SAS가 클라우드 시장 및 타사 애플리케이션 등에 AI 접목을 촉진하기 위해 로우코드/노코드 애플리케이션 배포 및 분석 워크로드 관리 전문 영국 비상장 회사 보엠스카(Boemska)사를 인수했습니다. SAS는 이번 인수로 획득한 기술을 SAS Viya에 적용해 고객의 클라우드 분석 관련 비용을 절감하고, 모델을 모바일 및 엔터프라이즈 앱 등에 이식할 수 있게 될 예정입니다. 이를
코로나19가 광범위하게 확산되면서 생산활동 중단, 소비 감소, 교역 감소 등 세계 경제에 심각한 타격이 이어지고 있습니다. 이 충격파를 최대한 완화하기 위해 각국 정부는 다양한 재정적 지원을 투입하고 있습니다. 그럼에도 대부분의 기업과 개인은 코로나19로 경제적 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 은행에서는 다음과 같은 과제에 직면하고 있습니다. 여신관리 코로나19의 영향을 가장 크고
지난 글에서는 기존 데이터 분석의 한계와 현업 사용자가 데이터 분석을 해야 하는 이유, 그리고 시티즌 데이터 사이언티스트가 되기 위한 조건을 알아봤습니다. 그렇다면 프로그래밍 기술이나 전문적인 분석 기술에는 능숙하지 않은 현업 사용자가 어떻게 데이터를 분석할 수 있을까요? 전문가 영역이었던 데이터 분석이 일반 현업 사용자로 확대되는 여러 움직임은 오래전부터 있었습니다. 그 가운데
지금처럼 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 지속적인 성장을 이루기 위해서는 경영진과 분석가, 현업 사용자 등 기업 구성원 모두가 필요한 인사이트를 제때 확보하고, 이를 기반으로 최상의 결정을 내리고, 필요한 조치를 취할 수 있어야 합니다. 누구나 쉽게 데이터를 들여다보고, 탐색하고, 이해하고, 분석할 수 있는 단일화되고 통합된 분석 환경이 필요한 이유입니다. 본 기고문에서는 시티즌
지난 텍스트 분석 시리즈 2편에서는 보험사의 데이터를 이용하여 예측 모델을 개발하고, 모델의 성능을 개선하여 고객 행동에 대한 예측도를 높이는 방법을 살펴봤습니다. 이번에는 영화 리뷰 데이터를 사용하여 분류 규칙을 개발하는 과정을 SAS Visual Text Analytics를 중심으로 알아보겠습니다. SAS Visual Text Analytics(이하, VTA)는 대용량의 비정형 데이터로부터 쉽게 인사이트를 추출할 수 있도록 설계된
지난 텍스트 분석 시리즈 1편에서는 텍스트 토픽을 분류하여 빠르게 인사이트를 확보하는 방법을 소개해드렸습니다. 이번에는 텍스트 데이터를 기반으로 고객의 행동을 예측하고, 예측 모델링의 성능을 개선하는 방법을 알아보겠습니다. 이 작업에는 SAS의 머신러닝 솔루션인 SAS Visual Data Mining & Machine Learning(VDMML)이 유용합니다. 지금 이 시간에도 수많은 데이터 분석가들은 모델이 높은 성능을 발휘하도록 다양한
비정형 텍스트 데이터는 인류가 생성하는 가장 큰 데이터입니다. 더 나은 비즈니스 결정을 내리고, 제품 전략을 알리고, 고객 경험 개선에 도움이 되는 유용한 정보가 바로 이 데이터에 포함되어 있습니다. 비정형 텍스트 데이터의 잠재력을 최대한 활용해야 하는 이유입니다. 본 시리즈에서는 텍스트 데이터에서 인사이트를 얻는 주요 방법과 이를 위한 SAS 솔루션을 살펴봅니다. 전
