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Noah Han 0
SoDA(SAS OnDemand for Academics)의 작업 방식

SoDA를 이용해 쉽게 배우는 데이터 과학 #4 지난 포스팅에서는 SoDA 인터페이스 구성과 그 기능에 대해 알아보았습니다. 오늘은 SoDA 인터페이스 중 ‘작업 모드’와 ‘프로세스 플로우’ 두 가지 요소에 대해 알아보겠습니다. 이 두 요소는 코딩에 익숙한 사용자와 코딩이 낯선 사용자 모두 쉽게 사용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 이제부터 각각을 자세히 살펴보겠습니다. 1.

Risk Management
sungsupai 0
금융기관 리스크 관리를 위한 3가지 통합적 접근

지난 25년 동안, 대한민국의 금융기관들은 금융 감독기관과 은행, 증권사, 보험사 등 관련 기관들의 꾸준한 노력 덕분에 안정적이고 건실한 리스크 관리 체계를 구축해 왔습니다. 특히, BIS 규제를 준수하기 위한 업무 및 시스템이 정립되어 금융기관의 자본 강화, 리스크 관리 및 리스크 보고의 기본 틀이 마련되었습니다. BIS 규제는 금융기관이 안정성을 유지하는 데 필수적인

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Hyeshin Hwang 0
AI 열풍 속에서 ‘AI 선도 기업’으로 가는 길

대한민국을 포함한 아시아태평양 지역의 데이터 및 AI 성숙도는 어느 정도일까요? ChatGPT 등장 이후 AI에 대한 관심이 급격히 높아지면서 많은 기업들이 AI 및 생성형 AI의 활용과 적용에 적극 나서고 있습니다. SAS는 최근 IDC에 의뢰해 기업의 AI 투자와 해결과제, 향후 계획에 대한 흥미로운 연구를 진행했습니다. 그 결과를 통해 AI 선도기업이 되기 위한

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Noah Han 0
SoDA(SAS OnDemand for Academics) 둘러보기

SoDA를 이용해 쉽게 배우는 데이터 과학 #3 지난 포스팅에서는 SoDA의 서비스 가입 방법을 알아보았습니다. SoDA는 클라우드 환경을 이용하기 때문에 따로 설치할 필요가 없었고, 클라우드 할당을 위한 서비스 가입이 필요했습니다. 이번에는 SoDA 사용 환경인 SAS Studio의 다양한 구성을 살펴보도록 하겠습니다. SoDA는 SAS Studio를 통해 사용할 수 있습니다. SAS Studio는 웹 브라우저로

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Hyeshin Hwang 0
클라우드에서 구동되는 AI와 분석의 여러 환경적 영향

수많은 산업에서 중추적인 역할을 맡게 된 클라우드 컴퓨팅은 조직이 분석과 머신 러닝 및 AI의 힘을 활용하여 인사이트를 얻고 혁신을 추구할 수 있도록 도와줍니다. *이 글은  Spiros Potamitis 가 작성한 내용을 SAS코리아에서 번역한 것입니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅의 급속한 확대로 인해 클라우드의 탄소 발자국 역시 크게 증가했습니다. 알기 쉽게 비교하자면, 클라우드 컴퓨팅의

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Hyeshin Hwang 0
개발자와 모델러를 위한 완벽한 작업환경, SAS Viya Workbench를 소개합니다.

개발자와 모델러는 데이터를 찾고 검증하거나 부서간에 협업할 때, 그리고 작업 결과를 엔터프라이즈 플랫폼에서 운영할 때 여러 문제에 직면합니다. 데이터 분석 및 머신 러닝 모델에 셀프 서비스 방식의 온디맨드 컴퓨팅 환경을 사용하면 생산성과 성능을 높이는 동시에 IT 지원과 비용을 최소화할 수 있습니다. 지난 7월 출시된 SAS Viya Workbench(바이야 워크벤치)는 클라우드 환경의

Analytics | Artificial Intelligence
Bang-Bon Goo 0
'생성형 AI’와 ‘기존 AI’, 결합하면 시너지 업!

생성형 AI는 기업의 생산성을 높이고 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 모든 기업이 성공적으로 도입하는 것은 아닙니다. 822명의 기업 리더와 이사회 임원을 대상으로 실시한 가트너의 새로운 설문조사 결과, 현재 9%의 기업이 생성형 AI를 활용해 비즈니스 모델을 혁신하고 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 있다고 나타났습니다. 하지만 데이터 품질 저하,

Analytics | Artificial Intelligence
KiWan Lee 0
코오롱베니트, 한국 SAS 고객에게 가치를 더하다.

SAS와 같은 글로벌 기업이 비즈니스를 할 때에는 글로벌 관점과 현지 관점의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.  제품은 글로벌 시장 전반에 걸쳐 제공되어야 하고, 글로벌 경쟁력을 갖춰야 합니다. 반면, 고객과의 관계 구축은 현지 상황에 맞아야 합니다. 이는 적절한 현지 파트너와 협력을 통해서 강화할 수 있습니다. SAS코리아와 오랜 세월을 함께 동행해온 든든한 파트너,

Analytics | Artificial Intelligence
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AI/ML 기반 모델 개발, 과제와 해결방안은?

기업내에 AI/ML를 적용하기 위해, 업무 관점에서 시민 데이터 사이언티스트(Citizen Data Scientist, 이하 CDS)와 그 필요 역량인 데이터 문해력(Data Literacy)의 중요성이 높아지고 있습니다.(참고 : 데이터 문해력과 시민 데이터 사이언티스트의 필요 역량) 이와 연결하여, 데이터를 기반으로 신속하게 개발한 예측 모델을 업무 시스템에 통합 또는 활용하기 위해 IT 관점에서 해결해야할 과제와 접근 방안에 대해

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Hyeshin Hwang 0
생성형 AI 사용 1위 국가는 어디일까요?

생성형 AI에 대한 전세계 기업들의 투자와 활용이 계속되는 가운데, 이와 관련된 흥미로운 조사 결과가 발표되었습니다. SAS가 최근 콜먼 파크스 리서치(Coleman Parkes Research Ltd.)에 의뢰한 전세계 조사에 따르면 생성형 AI를 가장 적극적으로 사용하고 있는 나라는 중국인 것으로 나타났습니다.  중국의 비즈니스 의사 결정자들은 자사 조직의 83%가 이 기술을 이용하고 있다고 응답했습니다. 이는

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