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실시간 BI : 인스턴트 데이터 통찰력이 새로운 경쟁 우위 인 이유

이샤니 모한티
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실시간 BI : 인스턴트 데이터 통찰력이 새로운 경쟁 우위 인 이유

깜박이면 놓칠 수 있습니다.

그것이 오늘날의 기업 환경이 얼마나 빨리 변화하고 있는지입니다. 구식보고 프로세스에 의존하는 조직은 전례없는 속도로 데이터가 생성되면서 뒤쳐 질 위험이 있습니다. 실시간 비즈니스 인텔리전스 (BI)는 원시 데이터를 즉각적이고 실행 가능한 통찰력으로 변환함으로써 비즈니스에 라이벌을 물리 치는 데 필요한 유연성을 제공하는 게임 체인저입니다.

실시간 BI : 무엇입니까?

데이터가 생성되는 즉시 수집, 처리 및 평가 기능을 실시간 BI라고합니다. 실시간 BI는 정적 대시 보드와 지연된보고를 자주 사용하는 기존 BI와 달리 기업이 트렌드, 위협 및 기회에 빠르게 반응 할 수있는 라이브 데이터 스트림을 제공합니다.

즉각적인 이해가 그 어느 때보 다 중요한 이유

이 시대의 디지털 혁명 시대에는 신속하고 지능적으로 결정을 내리는 것이 필수적입니다. 다음은 선택 사항보다는 실시간 BI가 필요한 몇 가지 이유입니다.

1. 새로운 통화는 속도입니다

소비자 행동과 시장 변동의 실시간 변화가 자주 발생합니다. 인스턴트 분석을 사용하는 회사는 너무 늦게 응답하는 대신 예방 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래 사업은 카트 포기 트렌드를 식별하고 전환을 늘리기위한 맞춤형 제안을 즉시 구현할 수 있습니다.

2. 고객을위한 더 나은 경험

고객을 유지하는 비밀은 개인화입니다. 기업은 서비스 응답을 수정하거나 사용자 행동에 따라 관련 항목을 제안하든 실시간 BI를 사용하여 상호 작용을 즉시 사용자 정의 할 수 있습니다.

3. 위험 관리 개선

운영 위험, 사이버 보안 및 사기 탐지에는 긴급한주의가 필요합니다. 비정상이 발견되면 실시간 BI는 알림을 보내어 비즈니스가 더 심각해지기 전에 위험을 줄일 수 있습니다.

4. 운영 효율성 향상

기업은 실시간 통찰력을 사용하여 인력을 최적화하고 공급망을보다 효율적으로 관리 할 수 ​​있습니다. 예를 들어, 물류 사업은 더 빠른 성취를 보장하기 위해 실시간 트래픽 데이터를 기반으로 상품을 리디렉션 할 수 있습니다.

5. 데이터에 의해 주도되는 경쟁 우위

비즈니스는 실시간 BI를 활용하여 경쟁 우위를 얻을 수 있습니다. 기업은 시장 동향, 소셜 미디어 반응 및 경쟁 업체 가격을 정기적으로 관찰함으로써 경쟁을 계속하기 위해 전술을 신속하게 수정할 수 있습니다.

실시간 BI 구현으로 어디에서 시작해야합니까?

실시간 BI를 구현하는 데는 단순한 기술 이상의 것이 필요합니다. 또한 민첩성에 대한 관점의 변화를 요구합니다. 비즈니스가 어떻게 진행 될 수 있는지는 다음과 같습니다.

1. 올바른 도구 투자를하십시오

실시간 데이터 처리, 시각화 및 수집을 용이하게하는 BI 솔루션을 찾으십시오. 실시간 분석 기능은 AS Tableau, Power BI 및 Google Data Studio와 같은 플랫폼에서 제공합니다.

2. 자동화와 AI를 사용하십시오

소음이 필터링되면 실시간 BI가 더 성공적이며 자동화 및 기계 학습을 통해 중요한 패턴이 발견됩니다.

3. 데이터 소스를 쉽게 통합합니다

철저한 실시간 관점을 제공하려면 BI 시스템이 CRM, ERP, IoT 장치, 소셜 미디어 및 소비자 상호 작용을 포함한 여러 터치 포인트에서 데이터를 가져 오는지 확인하십시오.

4. 데이터에 의해 구동되는 문화를 장려하십시오

팀은 오래된보고보다는 현재 정보를 기반으로 결정을 내릴 것을 촉구합니다. 직원에게 실시간 대시 보드를 읽는 방법에 대한 교육은 조직의 대응 성을 향상시킵니다.

5. 데이터 보안 및 거버넌스를 최우선으로 제공하십시오

데이터의 힘에는 많은 책임이 동반됩니다. 개인 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 및 규정 준수 절차를 마련하십시오.

실시간 BI의 미래

회사가 클라우드 컴퓨팅, AI 및 IoT를 계속 채택함에 따라 실시간 BI는 더욱 강력해질 것입니다. 데이터 중심 결정을 신속하게 만들 수있는 능력은 시장 리더를 뒤에있는 사람들과 차별화시킬 것입니다. 실시간 비즈니스 인텔리전스에 돈을 투자하면 이제 경쟁 우위가 나중에 보장됩니다.