고객은 금융기관이 개인 정보를 안전하게 관리하면서도 거래지연 없는 쉽고 빠른 서비스를 제공 해주기를 원합니다. 따라서 디지털 시대의 금융기관은 보다 빠르고 편리한 서비스를 보다 안전하게 제공하기 위해 실시간으로 위험거래를 탐지할 수 있는 시스템과 위기상황에 신속히 대응할 수 있는 정책이 준비되어야 합니다. 편리함이 가져온 새로운 위험요소 디지털화는 속도와 편리성이 높아 24시간 언제든
지난 글에서는 분석 모델을 배포하기까지 많은 시간이 소요되는 이유, 이를 극복하기 위한 방법으로서 운영계에 적용하는 ModelOps의 개념과 효과를 소개해드렸습니다. 하지만 통상적으로 기업의 의사결정이 분석의 결과만으로 이뤄지지는 않습니다. 분석 인사이트를 기반으로 하되 기업에서 설정한 비즈니스 룰을 확인해야 하며, 기업 안팎의 상황에 대한 검토도 필요합니다. 금융권을 예로 들면, 고객의 신용대출 요청에 따른
지난 딥러닝 시리즈에서는 SAS Visual Data Mining and Machine Learning을 활용한 딥 러닝 모델 생성에 대한 내용 중 <기본 심층 신경망(DNN) 모델 아키텍처와 배치 정규화를 사용한 DNN 모델 구축>에 대해 소개해 드렸습니다. 이번 시리즈에서는 딥 러닝 성능을 개선할 수 있는 하이퍼파라미터를 조정에 대해 소개해 드립니다. 일정 기간에 걸쳐 성능이 향상되고
기업에서는 하루에도 여러 차례 비즈니스에 중요한 의사결정을 내리고 있습니다. 최선의 선택을 하기 위해 많은 기업이 강력한 분석 모델을 개발하여 의사결정 프로세스에 분석 결과를 통합하고 있습니다. 하지만 의사결정에 결정적인 역할을 하는 대부분의 분석 모델은 빛을 보지 못합니다. 데이터 중심의 의사결정을 위한 실용화의 마지막 관문을 넘지 못하기 때문입니다. 본 글에서 데이터 중심의
딥 러닝은 인공 지능과 함께 유비쿼터스가 된 머신 러닝의 한 영역입니다. 딥 러닝 모델의 복잡하고 뇌와 유사한 구조는 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 찾는 데 사용됩니다. 이러한 모델은 일반 지도 학습 모델, 시계열, 음성 인식, 객체 탐지 및 분류, 감성 분석의 성능을 크게 향상시켰습니다. 사전 정의된 방정식을 실행하도록 데이터를 구성하는 대신
기업이 데이터 기반의 의사결정을 하기 위해서는 AI를 특정 영역이 아닌 분석 라이프사이클 전반으로 확대하고, 이 라이프 사이클은 의사결정 프로세스와 연결돼야 합니다. 개방된 플랫폼에서 분석 시간을 줄이고, 그 결과를 운영시스템에 빠르게 적용해 더 큰 비즈니스 가치를 실현할 수 있어야 합니다. 지난 시리즈에서는 모델링 작업을 위한 피처 자동 생산과 자동 튜닝 정도로
최근 SAS는 클라우드에서 AI와 분석의 미래를 더욱 구체화하기 위해 마이크로소프트와 새로운 전략적 파트너십을 체결했습니다. 이번 파트너십으로 SAS 고객은 클라우드 환경에서 훨씬 수월하게 분석을 수행할 수 있습니다. 또한 SAS의 AI 및 분석 솔루션과 마이크로소프트 애저(Azure)의 긴밀한 통합으로 수백만 명의 애저 고객은 SAS 기술을 편리하게 활용하여 분석 성능을 한층 개선할 수 있습니다.
