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AI를 활용한 의사결정 프레임워크 AI 알고리즘을 활용한 미세 의사결정 프로세스는 인간의 개입 정도에 따라 크게 4가지로 나뉜다. 데이터 사이언스 디지털 2022. 1. 4.
거대 테크 기업이 파괴적 혁신을 겪게 될까? 거대 테크 기업은 무조건 유리하다는 편견 혁신 & 데이터 사이언스 매거진 2022. 1-2월호
비즈니스 리더를 위한 양자 컴퓨팅 안내서 알고리즘의 비약적 발전, 새로운 세상이 오고 있다 데이터 사이언스 & 혁신 매거진 2022. 1-2월호
메이요클리닉 신경외과의 데이터 활용법 의료 시스템에서 제대로 활용되지 못하는 귀중한 자산이 '임상 레지스트리(clinical registries)' 데이터다. 미국 메이요클리닉 신경외과가 이 데이터를 활용해 어떻게 성과를 올렸는지 살펴보자. 데이터 사이언스 & 혁신 디지털 2021. 11. 15.
순고객추천 3.0 얼마나 지속적으로 고객을 팬으로 만들고 있는가, 순고객추천지수 제대로 활용하는 방법 마케팅 & 데이터 사이언스 매거진 2021. 11-12월호
여러분 회사는 데이터를 잘 활용하고 있나요? 비즈니스 리더의 90%는 데이터 리터러시가 기업 성공의 핵심이라고 밝혔지만, 데이터 활용에 자신이 있다고 응답한 직원은 전체의 25%에 지나지 않는다. 어떻게 하면 기업의 데이터 활용 능력을 높일 수 있을까? 데이터 사이언스 디지털 2021. 10. 12.
최고데이터책임자의 임기는 왜 짧을까? 한 때, CIO(Chief Information Officer)의 진짜 뜻은 '최고정보책임자'가 아니라 'Career is over(경력이 끝남)'이라는 우스갯소리가 있었다. 왜 최고정보책임자의 자리는 항상 불안정할까? 데이터 사이언스 디지털 2021. 10. 1.
공급사슬을 현대화하는 더 쉬운 방법 수요부터 정확하게 예측하라 데이터 사이언스 & 운영관리 매거진 2021. 9-10월호
AI 규제가 시작된다 위험과 복잡성, AI와 인간 사이의 상호작용을 고려해야 한다 데이터 사이언스 & 전략 매거진 2021. 9-10월호
고객 데이터 보호의 대안, 에지 컴퓨팅 고객의 개인 데이터를 보호하고자 하는 기업에게 에지 컴퓨팅이 좋은 대인으로 떠오르고 있다. 데이터 사이언스 디지털 2021. 8. 16.
데이터 공급망 관리 지난 수십 년간 물리적 공급망을 개선시켜온 것처럼 데이터 공급망에 대해서도 같은 생각을 가져야 한다. 데이터 사이언스 디지털 2021. 7. 27.
레거시 기업의 데이터 드리븐 전략 많은 기업들이 데이터와 AI 활용 조급증에 빠져있다. 하지만 데이터 활용 및 AI 도입과 유지는 그 자체로는 목적지가 아니며 하나의 과정이자 멈추지 않는 여정이다. 데이터 사이언스 디지털 2021. 7. 26.
직관이 데이터 분석을 능가할때 블룸스버리출판사가 『해리포터와 마법사의 돌』 초판 500부를 인쇄하기 전까지 12군데의 출판사가 이 책의 가치를 알아보지 못한 이유는 이전에 비슷한 데이터가 없었기 때문이다. 데이터 사이언스 디지털 2021. 7. 6.