마지막 발언

빠르게 진화하는 디지털 환경에서 데이터 통찰력에 빠지면 기회가 누락됩니다. 민첩하고 지능적인 의사 결정은 실시간 BI를 기반으로하며, 이는 단순히 유행 이상입니다.

또한 읽으십시오 : 비즈니스 인텔리전스가 기업의 미래를 형성하는 방법

프로세스 자동화에서 로우 코드 및 노 코드 플랫폼의 역할

임란 칸
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프로세스 자동화에서 로우 코드 및 노 코드 플랫폼의 역할

오늘날의 빠르게 진행되는 비즈니스 환경에서 조직은 지속적으로 효율성을 높이고 운영 비용을 줄이며 민첩성을 향상시키는 방법을 찾고 있습니다. 프로세스 자동화는 디지털 혁신의 주요 동인으로 등장하여 비즈니스가 워크 플로를 간소화하고 수동 병목 현상을 제거 할 수 있도록합니다. 그러나 전통적인 자동화 솔루션에는 종종 광범위한 코딩 전문 지식과 긴 개발주기가 필요하므로 많은 기업에 액세스 할 수 없습니다. 이곳은 저 코드 및 노 코드 플랫폼이 프로세스 자동화에 혁명을 일으키는 곳입니다.

또한 읽기 : 자동화 워크 플로 보안을위한 7 가지 모범 사례

저 코드 및 코드가없는 플랫폼을 이해합니다

저 코드 및 코드가없는 플랫폼은 사용자가 코딩을 최소화하거나 최소화하지 않고 애플리케이션을 구축 할 수있는 소프트웨어 개발 접근법입니다. 이 플랫폼은 직관적 인 드래그 앤 드롭 인터페이스, 사전 구축 된 템플릿 및 자동화 솔루션의 생성 및 배포를 단순화하는 시각적 개발 도구를 제공합니다.

  • 저 코드 플랫폼에는 코딩 지식이 필요하지만 필요한 수동 프로그래밍의 양을 크게 줄입니다. 사용자 정의 기능을 유지하면서 응용 프로그램 개발을 가속화하려는 개발자에게 이상적입니다.
  • No-Code 플랫폼은 프로그래밍 전문 지식이 필요하지 않아 비즈니스 사용자 및 비 기술적 인 직원이 한 줄의 코드를 작성하지 않고 자동화 워크 플로우를 만들 수 있습니다.

저 코드 및 코드가없는 플랫폼이 프로세스 자동화를 가능하게하는 방법

더 빠른 배포 및 개발 비용 감소

자동화를위한 전통적인 소프트웨어 개발에는 몇 달이 걸릴 수 있으며 상당한 리소스가 필요합니다. 빠른 프로토 타이핑 및 배포를 활성화하여 저 코드 및 노 코드 플랫폼은이 타임 라인을 크게 단축시킵니다. 기업은 몇 달이 아닌 며칠 또는 몇 주 안에 프로세스를 자동화 할 수있어 비용 절감과 운영 효율성이 향상됩니다.

비즈니스 사용자 및 시민 개발자에게 권한을 부여합니다

No-Code 플랫폼의 가장 큰 장점 중 하나는 비 기술적 인 직원 (종종“시민 개발자”)이 워크 플로를 독립적으로 자동화 할 수 있도록 권한을 부여한다는 것입니다. 이러한 자동화 민주화를 통해 비즈니스 팀은 IT 부서에 의존하지 않고 프로세스 비 효율성을 해결하여보다 복잡한 작업을 위해 기술 팀을 확보 할 수 있습니다.

엔터프라이즈 시스템과의 원활한 통합

최신 로우 코드 및 노 코드 플랫폼은 CRM, ERP 및 HR 관리 시스템과 같은 기존 엔터프라이즈 애플리케이션과 완벽한 통합을 용이하게하는 내장 커넥터 및 API를 제공합니다. 이를 통해 자동화 된 워크 플로는 지속적인 운영을 방해하지 않고 다양한 부서에서 원활하게 작동 할 수 있습니다.

확장 성과 유연성

조직은 비즈니스가 성장함에 따라 확장 할 수있는 자동화 솔루션이 필요합니다. 저 코드 및 코드가없는 플랫폼은 기업이 기존 시스템을 완전히 점검하지 않고 자동화 이니셔티브를 확장 할 수있는 모듈 식 아키텍처를 제공합니다. 간단한 데이터 입력 작업 또는 복잡한 다중 공장 워크 플로우를 자동화하든 이러한 플랫폼은 진화하는 비즈니스 요구에 적응할 수있는 유연성을 제공합니다.

규정 준수 및 거버넌스 향상

산업 규정 및 보안 표준 준수는 비즈니스의 우선 순위입니다. 로우 코드 및 노 코드 플랫폼에는 종종 자동화 된 워크 플로우가 데이터 무결성을 유지하면서 규제 요구 사항을 준수 할 수있는 내장 보안 기능, 감사 트레일 및 거버넌스 제어가 포함됩니다.

또한 읽기 : 뉴욕 공공 서비스의 자동화 : 도시 운영 효율성 향상

결론

저 코드 및 노 코드 플랫폼은보다 액세스 가능하고 효율적이며 확장 가능한 프로세스 자동화를 변환하고 있습니다. 기존 코딩에 대한 의존성을 줄임으로써 이러한 플랫폼은 비즈니스가 디지털 혁신을 가속화하고 생산성을 향상시킬 수 있도록합니다. 조직이 자동화를 계속 수용함에 따라 저 코드 및 노 코드 솔루션을 활용하는 것이 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 유지하는 데 중요합니다.

