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
이전에 포스팅했던 시민 데이터 사이언티스트(Citizen Data Scientist, 이하 CDS)에 대한 블로그에서 CDS가 갖춰야 할 기본 역량이 Data Literacy(한글로는 데이터 문해력으로 번역/이하 데이터 문해력)라고 소개했었습니다. 참고로 ‘문해력’이란 단어는 글을 읽고 이해하는 능력을 의미하는데, 데이터를 다룰 때도 마찬가지로 데이터를 읽고 이해하는 능력이 중요하기 때문에 이러한 용어를 사용해도 큰 무리는 없으리라 판단됩니다. 이번
In fast jedem Vortrag zum Thema Analytics geht es irgendwann auch um Talentsuche und den vielbeschworenen Fachkräftemangel. Diskutiert wurden eben diese Herausforderungen auch beim CI Connection Circle von SAS in Nizza. Welche Maßnahmen Unternehmen ergreifen sollten, um begabte Datenspezialisten anzuziehen und nachhaltig an sich zu binden, war bereits in diesem
Der Interpretationsspielraum zwischen „Bean Counter“ und „Business Partner“ ist immens. Nicht umsonst sind die Meinungen sehr unterschiedlich, welcher konzeptionelle Controlling-Ansatz der „richtige“ ist. Nicht nur in der Wissenschaft, sondern auch in der Praxis findet man deutliche Unterschiede vor, welches Selbstverständnis das Controlling in den Unternehmen hat. Ich möchte heute jedoch
Are you struggling to hire talented data scientists to glean insights from your corporate data? There’s currently a lack of big data talent hampering corporate analytics and causing nightmares for CIO’s, but I have good news for you: You may already have all the data scientists you need! There are
Like retailers, Communications Service Providers (CSPs) interact with customers in multiple ways during the buy, use and share journey. These interactions take place at stores and on websites, Facebook pages, call centers, and other channels. However, unlike retailers, CSPs are having a harder time providing a seamless experience across their many channels.
