블로그 페이지 3

9 커뮤니케이션 서적 모든 커플은 함께 읽어야합니다

0

건강한 의사 소통은 모든 번창하는 관계의 심장 박동입니다. 신혼 여행 단계에 있거나 수십 년 동안 함께 풍화하든 개방적이고 정직한 대화는 어려울 수 있지만 감정적 친밀감, 갈등 해결 및 장기적인 연결의 열쇠이기도합니다.

때로는 커뮤니케이션 서적이 검색 한 단어를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 클래식부터 현대 보석에 이르기까지 모든 커뮤니케이션 서적이 함께 읽어야합니다.

1. Sue Johnson 박사에 의해 나를 단단히 잡아라
. 이 책은 지속적인 채권을 키우는 7 가지 대화를 안내합니다.

아마존에서 찾으 십시오

2. Marshall B. Rosenberg의 비폭력 커뮤니케이션
왜 그것이 반드시 읽어야하는지 : 이것은 공감과의 의사 소통에 중점을 둔 커뮤니케이션 서적에 대한 궁극적 인 가이드입니다. Rosenberg는 부부가 반응성 습관을 자비로운 대화로 대체하는 데 도움이되는 실제 사례를 제공합니다.

아마존에서 찾으십시오 : 비폭력-의사 소통

3. 게리 채프먼 (Gary Chapman)의 5 가지 사랑 언어는
왜 읽어야하는지 : 파트너가 사랑을주고받는 방법을 이해하는 것은 게임을 바꿀 수 있습니다. 이 시대를 초월한 베스트셀러는 커플이 자신의 사랑 언어를 인식하고 유창하게 말하는 법을 배우도록 도와줍니다.

아마존에서 찾으십시오 : 5 개의 사랑 언어

4. Amir Levine & Rachel Heller에 의해 첨부 된
이유는 왜 읽어야하는지 : 애착 이론에 근거한이 책은 어린 시절의 결합 패턴이 성인 관계를 형성하는 방법을 풀립니다. 부부는 종종이 책을 읽은 후 종종 새로운 동정심을 찾습니다.

아마존에서 찾으십시오 : 첨부

5. John Gottman & Nan Silver의 결혼 생활을위한 7 가지 원칙은
왜 읽어야 할 이유 : 수년간의 연구에 따르면,이 책은 성공적인 결혼의 습관과 피해야 할 함정을 간략하게 설명합니다. 커플이 함께 할 수있는 실습 연습이 포함됩니다.

아마존에서 찾으십시오 : 결혼 생활을하는 일곱 가지 원칙

6. 조나단 로빈슨 (Jonathan Robinson)의 커플을위한 커뮤니케이션 기적
: 반드시 읽어야 할 이유 : 짧고 소화 가능한 장과 관련 가능한 사례를 갖춘이 책은 바로 사용할 수있는 실행 가능한 도구를 찾는 바쁜 커플에게 이상적입니다.

아마존에서 찾으십시오 : 커플을위한 의사 소통 기적

7. Kerry Patterson, Joseph Grenny 등의 중요한 대화.
직장을위한 것이 아니라 반드시 읽어야하는 이유-이 가이드는 종료하거나 폭발하지 않고 고도의 대화를 다루는 방법을 가르칩니다. 집에서 갈등을 해결하기위한 탄탄한 툴킷.

아마존에서 찾으십시오 : 중요한 대화

8. 당신은 Richard Schwartz가 기다리고있는 사람입니다.
왜 읽어야하는지 :이 책은 내부 가족 시스템 (IFS)을 내부의 내부 방식으로 소개하여 부부가 내면의 방아쇠를 이해하고 관계 내에서 치유를위한 공간을 조성하도록 돕습니다.

아마존에서 찾으십시오 : 당신은 당신이 기다리고 있던 사람입니다

9. Patricia Love & Steven Stosny의 이야기에 대해 이야기하지 않고 결혼을 개선하는 방법은
왜 반드시 읽어야하는지 : 반 직관적이지만 작동하지만 작동합니다. 이 책은 정서적 처리의 성별 차이로 뛰어 들고 커플들에게 말을 넘어서는 연결을 만드는 방법을 보여줍니다.

아마존에서 찾으십시오 : 결혼에 대해 이야기하지 않고 결혼을 개선하는 방법

최종 생각

우리가 사랑에 빠질 때 아무도 우리에게 커뮤니케이션 매뉴얼을 건네주지 않지만,이 커뮤니케이션 서적은 가까워집니다. 함께 읽으면 통찰력뿐만 아니라 공유 어휘와 이해도 만듭니다. 제목이 현재 계절에 대해 말하는 것을 시작하십시오. 그리고 인생 (그리고 사랑)이 지저분해질 때 그들을 다시 읽는 것을 두려워하지 마십시오.