수익성있는 IoT- 블록 체인 구현에 대한 CEO 안내서

사미타 나약
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수익성있는 IoT- 블록 체인 구현에 대한 CEO 안내서

오늘날의 하이퍼 연결된 상업 시대에 블록 체인과 IoT의 교차점은 디지털 혁신 추세가 아닙니다. 전략적 명령입니다. CEO 가이 당황한 기술 교차로를 탐색함에 따라,이 기술을 어떻게 이익을 위해 사용하는지의 여부는 아니지만 의문의 여지가 없습니다.

또한 읽으십시오 : 2025 년 IoT 성장을 위해 무엇을 감시 해야하는지 : Top 10 IoT Trends

가치 제안 이해

IoT와 블록 체인의 연합은 강력한 조합입니다. IoT 센서는 방대한 양의 실시간 데이터를 생성하며 블록 체인은 해당 데이터를 저장하고 확인할 수없는 불변의 안전한 장소를 제공합니다. 그들은 근본적인 비즈니스 과제를 종합적으로 다룹니다.

  • 데이터 무결성 및 보안
  • 공급망 투명성
  • 운영 효율성
  • 규제 준수
  • 비용을 절약하기위한 자동화

전략적 구현 프레임 워크

전략적 구현 모델은 아래에 요약 된 바와 같이 3 단계로 구성됩니다.

1 단계 : 계획 및 평가

효과적인 CEO는 구현을 시작하기 전에 세 가지 필수 사항을 식별합니다.

비즈니스 사례 정의

그러한 기술이 해결할 정확한 문제를 정의하십시오. 예를 들어, 제조 회사는 IoT 센서를 통해 생산 라인 비 효율성을 해결하고 블록 체인을 적용하여 품질 관리 데이터를 인증 할 수 있습니다.

ROI 모델링

직접 비용 절감과 잠재적 수익원을 측정하십시오. 얼리 어답터는 자동 준수 및 데이터 검증 요구를 줄임으로써 운영의 15-25% 비용 절감을 인식합니다.

자원 할당

내부 기능 개발 또는 솔루션 제공 업체와의 협력을 결정하십시오.

2 단계 : 시범 프로그램 개발

작게 시작하지만 빅을 목표로하십시오. 성공적인 엔티티는 다음과 같이 시작하는 경향이 있습니다.

  • 단일 식물 또는 제품 라인
  • 대상이지만 선택적 IoT 센서 배포
  • 개인 기반 블록 체인 구현
  • 명확한 성공 지표 및 KPI

3 단계 : 스케일링 및 통합

성공적인 파일럿 구현에 이어 강조 :

  • 새로운 비즈니스 부문으로의 확장
  • 기존 시스템과 상호 운용성
  • 자동화를위한 스마트 계약 구축
  • 직원 교육 및 프로세스 리엔지니어링

피해야 할 함정

CEO가 피할 수있는 일반적인 함정은 다음과 같습니다.

  • 기술 우선 사고 : 기술 능력이 아닌 비즈니스 문제에 중점을 둡니다
  • 적절한 보안 계획 부족 : IoT 장치가 열려 있습니다. 강력한 보안이 필요합니다
  • 변경 관리 무시 : 직원 수락 및 교육은 성공의 열쇠입니다.
  • 통합 복잡성 과소 평가 : 레거시 시스템에는 광범위한 수정이 필요합니다

배포를 향후 방지합니다

장기적인 성공을 보장하기 위해 :

  • 확장 가능한 인프라를 구축하십시오
  • 기술 옵션의 유연성이 있습니다
  • 효과적인 거버넌스 프레임 워크를 설정하십시오
  • 정기적 인 모니터링 및 최적화 프로세스를 구현하십시오

앞으로 길

IoT-Blockchain의 효과적인 배치는 전략적이고 똑똑한 것에 관한 것이 아닙니다. 올바른 비즈니스 목표부터 시작하여 시범 사업을 통해 강력한 기둥을 구축하고 확립 된 결과로 확장하십시오.

기억하십시오 : 기술을 위해 기술을 수용하는 것이 아니라 비즈니스 가치를 창출하는 것입니다. CEO는이 블로그를 읽은 후 이러한 강력한 기술을 비용 운전자에서 이익 제작자로 전환 할 수 있습니다.

그 과정에서 정량화 가능한 결과에 중점을두고 전략 변화에 개방적입니다. 최상의 구현은 이해 관계자에게 장기적인 가치를 제공하면서 비즈니스 요구를 충족시키기 위해 진화하는 것입니다.

슈퍼 클라우드 혁명으로 데이터 사일로를 깨뜨립니다

지조 조지
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슈퍼 클라우드 혁명으로 데이터 사일로를 깨뜨립니다

클라우드 컴퓨팅의 신속한 발전으로 인해 조직은 다양한 클라우드 제공 업체와 온-프레미스 시스템 간의 워크로드를 관리하는 더 복잡한 하이브리드 환경을 초래했습니다. 이곳은 'SuperCloud'라는 아이디어가 제기되는 곳입니다. 다양한 클라우드 플랫폼에서 복잡성을 단순화하여 효율적인 데이터 관리, 보안 및 워크로드 조정을 가능하게하는 응집력있는 프레임 워크입니다. 비즈니스가 분산 데이터, 규제 요구 사항 및 성능 향상과 관련된 문제에 직면함에 따라 향후 하이브리드 클라우드 전략에 필수적이되고 있습니다.