전 세계 모든 산업의 변화를 주도하고 있는 주인공은 단연 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)입니다. 운송, 금융, 엔터테인먼트, 헬스케어, 공공서비스, 에너지, 통신, 교육 등 모든 분야에서 AI는 비즈니스와 일상을 혁신하며 새로운 미래를 열고 있지요. SAS도 2019년 향후 3년간 AI 분야에 총 10억 달러 투자 계획을 발표한 바 있습니다. AI는 데이터라는 경험을 통해 배우고, 이
지난 몇 년간, 고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform, 이하 CDP)과 데이터 관리 플랫폼 (Data Management Platform, 이하 DMP)이 글로벌 마케팅 트렌드로 부상하는 가운데, 국내에서도 DMP를 활용한 개인화된 디지털 광고, 고객과 마케팅 업무 지향적인 CDP를 도입하는 기업이 증가하고 있습니다. 이 같은 트렌드는 디지털 채널의 빠른 성장과 마테크(Martech, 기술적인 마케팅을 가능하게 만드는
IIASA(International Institute for Applied Systems Analysis, 국제응용시스템분석연구소)는 인류가 당면한 전 세계 환경과 경제, 기술, 사회적 변화로 인한 문제를 연구하는 독립적인 국제 과학 연구소입니다. 이곳에서는 특히, 글로벌 환경과 사회에 영향을 미치는 요소와 그 원인을 명확히 이해하기 위해 분석 기술을 적극 활용하고 있습니다. SAS는 교육, 환경, 건강, 인권, 빈곤 등 다양한 사회
회복이란 무엇일까요? 정상 상태로 돌아가는 것, 잃어버린 것을 되찾는 것, 통제와 안전을 되찾는 것... 평상시로 돌아가는 것은 지금은 힘든 일처럼 느껴지지만 조직의 회복 정도는 지금과 같은 혼란기에 리더가 취하는 조치에 달려 있습니다. 이번 SGF 시리즈에서는 팬데믹 시기의 혼란기를 리더는 어떻게 대응해야 하는지 살펴보고자 이코노미스트와 함께 조사한 ‘글로벌 비즈니스 바로미터(이하, GBB)’
질병 확산을 억제하고 경제적 영향을 최소화하기 위해서는 인구가 어떻게 이동하는지 분석하고, 지역 내 접촉자를 추적하여 적절한 의사결정을 해야 합니다. 이번 SGF 시리즈에서는 인구 이동 분석과 접촉자 추적 등 SAS 분석 기술이 어떻게 팬데믹 극복을 위한 의사결정을 지원하는지에 대한 SAS 짐굿나잇 회장과 스티브 베넷 글로벌 정부기관 프랙티스 부문 이사의 세션을 소개합니다.
오랜 시간동안 많은 사랑을 받아온 SAS 사용자 커뮤니티가 리뉴얼되었습니다. 한국에서 SAS 커뮤니티의 역사는 벌써 30년이 되었습니다. 1990년 SAS코리아 설립 이후 SAS User Group International-Korea(SUGI-K)라는 이름으로 활동한 SAS 사용자 모임이 2007년 MYSAS로 명칭을 바꾸었습니다. 그리고, 2010년 홈페이지를 개편하고 10년 만인 2020년, 사용자 모임의 활성화를 위해 새로운 SAS 커뮤니티 사이트로 여러분을 다시
지난 몇 달, 코로나19로 인한 팬데믹으로 전 세계는 다양한 변화를 경험하고 있습니다. 경제와 헬스케어 시스템은 물론, 우리의 일상과 일하는 방식까지 바꿔놓았습니다. 세계 최대 분석 컨퍼런스인 ‘SAS 글로벌 포럼 2020’을 SAS 글로벌 포럼 역사상 최초로 온라인으로 개최하게 된 것도 그 같은 변화 중 하나일 것입니다. SAS 글로벌 포럼은 전 세계 경영진과 산업별