상위 7 개 데이터 마이닝 기술 모든 분석가는 알아야합니다

오늘날의 데이터 중심 세계에서 조직은 매 초마다 엄청난 양의 정보를 생성합니다. 그러나 원시 데이터만으로는 통찰력을 주도하지 않습니다. 데이터 마이닝이 시작되는 곳입니다. 올바른 기술을 사용하여 분석가는 산란 된 데이터를 실행 가능한 지식으로 전환 할 수 있습니다. 이 블로그에서는 초보자이든 노련한 프로이든 모든 분석가는 툴킷에 있어야하는 상위 7 가지 데이터 마이닝 기술을 안내합니다.

1. 분류

분류는 가장 널리 사용되는 데이터 마이닝 기술 중 하나입니다. 사전 정의 된 범주 또는 클래스로 데이터를 정렬하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 이메일을 "스팸"또는 "스팸이 아님"또는 고객으로 분류하거나 "고 부가가치"또는 "저가성"으로 분류합니다. 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트 및 지원 벡터 기계와 같은 기계 학습 알고리즘이 일반적으로 사용됩니다.

또한 읽기 : 데이터 분석 교육으로 비즈니스를 늘리는 방법

2. 클러스터링

분류와 달리 클러스터링은 사전 정의 된 레이블에 의존하지 않습니다. 대신, IT는 유사성을 기반으로 데이터를 그룹화합니다. 좋은 예는 고객 세분화 - 고객 행동 중 패턴을 찾기 위해 대상 마케팅을 위해 유사한 클러스터로 그룹화하는 것입니다. 클러스터링은 숨겨진 패턴을 발견하기위한 필수 기술입니다.

3. 협회 규칙 학습

이 기술은 대규모 데이터 세트에서 변수 간의 관계를 발견하는 것입니다. 전형적인 예는 시장 바구니 분석입니다. 고객이 빵을 구입하면 버터도 구입할 가능성이 높습니다. Apriori 알고리즘과 같은 도구는 분석가가 제품 배치 및 교차 판매 전략을 유도 할 수있는 이러한 "if-then"규칙을 찾는 데 도움이됩니다.

4. 회귀 분석

회귀는 입력 변수를 기반으로 지속적인 결과를 예측하는 데 도움이됩니다. 과거 트렌드를 기반으로 판매 수치를 예측하는 것과 같이 일반적으로 예측에 사용됩니다. 상위 7 개 데이터 마이닝 기술 중에서, 숫자 데이터로 작업 할 때 회귀는 특히 가치가 있습니다.

5. 이상 탐지

이상치 감지라고도하는이 기술은 패턴에 맞지 않는 비정상적인 데이터 포인트를 발견하는 데 사용됩니다. 금융에서는 사기를 감지하는 데 유용합니다. 제조업에서 장비 고장 식별. 이상을 일찍 잡는 것은 주요 문제를 예방할 수 있습니다.

6. 순차 패턴 채굴

이 방법은 데이터에서 되풀이되는 시퀀스를 식별합니다. 예를 들어, 전자 상거래 사이트는 제품 페이지를 보는 고객이 일반적으로 3 일 이내에 구매를하게된다는 것을 발견 할 수 있습니다. 이 통찰력은 타이밍 프로모션 또는 알림에 도움이 될 수 있습니다. 상위 7 개 데이터 마이닝 기술 중에서이 기술은 행동 추적을위한 이동입니다.

7. 텍스트 마이닝

마지막으로, 텍스트 마이닝은 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 통찰력을 추출하는 데 중점을 둡니다. 고객 리뷰, 소셜 미디어 의견 또는 이메일을 생각하십시오. 사용자 생성 컨텐츠가 증가함에 따라이 기술은 그 어느 때보 다 관련성이 높습니다.

최종 생각

상위 7 개 데이터 마이닝 기술을 마스터하면 데이터를 해석하고 사용하는 방법을 크게 향상시킬 수 있습니다. 마케팅 캠페인을 최적화하거나 판매 예측 또는 고객 트렌드를 식별하든 이러한 방법은 데이터 중심의 성공의 기초를 제공합니다. 데이터가 계속 증가함에 따라 효과적으로 채굴하는 방법을 아는 것은 단순히 좋은 것이 아니라 필수입니다.

이 기술을 작동시킬 준비가 되셨습니까? 작게 시작하고 실제 데이터 세트를 실험하고 차이를 확인하십시오.

AI + Bi가 다음 전략 예측 시대를 형성하는 방법

오늘날의 역동적이고 데이터 중심 경제로 비즈니스 경영진은 더 이상 정적 보고서 나 백미러 스프레드 시트를 사용할 수 없습니다. 미래는 비즈니스 인텔리전스 (BI)와 인공 지능 (AI)의 결합 된 힘에 의해 촉진되는 민첩하고 실시간 프로세스입니다. 결합되면 AI와 BI는 전략적 예측을 데이터 중심 경쟁력으로 전환하고 있습니다.