슈퍼 클라우드 패러다임 : 통합 클라우드 제어 평면

슈퍼 클라우드는 멀티 클라우드 또는 하이브리드 클라우드 접근법을 넘어선 것입니다. 다양한 클라우드 환경에서 운영을 표준화하는 제어 계층 역할을합니다. 단일 클라우드 제공 업체에 대한 의존성을 제거하여 균일 한 정책 시행, 데이터 거버넌스 및 워크로드 이동성을 용이하게하는 추상화 계층을 제공합니다. 이 디자인은 하이브리드 클라우드 채택의 주요 장애물을 해결합니다.

별도의 클라우드 플랫폼을 독립적으로 관리하는 기존의 멀티 클라우드 전략과 달리, SuperCloud는 여러 환경을 통합 운영 프레임 워크로 통합합니다. 이를 통해 IT 팀을 통해 각 공급 업체에 대한 특정 구성이 필요하지 않고 AWS, Azure, Google Cloud 및 개인 클라우드에서 관리, 분석 및 자동화를 중앙 집중화 할 수 있습니다.

하이브리드 환경에서 데이터 관리 향상

하이브리드 환경은 데이터 일관성, 규정 준수 및 대기 시간과 관련된 복잡성을 소개합니다. Superclouds는 조직이 다음을 확인하여 이러한 문제를 해결하는 데 도움이됩니다.

  • 데이터 상호 운용성 : 기존 클라우드 환경은 종종 다른 공급자의 서비스 간의 호환성 문제로 어려움을 겪습니다. SuperCloud는 균일 한 데이터 관리 프레임 워크를 가능하게하여 구름 전체의 작업 부하 및 데이터의 원활한 이동을 허용합니다.
  • 자동 준수 및 거버넌스 : GDPR, HIPAA 및 CCPA와 같은 규제 프레임 워크는 데이터 거주 및 액세스에 대한 엄격한 제어를 요구합니다. Superclouds는 여러 클라우드 플랫폼에서 동적으로 적응하는 자동 준수 정책을 구현합니다.
  • 성능 최적화 및 대기 시간 감소 : 지능형 데이터 라우팅 및 워크로드 오케스트레이션을 활용하여 Superclouds는 성능을 최적화하여 데이터 처리가 소스에 가장 가깝게 발생하도록하여 대기 시간을 줄입니다.
  • 비용 효율성 : 여러 클라우드 제공 업체를 사용하는 기업은 다양한 가격 책정 모델로 인해 예측할 수없는 비용을 경험합니다. SuperCloud는 사용 패턴에 대한 실시간 분석을 제공하여 더 똑똑한 비용 관리 및 할당을 가능하게합니다.

슈퍼 클로드의 보안 및 제로 신뢰 아키텍처

데이터가 여러 네트워크 및 스토리지 시스템을 통과하는 하이브리드 환경에서는 보안이 여전히 중요한 문제로 남아 있습니다. Superclouds는 ZTA (Zero Trust Architecture) 원칙을 프레임 워크 전반에 포함시켜 보안을 향상시킵니다. 네트워크 주변 내에서 신뢰를 가정하는 기존 보안 모델과 달리 ZTA는 모든 액세스 포인트에서 인증, 인증 및 지속적인 모니터링을 시행합니다.

슈퍼 클로드의 주요 보안 기능은 다음과 같습니다.

  • Unified Identity and Access Management (IAM) : Superclouds는 모든 클라우드 플랫폼에서 역할 기반 액세스 컨트롤 (RBAC) 및 속성 기반 액세스 컨트롤 (ABAC)을 시행하여 일관된 보안 정책을 보장합니다.
  • 엔드 투 엔드 암호화 : 운송 및 휴식의 데이터는 업계 표준을 준수하는 암호화 프로토콜을 통해 보호됩니다.
  • AI 구동 위협 감지 : Superclouds는 AI 기반 이상 탐지를 활용하여 네트워크 트래픽을 모니터링하고 악의적 인 활동을 실시간으로 감지합니다.
  • 자동 치료 : 보안 위반의 경우 Superclouds는 사전 정의 된 치료 플레이 북을 실행하여 다운 타임 및 영향을 최소화 할 수 있습니다.

AI 및 자동화 : 슈퍼 클라우드 효율의 중추

AI 구동 자동화는 수퍼 클라우드 효율의 핵심입니다. 기계 학습 모델은 클라우드 사용 패턴을 분석하고 인프라 요구를 예상하며 자동 규모의 리소스를 동적으로 분석합니다. 일부 주요 AI 기반 기능은 다음과 같습니다.

  • 예측 자원 할당 : AI는 워크로드 요구를 예측하고, 필요할 때만 리소스를 프로비저닝하고, 비용 및 효율성을 최적화합니다.
  • 자동화 된 정책 시행 : 준수 정책은 AI 구동 자동화를 통해 모니터링되고 시행되어 수동 개입을 줄입니다.
  • 자가 치유 인프라 : Superclouds는 자율적으로 실패를 감지하고 완화하여 최소한의 서비스 중단을 보장 할 수 있습니다.