왜 나는 마케팅 AI에서 더 많은 이익을 못 낼까 AI에 잘못된 질문을 던지면 프로젝트가 산으로 간다 마케팅 & 데이터 사이언스 매거진 2021. 7-8월호
AI 마케팅 전략을 세우는 법 AI를 마케팅에 활용하는데 도움이 되는 강력한 프레임워크 마케팅 & 데이터 사이언스 매거진 2021. 7-8월호
설문조사 결과를 신뢰하기 어려운 이유 2020년 초여름 미국 질병통제예방센터가 미국인의 4%가 표백제로 가글을 하고 있다는 보고서를 내놨다. 하지만 과연 이 보고서를 어디까지 신뢰할 수 있을까 마케팅 & 데이터 사이언스 디지털 2021. 5. 11.
대규모 AI 프로젝트를 진행하는 법 AI 프로젝트를 진행할 때 가장 중요한 것은 전체적이면서도 근본적인 재구상 데이터 사이언스 & 운영관리 매거진 2021. 5-6월호
쿠키 시대의 종말 쿠키의 시대는 갔다. 하지만 기업들은 데이터를 활용한 타기팅을 해야 한다. 적절한 솔루션은 없을까? 데이터 사이언스 디지털 2021. 4. 27.
AI 덕분에 문과생도 데이터를 분석할 수 있다 데이터 사이언스는 일반 직원들에겐 어려운 영역이다. 하지만 이제 AI를 활용하면 데이터 과학자가 아니어도 데이터를 활용할 수 있게 될 전망이다. 데이터 사이언스 디지털 2021. 4. 23.
데이터 기반 혁신의 시작은 '민주화' 1명의 천재 데이터 사이언티스트보다는 데이터를 읽고 일정 수준 이상의 의사결정을 할 수 있는 시민 데이터 과학자들이 많은 것이 조직 전체에는 더 효과적이다 데이터 사이언스 디지털 2021. 4. 9.
구글이 AI 윤리에 접근하는 방식 구글 엔지니어가 ‘공동체 기반 시스템 역학(CBSD)’ 방법론을 소개한다 데이터 사이언스 디지털 2020. 11. 23.
AI는 공정하지 않다 AI의 편향성을 제거하면 회사와 고객 모두에게 이익이 될 수 있다 데이터 사이언스 디지털 2020. 11. 13.
리스크를 일찍 인지하려면 애널리틱스에 투자하라 구글 최고의사결정과학자 캐시 코지르코프의 기고 데이터 사이언스 & 위기관리 매거진 2020. 11-12월호
비非 인공지능 뇌과학의 새로운 물결, '정신'의 개념을 뒤집다 데이터 사이언스 & 자기계발 매거진 2020. 11-12월호
마이크로소프트의 원격근무 실험 설문조사 및 모니터링 결과 데이터 사이언스 & 인사조직 매거진 2020. 11-12월호
AI가 수능 점수를 매기면 무슨 일이 벌어질까 코로나19로 대입시험을 취소하고 AI로 점수를 매겼다가 학부모들에게 혼쭐난 IBO 사례를 소개한다. 데이터 사이언스 디지털 2020. 10. 22.
AI의 오류는 누가 보상하나? 현재 보험으로는 우버의 자율주행차가 사람을 치어 사망케 하면 보상 받을 길이 없다. AI와 머신러닝 시스템에 맞는 새로운 보험이 필요하다. 데이터 사이언스 & 전략 디지털 2020. 10. 5.
블록체인이 헬스케어의 미래를 바꾼다 내 몸에서 나온 각종 데이터, 남의 손에 맡기지 말자. 돈 탭스콧이 내놓은 헬스케어 데이터의 구조조정 방안. 데이터 사이언스 디지털 2020. 8. 14.
AI로 성공한 기업의 6가지 공통점 글로벌 컨설팅업체 맥킨지가 AI를 전사적으로 도입하는 데 성공한 기업을 분석했다 데이터 사이언스 디지털 2020. 7. 31.
데이터도 곤도 마리에 스타일로 설레지 않는 데이터는 지우자, 과감하게. 데이터 사이언스 & 운영관리 디지털 2020. 7. 27.

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