AI + BI가 조직이 불확실한 세상을 예측, 응답 및 이끌 수있는 방법은 다음과 같습니다.

또한 읽기 : 다 채널 ABM을 사용하여 최대 참여를 최대한 활용하는 방법

반응에서 예측 예측으로 이동

과거 데이터와 고정 모델은 전통적인 예측의 핵심입니다. 그러나 전 세계적 혼란의시기에는 더 이상 충분하지 않습니다.

AI 중심 예측을 통해 회사는 시장 변화, 고객 행동 패턴 및 운영 위협을보다 정확하게 예측할 수 있습니다. BI 플랫폼에 머신 러닝 기술을 적용함으로써 관리자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

  • 새로운 트렌드를 일찍 감지합니다
  • 실시간 데이터를 기반으로 동적으로 예측을 조정합니다
  • 더 똑똑한 의사 결정을 위해 다양한 미래 시나리오를 시뮬레이션하십시오

반응성 분석에서 능동적 예측으로의 이러한 이동은 기업이 혼란보다 앞서 나갈 수있게합니다.

지능형 예측으로 BI 대시 보드를 풍요롭게합니다

BI 도구는 조직이 KPI 및 성능 지표를 오랫동안 시각화하는 데 도움이되었습니다. AI 통합 으로이 대시 보드는 스마트하고 자체 학습을하고 있습니다.

AI는 다음으로 BI를 향상시킵니다.

  • 이상 또는 트렌드를 자동으로 식별합니다
  • 예측 모델을 기반으로하는 작업 권장
  • 자연 언어로 맥락 예측 전달 (Genai 또는 NLP와 같은 도구를 통해)

리더십 팀의 경우, 이는 숫자보다 더 많은 방향을 제공하는 데이터로 변환됩니다.

교차 기능 예측 : 사일로를 분해합니다

역사적으로 예측은 재무 또는 영업 부서로 강등되었습니다. 그러나 오늘날의 통합 비즈니스 모델에는 교차 기능 관점이 필요합니다.

ai + bi :

  • 마케팅 팀은 고객 행동 데이터를 기반으로 캠페인 ROI를 예측할 수 있습니다.
  • HR은 마멸 모델링을 사용하여 인재 격차를 예상 할 수 있습니다
  • 공급망은 수요 급증을 예측하고 그에 따라 재고를 계획 할 수 있습니다.

이 단일 견해를 갖추면 리더십은 비즈니스 단위를 하나의 진실의 원천과 조정하여 더욱 조정되고 반응적인 행동을 초래할 수 있습니다.

휴먼 + 기계 협업

AI만큼 인간보다 엄청난 양의 데이터를 더 빨리 구할 수있는 한, 인간 본능과 상황은 예측하는 데 중요합니다. 최적의 솔루션은 AI 중심의 통찰력과 리더십 경험을 결합함으로써 파생됩니다.

  • AI가 패턴을 감지하고 확률을 계산하며 플래그 위험을 보이게하십시오
  • 인간이 가정에 도전하고 전략적 맥락을 제공하며 윤리적 결정을 내리십시오.

리더 가이 파트너십을 채택하도록함으로써 전략적 예측은 가속화하고 더 똑똑해지며 민첩 해집니다.

앞으로 생각하는 지도자들이 지금 투자하는 이유

예측을 위해 AI 중심 BI를 구현하는 회사는 예측이 향상된 예측을 알지 못할뿐 아니라 장기적인 이점을 누리고 있습니다. 혜택은 다음과 같습니다.

  • 더 빠른 의사 결정주기
  • 예측 오류 감소
  • 더 강한 이해 관계자 신뢰
  • 더 나은 자원 할당 및 비용 관리

끊임없는 변화의 시대에, 정밀 예측 및 신뢰를 가진 행동은 리더십 차별화 요소입니다.

미래 농업 : 로봇이 다음 식사를하는 방법

0

인간의 손없이 작물이 뿌려지고, 물을 뿌리고, 모니터링하고, 수확하는 들판을 상상해보십시오. 공상 과학 장면이 아닙니다. 그것은 현재입니다. 로봇이 농민이되는 자동 농업의 세계에 오신 것을 환영합니다. 다음 식사 (다음 식사) (다음 샐러드까지도)는 기계로 자라게됩니다.

필드가 첨단 기술로가는 이유

현대 농업은 부족 부족, 기후 변화, 투입 비용 상승 및 환경 영향이 적은 음식을 생산해야 할 필요성과 같은 엄청난 도전에 직면 해 있습니다. 대답? 더 똑똑한 농업 - 다음 식사와 지구를 위해.

로봇 공학과 자동화가 격차를 메우기 위해 노력하고 있습니다. 정밀 씨앗과 자율 트랙터에서 AI 구동 작물 모니터링 드론에 이르기까지 농장은 다음 식사를 확보하는 데 도움이되는 첨단 생태계로 진화하고 있습니다.