슈퍼 클라우드 채택 : 도전 및 고려 사항

Superclouds는 변형 잠재력을 제공하지만 그들의 채택은 다음과 같습니다.

  • 복잡한 구현 : 슈퍼 클라우드 계층을 통합하려면 상당한 건축 계획과 숙련 된 인력이 필요합니다.
  • 공급 업체 호환성 문제 : 모든 클라우드 제공 업체가 SuperCloud 프레임 워크에 완벽한 통합을 완전히 지원하는 것은 아닙니다.
  • 데이터 주권 문제 : 데이터 거주 규정 준수는 여전히 어려운 일로 인해 신중한 작업량 배포가 필요합니다.

또한 읽으십시오 : 올바른 클라우드 서비스 선택 : IAAS, PAAS 또는 SAAS?

하이브리드 데이터 관리에서 슈퍼 클로드의 미래

Superclouds는 Future Enterprise IT 전략의 기초로 설정되었습니다. AI 기반 자동화, 보안 향상 및 비용 효율성의 지속적인 발전으로 인해 조직이 분산 데이터를 효과적으로 관리 할 수 ​​있도록 슈퍼 클로드가 필수적입니다.

Superclouds는 다양한 클라우드 플랫폼에서 통합, 스마트 및 자동화 된 제어 계층을 제공함으로써보다 복잡한 클라우드 환경 내에서 유연성, 보안 및 민첩성으로 응답 할 수있는 능력을 제공합니다. 미래를위한 클라우드 전략을 보호하려는 회사의 경우 SuperCloud 기술에 대한 투자는 놀라운 확장 성과 운영 효율성을 달성하는 데 중요 할 수 있습니다.

스트리밍 분석: 즉각적인 통찰력을 위한 실시간 데이터 처리

프라치 서브헤다르
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스트리밍 분석: 즉각적인 통찰력을 위한 실시간 데이터 처리

빠르게 변화하는 디지털 환경에서는 시기적절한 통찰력이 경쟁 우위를 확보하는 데 핵심입니다. 기존의 일괄 처리 방법은 실시간 데이터 분석을 제공하지 못하는 경우가 많아 즉각적인 데이터 기반 결정을 내리려고 노력하는 기업에 심각한 어려움을 안겨줍니다. 데이터 처리에 대한 혁신적인 접근 방식인 스트리밍 분석이 이러한 과제를 해결하기 위해 개입하는 곳입니다. 기업은 스트리밍 분석의 힘을 활용하여 실시간으로 데이터를 처리하고 전략과 운영을 혁신할 수 있는 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.

실시간 통찰력의 필요성 이해

오늘날의 비즈니스 세계에서는 1분이라도 늦게 결정을 내리면 기회를 놓칠 수 있습니다. 스트리밍 분석은 생성된 데이터를 처리하여 실시간 통찰력의 필요성을 해결합니다. 웹사이트에서 사용자 상호 작용을 모니터링하든 IoT 장치의 센서 데이터를 분석하든 실시간 처리를 통해 기업은 변화하는 시나리오에 신속하게 대응하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

스트리밍 분석의 기술

스트리밍 분석은 Apache Kafka 및 Apache Flink와 같은 혁신적인 기술을 사용하여 기업이 실시간으로 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있도록 합니다. 이러한 기술은 데이터의 지속적인 흐름을 허용하므로 분석 전에 데이터를 저장할 필요가 없습니다. 이러한 도구를 활용하면 조직은 즉시 데이터를 처리하여 즉각적인 분석과 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

사용 사례 및 애플리케이션

스트리밍 분석은 다양한 부문에서 애플리케이션을 찾습니다. 고객 행동 패턴을 분석하는 전자 상거래 플랫폼부터 사기 거래를 실시간으로 탐지하는 금융 기관에 이르기까지 애플리케이션은 방대합니다. 스마트 시티는 트래픽 관리를 위해 스트리밍 분석을 활용하고, 의료 서비스 제공업체는 이를 사용하여 환자의 활력소를 즉시 모니터링합니다. 이러한 사용 사례를 이해하면 기업이 자체 운영에서 스트리밍 분석의 잠재력을 탐색하도록 영감을 얻을 수 있습니다.

결론

결론적으로 스트리밍 분석은 기업이 데이터를 처리하는 방식을 혁신하여 오늘날의 경쟁 환경에서 귀중한 실시간 통찰력을 제공합니다. 실시간 데이터 처리 솔루션을 채택함으로써 기업은 경쟁 우위를 확보하고, 시장 변화에 신속하게 대응하고, 고객 경험을 향상하고, 운영을 최적화하여 효율성을 극대화할 수 있습니다.

스트리밍 분석을 수용하면 지연된 통찰력과 관련된 문제점을 해결할 뿐만 아니라 비즈니스를 혁신의 최전선에 놓을 수 있습니다. 스트리밍 분석을 데이터 처리 전략에 통합하여 앞서 나가십시오. 조직이 역동적인 디지털 시대에 성공할 수 있는 준비를 잘 갖추도록 하십시오.

웹 경험을 과급하기위한 상위 10 개 브라우저 확장

바이슈나비 KV
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웹 경험을 과급하기위한 상위 10 개 브라우저 확장

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또한 읽기 : 웹 접근성 도구 및 기술에 대한 초보자 안내서

LastPass - 다시 비밀번호를 잊지 마십시오

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팝업, 자동 플레이 비디오 및 침입 광고는 탐색 속도가 느려집니다. Ublock Origin은 제거하여 더 깨끗하고 빠르며 안전한 웹 경험을 제공합니다.