코로나19가 전 세계로 확산하면서 기업들은 비즈니스 방식에 혁신을 더하며 디지털 마케팅에 총력을 기울이고 있습니다. 특히 고객의 필요를 예측하고 고객과 적시에 소통하기 위한 방법으로서 멀티채널 마케팅이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 이와 함께 ‘멀티채널 마케팅 허브’에 대한 관심도 높아지고 있습니다. IT 리서치 전문 기업인 가트너(Gartner)는 멀티채널 마케팅 허브를 ‘기업의 커뮤니케이션을 조율하고
인류가 전례 없는 전투를 치르고 있는 가운데, 우리나라는 코로나19 모범 대응 국가로 큰 주목을 받고 있습니다. 여기서 한발 더 나아가 그 어느 국가보다 앞서 포스트 코로나19 를 준비하고 있습니다. 하지만 코로나19는 끊임없이 존재감을 드러내며 정부와 지자체, 공공기관의 의사결정자들을 당혹스럽게 하고 있습니다. 이 위기를 효과적으로 헤쳐나가고 또 다른 위기를 막기 위해서는
오늘 6월 17일(미 동부 시간 기준 16일) 온라인으로 개최한 ‘SAS 글로벌 포럼 2020’에서 SAS는 최신 클라우드 기술을 접목해 의사결정 과정을 가속화하는 AI 기반 엔터프라이즈 분석 플랫폼의 최신 버전 ‘SAS 바이야 4(SAS® Viya® 4)’를 공개하고 마이크로소프트와 클라우드 전환 가속화를 위한 전략적 파트너십 체결을 발표했습니다. 클라우드로 전환하는 비즈니스 IT 트렌드에 발 맞추어
바이러스는 어떻게 확산될까요? 전염 가능성을 높이는 요인은 무엇일까요? 사람에 따라 증상이 다른 이유는 무엇일까요? 어떤 치료법이 효과 있을까요? 백신 개발은 얼만큼 진행된 걸까요? 매일 새로운 연구 결과가 발표되고 세계 각지에서 연구 프로젝트가 진행되고 있지만, 코로나19와 신종 코로나바이러스에 대해서 우리는 여전히 아는 것보다 모르는 것이 더 많습니다. 그리고 풀어야 할 궁금증은
코로나19가 전 세계적으로 확산되고 장기화되면서 우리는 요즘 삶의 방식이 새롭게 변화하는 모습을 실시간으로 지켜보고 있습니다. 학교에 가서 듣던 수업, 회사에 출근하여 처리하던 업무 등 늘 당연하게 여기던 일상이 대부분 언택트(Untact), 디지털 방식으로 전환되고 있지요. 처음이라 낯설고 아직 불안정한 부분들도 많지만, 지금의 위기 상황을 극복하고 모두가 하루 빨리 건강한 일상을 되찾으려면
올해 초부터 시작된 코로나19 사태가 전 세계적으로 장기화되면서 ‘사회적 거리두기’가 새로운 일상으로 자리잡았습니다. 이에 따라 요즘 대부분의 시간을 집에서 보내며 온라인 강의를 듣는 학생들과 재택근무를 하는 직장인들도 많아졌는데요. #언택트 #집콕 #홈코노미 #홀로(HOLO) 등의 신조어들이 이러한 달라진 트렌드를 보여주고 있습니다. 공부를 하든 일을 하든, 집에서 오랜 시간을 보내는 것에는 꽤 명확한
평화롭고 안전한 일상을 지키기 위해 우리가 맞서 싸워야 할 대상은 사실 바이러스 말고도 꽤 많습니다. 자금세탁방지(AML)를 비롯해 신원 도용 및 보험 사기 등, 끝없이 진화하는 금융 범죄와 각종 사기 수법들이 바로 그 중 하나입니다. 2020년에도 기술적인 변이(?)를 멈추지 않을 그들을 막기 위해 우리는 무엇을 준비하고 유념해야 할까요? SAS 사기 방지
2019년 12월, 중국을 시작으로 발생한 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)가 전 세계로 확산되며 190개 국가에서 32만명이 넘는 확진 환자가 발생했습니다. (2020년 3월 23일 기준) 세계보건기구(WHO)는 3월 11일 감염 확산세가 지속되자 홍콩독감(1968), 신종플루(2009)에 이어 사상 세 번째로 코로나19에 대해 팬데믹(pandemic; 세계적 대유행)을 선포했는데요. 한국 역시 지난 2월 23일 코로나19 대응 수준이 ‘심각’ 단계로 격상되며 확진자가