McKinsey에 따르면, 농업 자동화는 2030 년까지 500 억 달러에서 800 억 달러의 가치를 해제 할 수 있습니다.

미래의 농부들을 만나기 : 로봇이 상승

다음은 다양한 유형의 농업 로봇이 게임을 바꾸는 방법입니다.

See-Spray 자율 트랙터
자체 운전 트랙터는 AI 및 GPS를 사용하여 PINPOINT 정확도로 필드 작업을 수행하여 제초제 사용 및 연료 소비를 줄입니다.

AgrobotFfrobotics 와 같은 로봇 회사 수확
는 이전에 계절 노동에 의존했던 딸기, 사과 및 기타 작물을 섬세하게 선택할 수있는 로봇을 구축하고 있습니다.

3. 농작물 모니터링 드론 드론
DJI 농업 과 같은 다중 스펙트럼 카메라가 장착 된 농민들에게는 농민들에게 그들의 들판에 대한 조감도를 제공하고 관개 문제, 해충 발병 및 영양 결핍을 식별합니다.

Carbon Robotics 와 같은 제초 봇
화학 물질이없는 원치 않는 식물을 ZAP로하는 레이저-웨드 로봇을 개발하여 수세기 전의 문제에 대한 더 깨끗하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

농민들은 교체되지 않습니다. 그들은 업그레이드되고 있습니다

로봇이 농민을 대체하고 있다는 것은 일반적인 오해입니다. 그들은 인간의 능력을 향상시키고 있습니다.

농업의 많은 과제는 반복적이고, 역전 및 시간에 민감합니다. 자동화를 통해 농민들은 반응성 노동에서 사전 전략으로 전환 할 수 있습니다. 데이터 분석, 투입을 최적화하며 외과 적 정밀도로 작물을 관리하여 다음 식사의 품질과 신뢰성을 보장합니다.

Sarah M. Harper 는“로봇은 일을 훔치지 않을 것입니다 . "그들은 직업을 바꿀 것입니다."

지속 가능성 보너스

효율성을 넘어서 로봇 농업은 더 작은 환경 발자국으로 이어질 수 있습니다. 로봇은 다음 식사를보다 지속적으로 생산할 수 있도록 돕고, 로봇은 대상 조치를 통해 물과 살충제의 남용을 줄입니다. 또한 경량 설계 덕분에 토양 압축을 최소화하고 재생 농업 관행을 지원합니다.

세계 경제 포럼 (World Economic Forum) 의 연구에 따르면 스마트 농업은 식품 생산에서 온실 가스 배출량을 20%줄일 수 있습니다.

다음은 무엇입니까? 수직 농장, AI 및 완전 자율 시스템

다음 프론티어에는 AI가 운영하는 수직 농장, 완전 자동 온실, 심지어 미래의 화성 임무를위한 우주 농업도 포함됩니다. Iron Ox 와 같은 회사 는 수경법과 로봇 공학을 혼합하여 실내에서 잎이 많은 녹색을 재배하여 물 90% 적은 물과 토양이 없습니다.

다음 식사는 로봇으로 재배됩니까?

아마. 그리고 그것은 나쁜 것이 아닙니다.

도시화가 가속화되고 기후 불확실성이 증가함에 따라 로봇 농업은 배고픈 행성을 효율적으로, 깨끗하고 지속적으로 공급하는 가장 좋은 방법 일 수 있습니다.

따라서 다음에 완벽하게 익은 토마토를 물 때 기억하십시오. 손이나 많은 코드가없는 농부가 자랐을 수도 있습니다.

또한 읽으십시오 : 2025 년 자동화 : 인간 근로자에게는 어떻게 될까요?

클라우드 전략을 선택하기 전에 C- 스위트 리더가 알아야 할 사항

2025 년에 문제는 귀하의 비즈니스에 클라우드가 필요한지 여부가 아니라 클라우드 전략이 얼마나 현명한 지가 아닙니다. C-Suite 리더의 경우 클라우드는 기술 인 에이 블러 이상이되었습니다. 이제 성장, 탄력성, 혁신 및 수익성에 직접적인 영향을 미칩니다. 그러나 많은 경영진은 여전히 ​​클라우드 마이그레이션을 전략적 피벗보다는 운영 이동으로보고 있습니다.

C-Suite의 의사 결정자라면 솔리드 클라우드 전략의 핵심 요소를 이해하는 것이 중요합니다. 잘못된 움직임은 비용 상승, 규정 준수 위험 또는 확장 성이 좋지 않다는 것을 의미 할 수 있습니다. 올바른 사람은 장기 경쟁 우위를 열 수 있습니다. 도약하기 전에 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

클라우드를 비즈니스 목표와 정렬합니다

    클라우드 전략은 비즈니스 결과를 명확하게하는 것과 관련이 있어야합니다. 운영 비용을 줄이려고 노력하고 있습니까? 제품 제공을 가속화 하시겠습니까? 고객 경험을 향상시겠습니까? 각 목표는 공개, 개인, 하이브리드 또는 멀티 클라우드와 같은 다른 클라우드 접근법을 요구할 수 있습니다. 기술이 대화를 이끌게하지 마십시오. 비즈니스 우선 순위가 전략을 유도하게하십시오.