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최종 생각

웹 경험을 과급하기위한 이러한 브라우저 확장은 출발점 일뿐입니다. 모든 필요와 관심을 충족시키는 수천 개의 확장 기능이 있습니다. 생산성을 높이거나 보안을 향상 시키거나 탐색을 더 즐겁게 만들려면 확장이 있습니다. 따라서 Chrome Web Store 또는 Browser의 확장 시장을 탐색하고 온라인 여행을 변화시킬 도구를 발견하십시오. 이 브라우저 확장을 탐색하여 오늘 웹 경험을 탁월합니다!

스피어 피싱 및 비즈니스 전자 메일 타협 (BEC) : 목표 위협 이해

사미타 나약
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스피어 피싱 및 비즈니스 전자 메일 타협 (BEC) : 목표 위협 이해

현재 디지털 시대에 사이버 범죄자는 조직을 공격하는보다 지능적인 방법을 사용하고 있습니다. 스피어 피싱 및 비즈니스 전자 메일 타협 (BEC)은 특히 고위 리더를 자주 목표로 삼아야합니다. 회사를 보호하려는 경영진은 이러한 대상 공격에 대해 알려야합니다.

또한 읽으십시오 : 최신 피싱 사기 : 조심해야 할 사항

스피어 피싱 : 목표 공격

Spear Phishing은 조직의 특정 개인을 속이기 위해 타겟팅 된 이메일을 만드는 공격자를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. Mass Phishing과 달리이 이메일은 소셜 미디어, 회사 웹 사이트 또는 과거 데이터 유출에서 복사 한 정보를 사용하여 정통하게 보이게합니다.

예를 들어, 공격자는 신뢰할 수있는 동료 나 부서장을 가장하여 민감한 정보를 요구하거나 사람이 악의적 인 링크를 클릭하도록 강요 할 수 있습니다. 이러한 이메일에는 종종 정확한 개인 정보가 포함되어있어보다 정통하고 성공률을 높입니다.

비즈니스 이메일 타협 : 영리한 트릭

BEC는 공격자가 합법적 인 비즈니스 이메일 계정에 액세스하거나 스푸핑하여 직원, 고객 또는 파트너를 자금으로 송금하거나 기밀 정보를 공개하는 사이버 공격의 유형입니다. 이러한 공격은 종종 선임 리더 또는 재무 직원을 대상으로 전선 전송을 수행 할 권한이 있습니다. 일반적인 방법 중 하나는 CEO로부터 청구하는 이메일을 보내서 재무 팀에게 긴급하고 은밀한 거래를 수행하도록 요청하는 것입니다. FBI는 BEC 사기로 인한 상당한 재정적 손실을보고 하여이 위협의 중력을 반영했습니다.

경영진 위협 환경

고위 경영진은 민감한 정보를 가지고 있기 때문에 그러한 공격의 목표입니다. 사이버 공격자들은 경영진의 온라인 행동을 모니터링하고 회사에서 자신의 역할을 활용하는 그럴듯한 시나리오를 제작하는 데 상당한 시간을 소비합니다. 이러한 공격이 작동하는 이유는 고위 임원의 커뮤니케이션이 신뢰할 수 있으므로 경영진이 부지런한 것이 매우 중요합니다.

구현하기위한 완화 전략

스피어 피싱과 BEC 공격과 싸우려면 경영진이 다음을 구현해야합니다.

1. 보안 인식 교육

고위 경영진을 포함한 모든 직원을 정기적으로 피싱 공격을 식별하고 대응하는 방법에 대해 교육하십시오.

2. 이메일 인증 프로토콜

DMARC, SPF 및 DKIM과 같은 기술을 구현하여 들어오는 메일이 합법적인지 여부를 인증합니다.

3. 다중 인증 인증 (MFA)

이메일 계정 및 민감한 시스템에 로그인 할 때 MFA를 적용하여 추가 수준의 보안을 도입하십시오.

4. 확인 절차

재무 요청의 정당성, 특히 지불 지침의 상당한 금액 또는 변경이 포함 된 방법을 확인하기 위해 방법을 활용하십시오.

5. 정기 감사

취약점을 식별하고 보안 정책이 마련된 상태로 정기적 인 보안 감사를 수행하십시오.

최종 메모

스피어 피싱 및 비즈니스 이메일 타협은 특히 경영진 수준에서 조직 보안에 중요한 위험입니다. 이러한 표적 공격에 대한 인식과 강력한 예방 조치를 제정하는 것은 조직 조직이 이러한 정교한 사이버 공격에 면역력을주는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

기업이 AGI 대신 전문 AI에 베팅하는 이유

지조 조지
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기업이 AGI 대신 전문 AI에 베팅하는 이유

인공 지능의 진화는 역사적으로 인공 일반 정보 (AGI)를 달성하기위한 경쟁으로 여겨져왔다. 그럼에도 불구하고, 현재의 추세는 "AI Cavaliers"라고하는 AGI의 야심 찬 목표를 추구하기보다는 일반적으로 "AI Roundheads"로 알려진 전문 AI 모델에 대한 성향이 증가하고 있습니다. AI 개발에 대한 접근 방식의 이러한 변화는 다양한 산업에서 효율성, 비용 및 실제 응용에 중요한 결과를 초래합니다.

