01 오늘의 아티클 왜 제조업의 데이터 분석은 어려울까? | 요즘IT최근 제조업에서는 전산 시스템 수가 늘어나며 데이터 역시 복잡해지고 있다. 그에 맞춰 제조업 분야 고객의 데이터 분석 의뢰도 그만큼 많아졌다. 이런 관점에서 IT 제조실행시스템인 MES와 데yozm.wishket.com 02 아티클 정보 요약- MES(Manufacturing Execution System): IT 제조 실행 시스템- 미국 제조업 시스템 단체 MESA(Manufacturing Enterprise Solutions Association International)에서는 MES의 11가지 기능을 제시한다.- 핵심 기능 4가지: 작업 스케줄링, 제품 추적성, 품질 관리, 공정 라우팅- 데이터는 가공될 수 있다: 최근 들어 엔지니..

01 오늘의 아티클 08화 전자책은 종이책을 대체할 수 있을까생며미 긴 종이책의 반격 | 전자책이 종이책의 종말? 전자책(eBook) 많이들 사용하시나요? 저는 개인적으로 선호도 하지 않고, 습관도 들이기 힘들고, 읽은 "티"내기도 힘들어 아직 사용하고 있지brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약1. 실제로 하드디스크의 수명은 10년 안팎으로 생각보다, 알고 있는 것보다 짧다.2. 기업 내 백업 시스템의 가장 마지막 단계는 "마스네틱 테이프" 저장장치이다.3. 마그네틱 테이프의 저장 기한은 30~50년이나, 종이는 수 천년이다.4. 기술이란 인간의 창작물이며, 기술이 인간을 능가하기란 어렵지 않을까.5. 일자리 위협은 기술의 발전이 아니라 "효율화"라는 인간의 이기심이 더 위험하다. 03 인사이트전..

01 오늘의 아티클 07화 "형"이 거기서 또 나와?-"한국형"은 늘 등장해"국산화"의 명과 암 | 툭하면 나오는 '한국형' IT업계에서 커리어 마지막은 KISTI(한국과학기술연구원)와 진행한 슈퍼컴퓨터 SMS(시스템 관리 모듈)의 국산화 프로젝트였다. 말이 국산화이지 모듈의brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약해당 아티클은 "이제 기술산업계는 기술과 자본, 그리고 다층적 시장이 얽힌 고차 방정식이 된 지 오래이다. 조심스럽고 치밀한 Go To Market전략이 튼실해야 한다."라고 이야기한다. 한국형이라고 하지만 실상을 가까이 들여다 보면 다른 나라의 기술을 가져온 경우가 많았고, 스스로의 기술력을 높이는 전략적 접근과 K-생태계 자체의 발전에 대해 생각해 보는 계기가 되었다. 03 인사이트팀원..

01 오늘의 아티클 06화 디지털 "대전환"이 아닌 "대변환"이 필요해데이터'를' 말하다 (6) | "디지털 대전환", "데이터 혁명"이란 게 가능한 걸까? 앞서 살펴본 바와 같이, 데이터의 활용은 실생활과 실물 경제에 지대한 변화의 동인이 되었고, "산업혁명"까지는 아brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약해당 아티클은 디지털 "대전환"이 아닌 "대변환"의 필요성을 강조하고 있다. 단순한 디지털 기술 적용만으로는 충분하지 않으며, 기술뿐 아니라 사회 구조와 산업 생태계 전반에 걸친 근본적인 변화를 요구한다. 디지털 전환은 데이터 혁명, 구독 경제와 같은 새로운 경제 모델로 이어질 수 있지만, 이를 위해서는 근본적인 문제의 탐구와 실질적인 해결책이 필요하다고 주장한다. 03 인사이트1. 대한민국이 ..

01 오늘의 아티클 05화 빅데이터 산업의 기반 "데이터 거버넌스"데이터'를' 말하다(5) | "과정"이 없는 "결과"란 없다 지난 연재에서, "디지털 대전환"의 중심은 "데이터 활용" 능력이라고 연신 주장한 바 있다. "데이터를 정보화하는 활용 과정(data maanagement processbrunch.co.kr 02 아티클 정보 요약해당 아티클은 빅데이터 산업에서 데이터 거버넌스의 중요성을 다룬다. 데이터 거버넌스는 데이터를 관리하고 규제하는 체계로, 데이터의 정확성, 보안, 규정 준수를 보장한다. 이를 통해 기업은 데이터 품질을 개선하고 리스크를 줄여 더 나은 의사결정을 할 수 있다. 특히, 데이터 규제가 강화되는 상황에서 데이터 거버넌스의 역할이 더욱 중요해지고 있음을 이야기 한다. 03 인사이..