    전체 비용 사진을 이해하십시오

      클라우드는 선불로 더 저렴 해 보일 수 있지만 장기 비용은 빠르게 상승 할 수 있습니다. 데이터 전송 수수료, 과잉 제공 서비스 및 타사 통합은 종종 비즈니스를 보호합니다. 최저 가격을 쫓는 대신 총 소유 비용을 평가하십시오. 스마트 클라우드 전략은 지출뿐만 아니라 ROI, 성능 및 가치 제공에도 요소를 요소합니다.

      또한 읽기 : 서버리스 컴퓨팅 : 확장 가능한 클라우드 애플리케이션의 미래

      첫날부터 보안 및 규정 준수를 우선시합니다

        C-Suites는 보안 및 규정 준수를 전략적 기둥으로 취급해야합니다. 올바른 클라우드 전략은 데이터 보호, 규제 준수 (GDPR, HIPAA 등) 및 운영 탄력성을 보장합니다. 보안, 법률 및 규정 준수 팀을 조기에 포함시킵니다. 강력한 인증, 감사 기록 ​​및 명확한 데이터 거버넌스 정책이있는 클라우드 제공 업체를 찾으십시오.

        클라우드 준비를 평가하십시오

          당신의 조직은 기술적으로뿐만 아니라 문화적으로 클라우드에 대한 준비가되어 있습니까? 성공적인 마이그레이션은 숙련 된 팀, 교차 기능 조정 및 경영진에 따라 다릅니다. 내부 기능을 평가하십시오. 팀을 재조정하거나 클라우드 전문가를 데려 오야합니까? 클라우드 전략에는 People-First Transformation 계획이 포함되어야합니다.

          "리프트 앤 시프트"트랩을 피하십시오

            많은 기업들이 단순히 레거시 시스템을 복제하여 클라우드로 이동합니다. 이는 단기 이익을 제공 할 수 있지만 장기 혜택을 제한합니다. 대신 클라우드 네이티브 서비스에 대한 워크로드를 최적화하십시오. 애플리케이션을 현대화하고 서버리스, 컨테이너화 또는 에지 솔루션을 탐색하십시오.

            유연성과 확장 성을위한 계획

              오늘날의 클라우드 요구는 2 년 안에 다르게 보일 수 있습니다. 미래에 준비된 클라우드 전략을 통해 공간은 확장, 피벗 또는 다각화를 가능하게합니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드 모델은 공급 업체 잠금 장치를 줄이고 더 많은 민첩성을 제공 할 수 있습니다. 항상 생존뿐만 ​​아니라 성장을 지원하는 건축물을 선택하십시오.

              결론

              올바른 클라우드 전략을 선택하는 것은 더 이상 기술적 인 결정이 아닙니다. 비즈니스 크리티컬 한 결정입니다. C-Suites의 경우 클라우드를 핵심 목표와 정렬하고, 위험 관리 및 변화를위한 인력 준비에 중점을 두어야합니다. 제대로 완료되면 잘 정의 된 클라우드 전략은 비즈니스를 지원하는 것이 아니라이를 변화시킵니다.

              AI가 일상 소프트웨어를 조용히 재구성하는 방법

              0

              우리는 더 이상 소프트웨어가 AI를 "켜기"라고 요구하지 않는 시점에 도달했습니다. 단지 우리가 준비되었다고 가정합니다. 이것이 오늘날의 디지털 작업 공간에서 일어나는 조용한 변화입니다. AI는 발표되지 않았습니다. 내장되어 있습니다. 그리고 마케팅 버즈는 일반적으로 큰 언어 모델이나 자율적 인 에이전트를 중심으로 살고 있지만, 우리가 이미 사용하고있는 도구에서 가장 의미있는 변화가 일어나고 있습니다. 이메일, 작문, 디자인, 조직 - 각 사람은 표면 아래에서 실행되는 지능에 의해 미묘하게 재구성되며, 더 빠르고 매끄럽고 때로는 다르게 생각하는 데 도움이됩니다.

              기능뿐만 아니라 다른 느낌

              무언가가 변경되었음을 알기 위해 설정을 전환 할 필요가 없습니다. 소프트웨어의 리듬이 바뀌 었습니다. 타이핑은 더 유동적입니다. 글쓰기는 덜 고립 된 느낌입니다. 당신은 문장을 시작하고 무언가가 당신을 위해 그것을 끝냅니다. 당신이 요청했기 때문이 아니라 시스템이 가정했기 때문입니다.