역사적 맥락 : AGI vs. Specialized AI

수십 년 동안 연구원과 기술 비전가들은 기계가 인간이 할 수있는 지적 과제를 수행 할 수있는 능력이있는 이론적 구성 인 AGI를 추구했습니다. AGI는 OpenAi 및 Deepmind와 같은 회사의 장기 목표로 남아 있으며, 엄청난 계산 자원, 정교한 알고리즘 및 광범위한 데이터 세트가 필요합니다.

대조적으로, 특수 AI 또는 좁은 AI는 특정 도메인에서 성능을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 이러한 모델은 자연어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전, 사기 탐지 및 의료 진단과 같은 대상 응용 프로그램에서 탁월합니다. 광범위한 일반화 기능이 필요한 AGI와 달리 특수 AI 모델은 효율성과 정확도로 사전 정의 된 작업을 수행하도록 조정됩니다.

전문 AI가 추진력을 얻는 이유

전문화 된 AI로의 전환은 몇 가지 주요 요인에 의해 주도됩니다.

1. 효율성과 비용 효율성

AGI 개발은 광범위한 계산 능력과 교육 데이터를 요구하여 종종 엄청나게 비싸게 만듭니다. 반면에 Specialized AI는 특정 작업을 위해 설계되었으며 교육 및 배포를 위해 더 적은 수의 리소스가 필요하기 때문에 비용 효율적입니다. 이로 인해 높은 비용이 발생하지 않고 빠른 AI 채택을 원하는 비즈니스에 매력적입니다.

2. 산업 별 최적화

부문의 비즈니스는 도메인 별 AI 모델을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 예를 들어:

  • 건강 관리 : Google의 Deepmind Alphafold와 같은 AI 기반 이미징 모델은 단백질 구조 예측을 지원하여 약물 발견을 가속화합니다.
  • 금융 : Visa의 AI 기반 보안 시스템과 같은 사기 탐지를 전문으로하는 AI 모델은 정밀한 사기 거래를 식별하는 데 도움이됩니다.
  • 소매 : Amazon 및 Netflix에서 사용하는 AI 구동 권장 엔진은 소비자 선호도를 예측하여 사용자 경험을 향상시킵니다.

이러한 응용 분야는 AI가 이미 실제 가치를 전달하는 방법을 보여줍니다. 반면 AGI는 여전히 가설적인 상태로 남아 있습니다.

3. 설명과 신뢰

AGI의 과제 중 하나는 "블랙 박스"문제입니다. 투명성이 부족한 컴파일 의사 결정 프로세스입니다. 그러나 특수 AI 모델은 해석하고 개선하기가 더 쉬워서 더 나은 설명을 가능하게합니다. 이는 규제 준수 및 책임이 가장 중요한 의료 및 금융과 같은 산업에서 특히 중요합니다.

4. 더 빠른 배포 및 통합

일반 목적 AGI 시스템을 개발하려면 다양한 도메인에 적용되기 전에 광범위한 교육 및 테스트가 필요합니다. 대조적으로, 특수 AI 모델은 즉시 사용하기 위해 신속하게 개발 및 배포 될 수 있습니다. AIAAS (A-as-A-Service) 플랫폼의 광범위한 채택은 작업 별 AI를 비즈니스 운영에 통합하는 것을 더욱 간소화했습니다.

주요 기술 발전 특수 AI 연료

변압기 기반 모델

OpenAI의 GPT-4 및 Google의 Gemini와 같은 변압기 아키텍처의 도입은 전문화 된 AI에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 모델은 도메인 별 응용 프로그램을 위해 미세 조정할 수 있으므로 비즈니스는 AGI를 구축하지 않고 강력한 NLP 기능을 활용할 수 있습니다.

연합 학습

Federated Learning을 통해 AI 모델은 개인 정보를 유지하면서 분산 된 데이터 소스에 대해 교육을받을 수 있습니다. 이것은 데이터 보안이 중요한 의료 및 금융에 특히 유용합니다. 단일 AGI 시스템이 모든 것을 관리하도록 요구하는 대신, Federated Learning을 통해 여러 특수 모델이 안전하게 협력 할 수 있습니다.

가장자리 ai

Edge Computing의 상승은 전문화 된 AI 모델이 중앙 클라우드 처리에 의존하지 않고 장치에서 로컬로 작동 할 수 있도록 힘을 실어주었습니다. 이로 인해 자율 주행, IoT 및 실시간 분석과 같은 필드에서 더 빠르고 효율적인 AI 애플리케이션이 생겼습니다.

전문화 된 AI의 도전과 한계

장점에도 불구하고 Specialized AI는 문제가 없습니다.

  • 제한된 일반화 : 특수 AI 모델은 지정된 도메인 내에서 예외적으로 성능을 발휘하지만 교육 범위 이외의 작업에 적용될 때 어려움을 겪습니다.
  • 유지 관리 및 확장 성 : 다양한 작업을위한 여러 AI 모델을 개발하려면 지속적인 업데이트 및 유지 보수가 필요하며 운영 복잡성이 향상됩니다.
  • 편견 및 윤리적 관심사 : 특수 AI 모델은 특정 데이터 세트에 대해 교육을 받기 때문에 더 넓은 AGI 모델에는 존재하지 않을 수있는 편향을 상속받을 수 있습니다.

