빅데이터 썸네일형 리스트형 [공유] NAVER Cloud SUMMIT (2022.12.14 / 온라인) 클라우드 도입의 과도기를 겪고 있다면 “야 나 클라우드 관련해서 물어봐도 돼?” “엇.. 나 클라우드 잘 모르는데.. 우리 회사는 온프레미스야..” 네 이건 바로 제 얘긴데요, 현재 저희 회사는 디지털 전환(DT) 과정에 있습니다. 수작업으로 키워드 리서치를 진행하는 기존의 프로세스는 시간과 인력이 많이 소요되고, 점점 늘어나는 클라이언트를 감당하기 어려워지고 있는데요. 내부 전략과 프로세스, 시스템 등 전반적인 운영에서 반복적인 업무는 인공지능을 활용하여 업무 자동화를 꾀하고, 사람은 해당 결과를 검수 및 보정만 하고 좀 더 생산적인 업무를 수행하는 것을 목표로 하고 있습니다! 그 과정에서 저희 서비스 중 여러 자연어처리 태스크에서 네이버 클라우드의 AI 서비스를 도입하기 위한 테스트를 진행하고 있습니.. 더보기 [리뷰] 빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력 데이터를 활용할 때 생각해야 할 것 데이터 분석을 통해 얻을 수 있는 결과가 목적을 잘 반영하고 있는지는 데이터의 양과 분석 방법에 좌우되지 않는다. 데이터 분석이란 눈앞의 데이터로부터 어떤 패턴을 추출하는 것이 아니다. ‘데이터를 통해 판독'한 정보는 아무리 훌륭한 데이터 사이언스를 구사하더라도 시사점(인사이트)라고 할 수 없다. ‘데이터 분석 방법'과 ‘데이터 분석을 활용하는 방법'은 전혀 다른 개념이다. 목적이 애매하면 그것이 잘 풀릴지는 운에 의지하게 된다. 애당초 잘 풀리고 있는지 어떤지조차 평가할 수 없겠지만. ‘분석’도 ‘데이터’도 어디까지나 수단이고 도구일 뿐, 답을 제시해주지 않는다. ‘데이터 분석을 통해 성과를 낸다’는 것은 ‘나무로 가구를 만든다’에 비유된다. 좋은 목재(데이터)가 있.. 더보기 이전 1 다음