              그것이 조용한 AI의 천재이며 위험입니다. 그것은 단지 제안하는 것이 아닙니다. 안내. 그것은 당신을 특정 워크 플로, 특정 문구, 특정 속도로 깎아냅니다. 그리고 대부분의 사용자는 궁금해하지 않습니다. 그 제안은 어디에서 왔습니까? 그들은 단지 그것을 받아들입니다. 결국 효율성은 매혹적입니다.

              사라지는 인터페이스

              AI가 더 직관적이되면 인터페이스가 용해되기 시작합니다. 더 적은 버튼. 더 적은 단계. 한때 필요한 클릭과 명령은 이제 컨텍스트를 통해 발생합니다.

              소프트웨어는 더 이상 우리가 운영하는 것이 아닙니다. 그것은 우리가 영향을 미칩니다. 그 영향이 항상 의식적인 것은 아닙니다. 도구는 우리에게 적응합니다. 그러나 우리는 또한 도구에 적응합니다. 시간이 지남에 따라 우리의 행동은 우리를 훈련 시켰기 때문에가 아니라 시스템이 저항의 가장 적은 경로를 조용히 형성했기 때문에 변화합니다.

              이 조용한 변화가 중요한 이유

              지능이 볼트를 켜지 않고 구워지면 경험은 근본적으로 바뀝니다. 그리고 비즈니스 맥락에서, 그것은 기대치를 변화시킵니다.

              문제는 더 이상 "우리가 AI를 채택해야합니까?"가 아닙니다.
              “우리는 이미 우리를 형성하고있는 곳을 알고 있습니까?”입니다.

              그것은 다른 종류의 도전입니다. 변화와 인식에 대한 것이 아닙니다. 기능과 제어에 대한 기타. AI는 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 주변입니다. 그리고 우리가주의를 기울이지 않는다면, 그것이 우리의 문화, 속도 및 심지어 생각을 정의하기 시작하는 결정은 심지어 우리의 생각을 정의하기 시작합니다.

              결론

              소프트웨어의 미래는 크게 크지 않습니다. 완벽합니다. 우리가 의존하는 도구는 계속 더 똑똑해 지지만 더 조용해질 것입니다. 그렇기 때문에 우리가 더 자세히 듣고 있어야합니다.

              더 스마트 한 채용, 더 어렵지 않음 : 소규모 팀이 데이터를 사용하여 꿈의 팀을 구축하는 방법

              오늘날의 빠르게 진행되는 비즈니스 세계에서 소규모 팀은 부풀어 오른 채용 예산이나 끝없는 HR 대역폭의 사치가 없습니다. 그러나 그들이 똑똑하다면 그들이 가지고있는 것은 데이터입니다. 그리고 그것은 게임 체인저가되는 것으로 판명되었습니다.

              현대 소기업은 직감적 또는 구식 채용 관행에 의존하기보다는 데이터 중심의 채용을 통해 그 어느 때보 다 효율적으로 최고의 인재를 찾고 수의사를 유지하기 위해 데이터 중심의 채용을 활용하고 있습니다.

              데이터가 소규모 팀의 비밀 무기 인 이유

              데이터는 단지 누가 고용 해야하는지 알려주는 것이 아니라 누군가가 회사 문화, 성장 단계 및 목표에 적합한 이유를 보여줍니다.

              LinkedIn의 글로벌 인재 트렌드에 따르면, 채용 관리자의 77%가 후보 소프트 기술을 이해하는 것이 어려운 기술만큼이나 중요하다고 말합니다. 큰 신청자 풀에서 사람들을 안정적으로 평가하는 유일한 방법은 무엇입니까? 구조화 된 데이터.

              이력서 패턴을 분석하거나 후보자 참여 추적 또는 예측 분석을 사용하여 미래의 성과를 이해하든 소규모 팀은 더 현명한 선택을 할 수 있습니다.

              경기장을 평준화하는 도구

              데이터 우선으로 이동하기 위해 대규모 HR 기술 스택이 필요하지 않습니다. 저렴한 도구로 린 팀이 체중을 높이기 쉽게 만들 수 있습니다.

              확인할 가치가있는 몇 가지가 있습니다.
              Recruitee : 스타트 업 이상,이 협업 채용 소프트웨어는 신청자를 추적하고 워크 플로우를 설정하고 고용 데이터를 분석하는 데 도움이됩니다.
              Hireez : 팀이 기술, 온라인 존재 및 참여에 따라 최고 후보자를 식별하는 데 도움이되는 AI 기반 소싱 도구입니다.
              PYMETRICS : 신경 과학 기반 게임을 사용하여 행동 과학에 의해 백업 된 후보자의인지 및 정서적 특성을 평가합니다.

              문화 적합은 유행어가 아닙니다. 그것은 지표입니다

              모호한“문화 적합”평가의 시대는 지났습니다. 이제 데이터를 통해 팀은 값 정렬 및 소프트 스킬 매치를 정량화 할 수 있습니다.