01 오늘의 아티클 04화 정보 불평등 시대의 "데이터 저널리즘"데이터'를' 말하다(4) | "디지털 대전환", "데이터 혁명"은 실체 하는가? ;정보 불평등 시대의 "데이터 저널리즘" ​ 앞서 연재한 말미에 데이터를 정보화하는 활용 과정(data maanagement process)에서 각brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약데이터나 데이터 저널리즘이 완전 무결한 속성을 가진다 생각해선 안된다. 이들은 아날로그 실세계를 객관적으로 재현한 온전하고 순수한 결과물로만 이루어지지 않았기 때문이다. 이러한 데이터들은 어떠한 "의도"를 가지고 결과물을 만들어 낼 수 있기 때문에 1. 통계적 함정 2. 설문조사의 함정 3. 시각화의 함정 등 다양한 함정들을 인지하고 주의할 필요가 있다. 03 인사이트함정들..

01 오늘의 아티클 03화 데이터는 왜 중요한가; 빅데이터의 시대데이터'를' 말하다 (3) | 빅데이터의 시대 지난 연재에서 '디지털'과 '데이터'에 대한 기본적인 이해를 살펴보았다. 그렇게 간단하지만은 않은 이해였다. 복잡함은 일단 내려놓고, 디지털화라는brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약1. 빅데이터는 말 그대로 많은 양의 데이터라고 직관적으로 해석하기 보다, 그 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 기술에 더 초점을 둔 용어이다.2. 빅데이터의 특성은 Volume, Velocity, Variety 그리고 Veracity로 정의할 수 있는데 Veracity는 '적확한'에 가깝다. 이는 빅데이터 환경에서의 Mapping과 맞닿아 있는 용어이다.3. 데이터 과학자는 통계학, 컴퓨터과학, ..

01 오늘의 아티클 1. 머신러닝, 딥러닝의 프레임워크, 이렇게 많았어? (tistory.com) 2. 인공지능 프레임워크, 좀 더 알아보자 : 텐서플로우 편 (brunch.co.kr) 3. 인공지능 프레임워크, 좀 더 알아보자 : 케라스 편 (brunch.co.kr) 4. 인공지능 프레임워크, 좀 더 알아보자 : 파이토치 편 (brunch.co.kr)  02 아티클 정보 요약1. 텐서플로우: 수치계산과 대규모 머신러닝을 위한 오픈소스 라이브러리로, 딥러닝 모델을 만드는 데 기초 레벨부터 직접 작업해야 하는 프레임워크이기에 초보자 접근이 어렵다.2. 케라스: python 딥러닝 라이브러리로, 텐서플로우 2.0 버전과 케라스의 '간편하고 빠름'이 결합하여 초보자 접근이 용이해졌다. 텐서플로우 2.0 ..

01 오늘의 아티클 사용자 행동 데이터 분석: ③데이터를 분석할 때 주의할 점 4가지 | 요즘IT이전 글 ‘사용자 행동 데이터 분석: ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요?’에서 넷플릭스와 아마존의 사례를 통해 사용자 행동 데이터 분석이 실제 비즈니스에서 어떻게 활용yozm.wishket.com 02 아티클 정보 요약 1. 사용자들은 우리가 원하는 대로 서비스를 쓰지 않는다: 이는 분석가만의 주의사항이 아니라 기획자, 개발자라 하더라도 같다. 사용자들은 언제, 어떤 방식으로 우리의 서비스를 사용할지 모르니 예상과 다르더라도 데이터를 그대로 볼 줄 알아야 한다. 2. 데이터가 기록되는 방식을 정확히 이해해야 한다: 데이터가 기록되는 시점에 대한 이해 없이 분석을 하면 안 된다. 자칫하면 서비스..

01 오늘의 아티클 사용자 행동 데이터 분석: ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요? | 요즘IT사용자 행동 데이터 분석은 적은 비용으로 많은 사람의 행동을 분석할 수 있고, 데이터만 잘 쌓으면 사용자들의 행동 패턴을 원할 때 언제든 분석을 할 수 있어서 주목받는 중이라고 설명했습니yozm.wishket.com 02 아티클 정보 요약1. 넷플릭스는 제작할 콘텐츠가 투자대비 회수비용이 큰지 분석하는데 사용자 행동 데이터를 사용했다.2. 아마존은 평균 구매 전환율을 높이기 위해 어떤 요소가 판매에 영향을 주는지 파악하는 데 사용했다.3. 그 외에도 콘텐츠를 선정하기 위한 기준으로 사용자 행동 데이터를 활용하는 법을 알려준다.4. 데이터 QA를 할 때 사용하는 확장 프로그램으로 Omnibug라는 ..