데이터의 정형화는 데이터를 일관된 형식으로 구성하고 정리하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터를 효율적으로 분석하고 모델링하기 위해 필요한 단계입니다. 기대효과의 산정은 회사마다 다를수 있습니다. 예를 들어 매출증가, 비용감소, 고객이탈율 감소 등과 같은 목표를 설정하고, 데이터 분석을 통해 이러한 목표를 달성하기 위한 전략과 액션을 도출하고 있습니다. 이후 실제 측정된 결과와 비교하여 정량적인 평가를 수행할 수 있습니다.
다양한 데이터 분석 솔루션이 존재합니다. 솔루션적인 접근보다는 어떤 과제를 해결해야 하고 기업에서 풀고자 하는 고민 사항이 무엇인지를 명확히 정의하는게 선행되어야 합니다. 그 후 그 과제를 해결할 수 있는 아키텍처 및 솔루션을 그 후에 가장 fit이 맞는 선택을 진행하는게 좋을 것 같습니다.
저희 시리즈 웨비나 중, 4주차 웨비나가 AI를 주제로 진행됩니다. 이 세션을 들으시면 궁금하신 부분이 많이 해소되실 것 같습니다.
데이터 거버넌스에 대한 고려가 필요합니다. 이 부분은 케이스마다 적용해야 하는 가이드라인이 모두 다르기 때문에 구체적으로 궁금한 점이 있으시면 [email protected]으로 문의 부탁드리겠습니다. :)
여러 나라에 적용된 케이스들은, 관련 팀들과 확인 후 별도 답변 드리겠습니다.
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데이터 품질에 대한 문제는 분석의 시급성에 따라 다르지만 양질의 데이터에서 양질의 분석 결과가 나옵니다. 다만 아직 데이터 품질에 대한 중요성은 데이터를 자산 또는 상품으로 생각하는 조직 문화의 변화가 선행되어야 할 것 같습니다.
데이터를 활용하려는 기업은 데이터클렌징 작업을 우선적으로 수행하는 것이 좋습니다. 그런나 일정한 작업시간과 비용을 고려하여 클렌징과 분석을 동시에 진행하면서 반복적인 개선과 보완을 이루어 나가는 방법이 효과적일 수 있습니다.
적용을 위한 방법으로는 내재화 하는 방법도 있지만 좋은 기술력 있는 회사의 도움을 받는 방법도 있을 것 같습니다. 각 기업이 가지고 있는 환경적 특성과 내재화 정도에 따라 다양한 전략으로 접근방법을 고민하는게 좋을 것 같습니다.
현재 웨비나는 종료 되었습니다. 발표자에게 문의 하기로 질문 주시면 전달해드리겠습니다.
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최근 맨디언트는 APT43을 명명하고 리포트를 발간 하였습니다.
다른 답글에 APT43이라고 적으신 것을 보고 실수로 잘못 입력하신 것으로 생각했는데 아니었군요. APT42와 APT43은 모두 북한 관련 내용인 것 같은데 APT42와 APT43은 서로 전혀 다른 해킹 그룹인 것인가요?