              예를 들어, 예측 지수는 기업이 행동 드라이브를 평가하여 후보자의 자연적인 작업 스타일이 팀 역학에 적합하도록 도와줍니다. 이는 끊임없는 회전율로부터 소규모 팀을 구하기 위해 더 적은 미시와 보존을 의미합니다.

              인간의 손길을 잊지 마십시오

              물론 데이터는 판단을 대체하지 않고 결정을 알리야합니다. 사람들은 메트릭 모음 이상입니다. 그러나 시간과 자원이 부족한 소규모 팀의 경우 데이터는 물건을 깨거나 팀 사기를 깨뜨리지 않고 빠르게 움직이는 데 필요한 선명도를 제공합니다.

              마지막 생각

              더 똑똑한 채용은 더 추운 채용을 의미하지는 않습니다. 그것은 도구와 통찰력을 사용하여 추측을 줄이고 가정이 아닌 증거에 근거한 인간 중심 결정을 내리는 것을 의미합니다.
              소규모 팀이 제대로 고용되면 역할을 채우지 않기 때문입니다.
              그들은 꿈의 팀을 구축합니다.

              또한 읽기 : 데이터 분석 교육으로 비즈니스를 늘리는 방법

              랜섬웨어 방지 백업 전략을 구축하는 방법

              0

              랜섬웨어 공격이 더 빈번하고 정교하며 피해를 입은 시대에는 기업이 더 이상 백업을 후에 생각할 여유가 없습니다. 랜섬웨어 방지 백업 전략을 작성하는 것은 데이터 사본을 갖는 것이 아니라 해당 사본이 안전하고 액세스 할 수 있으며 악의적 인 행위자의 암호화에 면역되도록하는 것입니다.

              Cyberattack에도 불구하고 운영을 계속 유지하는 신뢰할 수있는 랜섬웨어 방지 백업 계획을 구축 할 수있는 방법은 다음과 같습니다.

              또한 읽기 : Deepfake Phishing에서 합성 미디어 위협의 도전을 탐색

              전통적인 백업이 충분하지 않은 이유를 이해하십시오

              많은 비즈니스는 여전히 기본 시스템을 목표로하는 동일한 랜섬웨어 공격에 취약한 현지의 항상 연결된 백업에 의존합니다. 공격자는 종종 백업 폴더를 찾고 지불을 강제로 암호화하거나 삭제합니다.

              진정으로 랜섬웨어를 제공하려면 전략이 다음을 가정해야합니다.

              • 네트워크가 손상 될 수 있습니다
              • 로컬 시스템을 암호화 할 수 있습니다
              • 인간 오류가 가능합니다

              그렇기 때문에 첫 번째 단계는 편의에서 복원력으로 전환하는 이유입니다.

              3-2-1 백업 규칙을 채택하고 업그레이드하십시오.

              고전적인 3-2-1 규칙은 다음을 제안합니다.

              • 데이터 사본 3 사본
              • 2는 다른 미디어에 저장됩니다
              • 1 오프 사이트

              그러나 2025 년에는 전문가들이 이것을 3-2-1-1-0 전략으로 확장하는 것이 좋습니다.

              • 1 공기 갭 또는 불변 사본 (오프라인 또는 변조 방지)
              • 0 복구 검증의 오류 (정기 테스트)

              정의 된 기간 동안 변경되거나 삭제할 수없는 형식으로 불변의 백업은 랜섬웨어가 발생할 때 마지막 방어선입니다.

              클라우드 백업을 현명하게 사용하십시오 (그러나 신중하게)

              클라우드 스토리지는 백업 솔루션이되었지만 완벽하지는 않습니다. 동기화 된 폴더가 감염되면 클라우드 데이터도 손상 될 수 있습니다. 클라우드 기반 백업 플랫폼을 사용하십시오.

              • 버전 관리 제어
              • 랜섬웨어 감지
              • 불변의 저장
              • 역할 기반 액세스 제어

              모든 관리자 계정에서 다중 인증 인증이 활성화되도록하십시오.

              모든 것을 자동화하고 암호화하십시오

              자동 백업은 인적 오류의 위험을 줄이고 데이터가 지속적으로 보호되도록합니다. 이를 엔드 투 엔드 암호화와 결합하여 데이터가 인터셉트 되더라도 키없이 읽을 수 없도록하십시오.

              REST 및 Transit에서 백업을 암호화하고 백업 파일과 별도로 암호화 키를 저장하는 것을 잊지 마십시오.

              테스트, 모니터 및 훈련

              최상의 백업 시스템조차 필요할 때 작동하지 않으면 쓸모가 없습니다. 복원 프로세스를 정기적으로 테스트하고 실제 시나리오를 시뮬레이션하십시오. 많은 양의 파일을 다시 작성하는 것과 같은 비정상적인 활동을 모니터링하고 사이버 위생 및 복구 프로토콜에 대해 팀을 훈련 시키십시오.

