데이터 관리 솔루션 디노도를 소개합니다! --> 업무현장에서 데이터 활용 시 가장 중요한 것은? --> 데이터 활용, '이것' 없으면 시작조차 어려울 수 있습니다 현장 데이터를 적극적으로 활용하면 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 하지만 쓸 수 있는 데이터를 찾고 병합하는 작업이 선행되어야 합니다. 현장 데이터 활용 과정에서 가장 많이 발생하는 문제와 극복 방법을 소개합니다. 현장 데이터란 통제되지 않은 환경에서 수집한 원시 데이터를 의미합니다. 연구자들은 현장 데이터 활용 과정을 통해 시스템의 작동 원리와 외부 요인의 영향을 이해할 수 있습니다. 현장 데이터 수집은 사용 사례에 따라 다양한 도구와 장비를 사용하여 수행할 수 있는데요. Self-service 데이터를 적극적으로 활용하면 새로운 인사이트를 창출할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 실제로 수집한 현장 데이터를 재무 데이터와 결합하는 과정.. 데이터 보안 솔루션, ABAC 기반으로 구축하기 --> 비효율적인 권한 업데이트 시스템과 이별하다 액세스 시도가 발생하기 전에 권한을 정적으로 정의해야 하는 기존 제어와 달리, ABAC 방법론은 런타임에 표시되는 속성을 사용하여 동적으로 권한을 부여할 수 있습니다. 그러나 구현의 복잡성이라는 치명적인 한계를 포함하고 있죠. 이 글에서는 ABAC 시스템을 효율적으로 구축할 수 있는 방법을 소개합니다. 데이터 보안 영역의 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 많은 조직이 운영을 방해하고 데이터 무결성을 손상시킬 수 있는 문제에 직면하고 있습니다. 특히 다중 속성 기반 데이터 액세스 제어(Attribute-Based Access Control) 시스템을 구현하는 것이 복잡하다는 것이 주요 장벽으로 시사되고 있죠. 속성 기반 액세스 제어(ABAC)란, 부서·위치 .. 기업 데이터 관리 및 운영이 실패하는 이유 3가지 --> 해결 방안은 데이터 가상화 기술에 있습니다 오늘날 기업 데이터 관리 및 운영의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 그러나 미흡한 데이터 관리로 인해 오히려 병목현상을 겪고 있는 기업이 많아지고 있습니다. 기업의 데이터 관리 프로세스가 실패하는 이유를 살펴보고, 이에 대한 해결책을 연구해 보겠습니다. 모든 비즈니스 분야에서 데이터 관리 및 운영의 중요성이 더욱 커지고 있지만, 실제로 데이터를 제대로 활용하지 못하는 경우도 많아지고 있습니다. 실제로 업계 간 연구에 따르면, 평균적으로 조직의 정형 데이터 중 절반 이상이 제 역할을 하지 못하고 폐기되고 있습니다. 비정형 데이터 중에서는 1% 미만의 데이터만이 의사 결정에 활용되고 있죠. 또한 누구보다 데이터를 적극적으로 활용해야 할 분석가들은 업무 .. 엔터프라이즈 데이터 패브릭이 궁금하다면? --> 데이터 패브릭을 활용해 고객 경험 개선, 데이터 과학, 금융사기 예방 등을 추진할 계획이 있으시다면 포레스트 보고서를 확인해보세요! 그 중 디노도는 2024년 1분기 Forrester Wave 엔터프라이즈 데이터 패브릭 부문 리더로 선정되어 실시간 분석, 고객 360, 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, IoT 분석, 운영 인사이트, 예측 분석 사용 사례를 지원하기 위한 전사적 데이터 패브릭 전략에 집중하는 고객에 매우 적합하다는 평가를 받았습니다. ✔️ 자세한 내용은 아래 URL을 확인해주세요! 👉 eDM 보러가기 👉 보고서 확인하기 코오롱베니트는 Denodo 파트너로서 고객의 다양한 데이터를 시스템간 이동없이 빠르게 통합, 관리, 활용할 수 있도록 데이터 가상화 솔루션을 제공하며, 데이터 패브릭 환경 .. AI/ML 기반 모델 개발, 과제와 해결 방안은? --> 데이터 수집에서 모델 개발과 배포에 이르기까지 복잡한 과정을 보다 효율적으로 관리할 수 있는 방법은 없을까요? AI/ML 기반 모델 개발에 대한 과제와 해결 방안은 무엇일까요? 모델의 라이프사이클의 관리를 향상시키고, 빠르게 분석 모델을 적용해 효율적인 협업 환경을 구축하게 해주는 ModelOps(모델 옵스)에 대해 알아보겠습니다. AI/ML 프로젝트 운영화의 현황 및 문제점 2010년 초반부터 AI/ML에 관심을 보인 많은 회사들이 AI/ML을 활용해 모델 개발을 시도, 수행 또는 운영화하고 있습니다. 하지만 2019년 IDC 자료에 따르면 50% 미만의 모델이 운영화되고, 90% 이상의 모델이 배포에 3개월 이상 걸리며, 44%의 모델은 운영화되어 실업무에 적용되는데 7개월 이상 소요된다고 합니다. .. 성공적인 기업 AI환경 도입 & LLM 사례가 궁금하다면?! --> AI 시장은 빠르게 변화하고 있고, 데이터와 엔터프라이즈 컨텍스트는 모든 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 모델의 필수 요소가 되었습니다. 동남아에서 두 번째로 큰 금융 서비스 그룹 OCBC 은행은 기업AI의 대표적인 사례인데요. 클라우데라는 OCBC 은행의 대규모 AI 통합을 지원해 고객 혁신과 운영 효율성을 향상한 바 있습니다. 이를 통해 OCBC 은행은 판매, 서비스 등과 관련된 고객 대화의 실시간 컨텍스트 데이터를 분석해 수익 창출을 이끌어낼 수 있었습니다. ✅ OCBC 뱅킹 사례가 더 궁금하다면? 영상 링크 : https://youtu.be/m9sMDi7xIYA 클라우데라의 개방형 데이터 레이크하우스는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 기능을 통합해 비즈니스 인텔리전스, AI, 머신러닝 솔루션.. 온프레미스부터 퍼블릭 클라우드까지! CDP Public Cloud --> 최근 기업은 데이터가 다양한 장소에서 생성, 저장되면서 이를 관리하고 조정하기 위해 '하이브리드 데이터 전략'을 채택하고 있습니다. 공유된 보안과 거버넌스 패브릭을 통해 온프레미스와 퍼블릭/프라이빗/하이브리드 클라우드 전반에 걸쳐 전체 데이터 라이프사이클을 일관되게 관리하는 것이 중요한데요. 전 세계 데이터의 30%를 관리하는 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)은 고객이 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 모두에서 주요 데이터 분석 및 AI 기능을 제공합니다. 여러 퍼블릭 클라우드와 온프레미스에서 동작하는 개방형 데이터 레이크하우스를 제공하여 고객의 데이터가 가장 적합한 곳에 보관될 수 있도록 지원하고 있습니다. CDP Public Cloud는 탄력적인 리소스 확장으로 데이터 분석 및 처리를 효율적으로 수행하는 .. 이전 1 2 3 4 다음 홈페이지 문의사항 뉴스레터 티스토리툴바