미래 : 공존 또는 경쟁?

AGI를 달성하는 것은 장기적인 열망이지만, 전문화 된 AI의 실질적인 이점은 현재 회사에 더 매력적인 옵션이됩니다. AGI와 좁은 AI 사이의 직접적인 충돌로 프레임하는 대신, 미래에는보다 일반화 된 AI 시스템과 함께 특수 모델이 협력하는 결합 된 전략이 포함될 수 있습니다. AGI의 개발을 모니터링하면서 특수 AI에 자원을 현명하게 할당하는 비즈니스는 AI 환경의 변화하는 역학을 활용할 수있는 최적의 위치에있을 것입니다.

또한 읽으십시오 : AI가 ML이 필요하지 않지만 AI 없이는 ML이 생존 할 수 없습니다.

이것이 의미하는 바

도메인 별 AI 라운드 헤드 (타겟팅 된 작업을 위해 설계된 AI 모델)의 출현은 AI 산업의 환경을 변화시키고 있습니다. AGI를 달성하는 것은 장기 목표로 남아 있지만, 초점 AI는 다양한 부문에서 더 큰 효율성, 비용 효율성 및 실제 사용을 보여주고 있습니다. 회사와 연구자들은 AGI의 향후 발전을 수용하면서 혁신을 촉진하기 위해 전문화 된 AI를 활용하여 이러한 변화에 적응해야합니다.

2025 년 자동화 : 인간 근로자에게는 어떻게 될까요?

이샤니 모한티
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2025 년 자동화 : 인간 근로자에게는 어떻게 될까요?

2025 년의 자동화는 우리 가이 중추적 인 해에 접근함에 따라 부문을 완전히 바꿀 가능성이 있습니다. 기술 개발은 로봇, 기계 학습 및 프로세스 자동화에서 AI로 비즈니스 기능을 변화시키고 있습니다. 많은 사람들이 가능한 비용 절감과 효율성 증가에 박수를 보냈지 만 자동화에 대한 논의는 또한 인간 노동의 미래와 관련하여 중요한 질문을 제기합니다. 자동화가 일자리를 잃어 버리거나 새로운 일자리를 창출 할 수 있습니까? 다음은 자동화 시대에 인간 노동에 대한 몇 가지 예측입니다.

1. 일반적인 작업에서 문제 해결 및 창의성으로의 전환

2025 년까지 많은 단조로운 일상적인 작업이 자동화로 대체 될 것입니다. 데이터 입력, 제조 및 고객 지원 작업조차도 이미 기계에서 수행 할 수 있습니다. 창의성, 복잡한 문제 해결 및 정서적 지능 (기계가 부족한 자격)이 필요한 작업은 여전히 ​​인간 노동이 필요합니다.

2. 새로운 기술이 신흥 일자리에 필요합니다

일부 작업은 자동화로 손실 될 수 있지만 새로운 작업도 생성됩니다. World Economic Forum 에 따르면 , 자동화는 2025 년까지 9,700 만 개의 새로운 일자리를 창출 할 것이며, 그 중 다수는 자동화 시스템의 개발, 관리 및 유지와 관련이있을 것입니다. 여기에는 사이버 보안, 로봇 공학 및 AI 교육의 직책이 포함됩니다.

3. 인간-기계 하이브리드 팀의 개발

우리는 기계를 완전히 대체하는 기계 대신 2025 년에 인간과 기계 간의 협력을 더 많이 예상해야합니다. 인간 기술을 대체하는 대신 자동화는이를 향상시킬 것입니다. 예를 들어, 사람들은 그들의 통찰력을 사용하여 최종 결정을 내리지 만 AI는 막대한 양의 데이터를 평가할 수 있습니다. 챗봇은 고객 관리에서 간단한 질문에 대답 할 수 있으며, 인간 에이전트는 더 섬세하거나 복잡한 문제를 처리합니다.

4. 공연 경제와 유연성

공연 경제는 아마도 기존의 작업 일정 및 작업 구조에 대한 자동화의 영향에 의해 계속 형성 될 것입니다. 기업은 점점 더 자동화 된 절차를 구현하기 때문에 더 이상 모든 작업에 대해 풀 타임 직원을 요구하지 않을 수 있습니다. 오히려, 우리는 원격 작업, 유연한 업무 일정 및 직원이 작업을 완료하는 방법과시기를 자유롭게 결정할 수있는 프로젝트 기반 직책의 증가를 목격 할 수 있습니다.

5. UBI (Universal Basic Income) 및 윤리적 문제

정부, 기업 및 사회는 대체로 인력을 변화시킬 때 자동화의 윤리적 파급 효과에 직면해야합니다. Universal Basic Income )는 논의중인 잘 알려진 접근 방식 중 하나입니다.

궁극적으로 자동화 시대의 인간 노동

2025 년의 인력은 확실히 현재와 실질적으로 다를 것입니다. 자동화는 일자리 손실을 일으킬 것이지만 변경 및 재교육 준비가 된 사람들에게는 새로운 기회를 열게 될 것입니다. 창의성, 복잡한 문제 해결 및 감성 지능을 우선시하는 하이브리드 휴먼 머신 파트너십은 미래의 일의 본질에 영향을 줄 것입니다.

또한 2025 년에 볼 수있는 5 개의 자동화 트렌드

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