              최종 생각

              2025 년에 랜섬웨어 방지 백업 전략을 구축하는 것은 미리 생각하고 방어를 레이어링하며 최악의 계획을 세우는 것입니다. 자동화, 불변성, 암호화 및 정기 테스트를 결합하여 랜섬웨어 공격자를 능가하고 데이터와 비즈니스를 유지할 수 있습니다.

              소매점 IoT : 스마트 선반에서 개인화 된 매장 내 경험에 이르기까지

              0

              소매 부문은 디지털 혁신을 겪고 있으며 그 중심에는 IoT (사물 인터넷)입니다. 한때 유행어가되었던 것은 매장이 사업을하는 방식을 추진하고, 쇼핑객과 상호 작용하며, 더 많은 혼잡 한 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 필수적인 힘이되었습니다.

              쇼핑 경험을 개인화하는 데 도움이되는 센서에 대한시기를 이해하는 지능형 선반에서 IoT가 어떻게 소매를 실시간으로 바꾸고 있는지 알아 보겠습니다.

              또한 읽으십시오 : 연결된 장치가 창의적인 결정을 시작할 때 발생하는 일

              지능형 선반 : 당신을 생각하는 주식

              기본 - 선반에서 시작합시다.

              스마트 선반에는 인벤토리 레벨을 독립적으로 모니터링하는 무게 센서, RFID 태그 및 카메라가 장착되어 있습니다. 따라서, 수동 리뷰 나 지저분한 놀라움 대신, 상점 직원은 제품이 낮거나 제자리에있을 때 실시간 알림을받습니다. 이는 재고 및 오버 스탁을 최소화 할뿐만 아니라 재입고 작업을 단순화합니다.

              비즈니스 가치 : 인건비, 주식 정확도 향상 및 고객 만족도 향상

              개인화 된 프로모션 : 매장 내는 대화식이되었습니다

              상점에 들어가서 매달 구매하는 커피 브랜드에 대해 전화로 개인화 된 거래를받는 그림. 그것은 스타 워즈에서 벗어난 것이 아닙니다. 그것은 IoT가 사용 중입니다.

              Bluetooth Beacons 및 Wi-Fi Analytics를 통해 매장은 발 트래픽 패턴, 상점에서 소비 된 시간 및 고객 관심사에 대해 배울 수 있습니다. 해당 정보를 고객의 구매 기록과 혼합하면 이제 매장은 각 고객마다 만들어진 것처럼 느껴집니다.

              비즈니스 가치 : 전환율 증가, 고객 충성도 향상 및 더 매력적인 매장 경험

              더 똑똑한 공급망 : 항상 실시간

              IoT는 문앞에서 끝나지 않습니다.

              소매 업체는 창고, 배달 트럭 및 공급 업체 네트워크를 IoT 지원 센서와 연결하고 있습니다. 그들은 무엇을 얻습니까? 엔드 투 엔드 공급망 가시성. 배송의 위치, 조건의 위치 및 단일 대시 보드에서 지연이 발생할 것인지 여부를 추적 할 수 있습니다.

              비즈니스 가치 : 덜 중단, 더 나은 예측 및 신뢰할 수있는 배송 ETA에 더 행복한 고객

              자동 계약 : 안녕하세요, 장거리로 작별 인사

              아무도 체크 아웃 라인에서 기다리는 것을 즐기지 않고 IoT를 사용하면 필요하지 않습니다.

              지능형 체크 아웃 시스템은 고객이 가방이나 카트에 배치 할 때 RFID, 컴퓨터 비전 및 센서 퓨전을 사용하여 품목을 자동으로 스캔합니다. Amazon Go는이 아이디어를 처음으로 소개했지만 다른 아이디어는 신속하게 따르고 있습니다. 이 마찰이없는 프로세스는 대기열을 제거하고 고객을 유지합니다.

              비즈니스 가치 : 마찰 감소, 직원 요구 사항 감소 및 사람들을 되 찾는 고객 경험

              데이터 중심의 통찰력 : 발 트래픽을 예측력으로 바꿉니다

              네트워크 스토어 내의 각 트랜잭션은 데이터를 생성하며 실시간으로 분석되면 Goldmine입니다.

              IoT 플랫폼은 매장 내 활동을 외부 데이터 (예 : 날씨, 이벤트 또는 시간)와 통합하여 소매 업체가 매장 레이아웃을 최적화하거나 직원 이동을 예약 할 때 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 할 수 있습니다.

              비즈니스 가치 : 향상된 운영 효율성과보다 효과적이고 반응 형 비즈니스 결정

              Connected Store가 여기 있습니다. 막 시작되었습니다

              소매점의 IoT는 더 이상 실험적이지 않습니다. 필수입니다. 더 반응이 좋은 운영, 더 매력적인 고객 경험 및 더 나은 비즈니스 결과를 만듭니다. 하이브리드, 데이터 중심 세계에서 경쟁력을 유지하려는 소매 업체의 경우 이제 IoT의 힘에 연결할 때입니다.