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규모에 맞게 관리 가능한 셀프 서비스: IT 기반 비즈니스 분석

통찰력 발견을 넘어 조직 전체에 걸쳐 의미 있는 변화를 가져온다는 것은 무슨 뜻일까요? 이를 위해서는 팀 간의 협업을 통해 서로 통찰력을 공유하고 각자의 업무를 활용해야 합니다. IT 부서는 바로 이 모든 것을 가능하게 하는 핵심 역할을 담당합니다. 오늘날의 조직은 IT 부서와 비즈니스의 필요성 간 균형을 맞출 수 있는 셀프 서비스...

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클라우드 데이터 개요

대부분의 기업은 자체 데이터를 캡처 및 분석하려고 노력하고 있습니다. 그렇다면 이러한 수집 및 분석 작업은 어디에서 어떻게 이루어지나요? 과거 솔루션은 온프레미스 전용으로 배포된 데이터베이스에 한정되어 있었습니다. 하지만 오늘날의 기업은 광범위한 기술 및 배포 유형을 다루어야 하는 환경에 처해 있습니다. 개별 데이터베이스 및 Hadoop...

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확장성이 뛰어난 셀프 서비스 분석을 수행하는 5가지 단계

데이터 혁명이 시작되었습니다. 이제 셀프 서비스 분석이 대세임은 기정 사실입니다. 비즈니스 팀에서 원시 데이터에 액세스할 필요가 있는 경우 셀프 서비스 분석은 혁신적인 도구로 사용될 수 있습니다. 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스는 기존의 BI 방법론에 의문을 제시하고 IT 팀이 분석에 대한 새로운 접근 방식을 채택하도록 유도합니다....

비즈니스 인텔리전스 추천
비즈니스 인텔리전스에 대한 최근 접근 방식

조직은 많은 데이터를 보유하고 있으며 직원은 자신이 속한 분야에서 시장의 흐름을 이해하고 있습니다. 하지만 모든 직원이 '분석가' 직함을 달고 있는 것도 아니고, 직원들이 현재 사용하고 있는 소프트웨어 도구로는 데이터에서 가치를 추출하기 어렵습니다. 직원들은 시간에 민감한 질문을 많이 접하므로, 이러한 질문에 대한 답변을 빨리 찾을...

비즈니스 인텔리전스 추천
사물 인터넷의 마지막 문제 해결

사물 인터넷은 오늘날의 세계를 바꾸게 될 것입니다. Gartner, Inc.는 인터넷에 연결된 기기가 2020년까지 약 260억 개로 증가할 것으로 추정하고 있습니다. 웨어러블에서부터 홈 자동화와 제조 최적화에 이르기까지 가능성은 무궁무진하지만 이에 따라 해결해야 할 과제도 매우 많습니다. 사물 인터넷을 대중적으로 활용할 수 있도록...

비즈니스 인텔리전스 추천
2016년도 소매업 분석의 6가지 추세

소매업 분석 동향은 새로운 것이 아니지만 기술 및 기법의 발달, 그리고 파생되는 많은 새로운 기회는 기하급수적으로 확대되고 있습니다. 오늘날 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라, 기업들은 판매 시점 데이터, 웹 사이트 트래픽, 마케팅 데이터, 거래 데이터를 함께 모으고 분석하여 전반적인 관점에서 실천 가능한 통찰력을 찾아내고 있습니다...

비즈니스 인텔리전스 추천
2016년도 상위 8가지 빅 데이터 추세

2015년은 빅 데이터 업계에 중요한 한 해였습니다. 보다 많은 기업이 다양한 형식 및 규모의 데이터가 의사 결정을 내리는 데 있어 매우 중요하다는 사실을 인식했습니다. 이를 기반으로, 대량의 데이터는 물론 비관계형이나 비구조화된 데이터 형식을 지원하는 시스템이 계속 증가할 것으로 예상되며, 이러한 시스템은 기업 내부 IT 시스템에서도 원활하게...

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세부 수준(LOD) 표현식의 이해

분석에서 LOD 표현식을 사용하고 활용하는 방법에 대해 알아보십시오. Tableau에서는 데이터 분석을 통해 즐거운 경험을 하게 만드는 것을 목표로 삼고 있습니다. 사람들은 Tableau를 집중적으로 사용할 때 제품의 사용 방법에 대해 고민하지 않고 데이터에 대한 질문을 하며 즐겁게 사용할 수 있다고 말합니다. Tableau에서는 이러한...

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Salesforce 데이터를 최대한 활용하기 위한 5가지 방법

영업 메트릭에서는 파이프라인에서 수익까지의 모든 것이 매우 중요합니다. 따라서 분석 솔루션은 빠르고 쉬워야 하며 전체 데이터 환경과 원활하게 상호작용할 수 있어야 합니다. Salesforce는 오늘날 비즈니스에서 가장 널리 사용되는 고객 관계 관리 도구 중 하나이며, 수집된 데이터는 모든 영업 조직에서 의사 결정을 내리는 데 있어 매우...

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역사 속 초기 데이터 전문가를 통해 배우는 5가지 교훈

데이터 시각화의 역사는 다채롭고 흥미롭습니다. 각 시대의 초기 데이터 전문가들은 데이터를 보고 표시하는 새로운 방법을 개발했습니다. 이러한 역사를 통해 배우고 오늘날의 데이터 분석에 적용할 수 있는 가장 중요한 교훈은 무엇일까요? 다른 사람들에게 데이터를 전달하여 자신의 분야에서 변화를 시도하고 있는 사람이라면 이러한 역사 속 데이터...