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상태 비저장 데이터 아키텍처를 통해 오늘날의 애자일 데이터의 힘을 활용하는 방법

빅 데이터
기술은 때때로 상태 저장(stateful) 또는 비상태(stateless)로 분류됩니다. 이 용어는 예를 들어 애플리케이션 또는 통신 프로토콜에 적용될 수 있습니다. 스테이트풀(Stateful) 애플리케이션은 데이터를 저장합니다...

톱 뉴스

AI 혁신에서 피해야 할 5가지 함정

빅 데이터
예산이 부족합니다. 경제적 재앙. 전 세계 감염병 세계적 유행. AI 이니셔티브에 대한 위험은 말 그대로 우리 주변에 있습니다. 그들 중 일부는 우리가 할 수 없습니다 ...

2023년 예측: 미래 지향적인 IT 인프라를 위한 사이버 자산 관리

빅 데이터
그 어느 때보다 비즈니스 성공은 민첩한 사이버 자산 관리 전략에 달려 있습니다. 지난 XNUMX년 동안 인플레이션, 공급망 지연, 사이버 범죄, 전환...

자동화를 사용하여 애자일 데이터 웨어하우스 아키텍처 개발

빅 데이터
과거에는 시기 적절하고 효과적인 BI(비즈니스 인텔리전스)의 필요성을 충족하는 강력한 데이터 웨어하우스를 설계하고 개발하는 것이 압도적으로 어려운 작업이었습니다.

더 많은 데이터를 수집하는 것만으로는 더 이상 생산적이지 않은 이유

빅 데이터
XNUMX년 전 빅 데이터 트렌드가 시작되었을 때, 만트라는 점점 더 많은 데이터를 수집한 다음, 그로부터 통찰력을 얻는 것이었습니다...

AI와 기계 학습: 인류의 친구인가, 적인가?

빅 데이터
인간은 가장 지적인 창조물이며 "먹이 사슬"의 꼭대기에 있을 수 있지만 인공 지능(AI)은 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.

비즈니스에 해를 끼치는 주요 보고 문제를 수정하는 방법

빅 데이터
민첩성과 유연성은 오늘날의 까다로운 경제에서 성공하는 열쇠입니다. 그러나 이 두 가지 목표를 모두 달성하기 위해 조직은 자신의 ...

엔터프라이즈 Data Lake의 ROI 극대화

빅 데이터
조직이 디지털화를 대대적으로 수용함에 따라 데이터 생성이 매우 다양해졌습니다. IDC에 따르면 데이터의 성장은 ...

머신 러닝을 위한 이미지 라벨링에 대한 완전한 가이드

빅 데이터
이미지 레이블을 사용하면 이미지의 특정 세부 정보에 태그를 지정하고 식별할 수 있습니다. 컴퓨터 비전에서 이미지 라벨링에는 원시 태그에 특정 태그를 추가하는 작업이 포함됩니다.

규모에 맞게 AI 채택하기

빅 데이터
모두가 AI 프로그램의 채택을 늘리고 싶어하지만 극복해야 할 몇 가지 "닭과 달걀" 문제가 있습니다.

SERP 기반의 동적 감정 영향 분석

빅 데이터
감정 분석은 완전히 새로운 것이 아닙니다. 기업은 한동안 다양한 콘텐츠에서 통찰력을 얻으려고 시도했습니다. 자동화로...

개발자가 알아야 할 SQL Server 솔루션

빅 데이터
Microsoft SQL Server는 소프트웨어 개발자를 위한 중요한 데이터베이스 서버로, 다른 소프트웨어 응용 프로그램이 요청하는 데이터를 저장하고 검색하는 데 도움을 줍니다. 그렇기 때문에...

데이터 거버넌스 동향 및 꿈

빅 데이터
XNUMX년 전, 순진함에 따라 저는 데이터 거버넌스에 관한 책을 쓰기로 결정했습니다. 저는 데이터 거버넌스에 대해 순진하지 않았습니다. 저는...
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