방법을 살펴본다.
우수한 데이터 과학 산출물을 얻기 위해서는 고품질의 데이터가 필요하다. 데이터를 정제하고 준비하는 작업은 흥미롭진 않더라도 매우 중요한 이유다.
‘구성 가능한 아키텍처’와 ‘애자일 프로세스’ 못지않게 ‘성장형 사고방식’도 중요하다. 이와 관련해 키사이트 테크놀로지스(KeysightTechnologies)의 CIO 댄 크랜츠와 이야기를 나눠봤다.
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? 일관성이 없고 사이버 보안 위협에 취약하다면?
고객이 타이어를 현장에서 구매할지 아니면 온라인이나 전화로 구매할지 선택할 수 있다는 건 여러 데이터베이스가 통합돼 있다는 의미다.