데이터 과학 인재에 대한 수요는 인재 풀을 훨씬 초과하여 직원 유지를 어렵게 만듭니다. 수요는 2022년 내내 계속 높을 것으로 예상되어 인재가 경쟁 조직을 통해 위로 올라갈 수 있는 충분한 기회를 제공합니다. 방대한 양의 프로젝트 친숙성과 이해는 데이터 과학자를 기반으로 구축되었으며 […]
여러 산업 분야에서 노동력 부족이 계속됨에 따라 기업은 고용되지 않은 역할을 "채우거나" 근로자의 불만을 야기하는 지루한 작업을 제거하는 방법으로 자동화를 다시 검토해야 합니다. 사려 깊은 자동화는 직원들이 업무의 보다 의미 있는 측면에 집중할 수 있는 자유를 부여하거나 업무 스트레스를 줄임으로써 업무 경험을 개선할 수 있습니다. […]
데이터는 브랜드와 소매업체가 고객의 요구 사항을 효과적으로 충족하는 데 사용할 수 있는 가장 중요한 도구 중 하나입니다. 그러나 개인 정보 보호 문제로 인해 앞으로 수집 방법이 변경되었습니다. 소비자 동의가 중요해짐에 따라 세계에서 가장 인기 있는 세 가지 웹 브라우저인 Firefox, Safari 및 Chrome이 소비자에게 […]
인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 우리의 미래, 우리가 일하는 방식, 미래의 블랙 스완 이벤트를 통해 기업이 인내하는 방식을 형성하는 두 가지 중요한 기술입니다. 분석, 학습 및 시간이 지남에 따라 더욱 지능적이고 직관적이 되는 능력을 통해 AI와 ML은 기업이 활용할 수 있는 능력을 계속 확장할 것입니다 […]
대부분의 산업은 지난 XNUMX년 동안 대유행으로 인해 엄청난 변화를 겪었으며, 이는 기업이 이해해야 하는 새롭고 끊임없이 진화하는 데이터를 가져왔습니다. 이를 통해 데이터 분석 도구는 조직이 변화하는 비즈니스 패턴을 분석하고 통찰력 있는 가시성을 제공할 수 있기 때문에 그 어느 때보다 필수가 되었습니다. […]
팬데믹이 시작된 이후로 전 세계가 애니메이션 중단 상태에 빠졌을 때 "터치리스 비즈니스"는 이사회의 유행어, 생존 메커니즘 그 이상이 되었습니다. 고객 상호 작용은 XNUMX년 가속화된 속도로 디지털화되었으며, 기업은 기술 사용 증가와 같은 변화에 대한 대응 속도를 […]
도시의 미래는 모빌리티, 특히 지능형 교통 시스템(ITS) 기술이 중심이 될 것입니다. 그러나 교통 흐름을 원활하게 유지하기 위해 지방 자치 단체와 대중 교통 시스템은 기계 학습과 인공 지능(AI)을 사용하는 보다 통합되고 데이터 중심적인 접근 방식을 채택해야 합니다. 전 세계적으로 AI 기반 카메라가 교차로와 도로에 설치되어 기존의 […]
비즈니스에 대한 데이터 의존도가 사상 최고로 높아짐에 따라 거의 모든 업계 참가자는 Amazon 또는 Netflix와 유사한 기술 회사로 먼저 자리를 잡으려고 합니다. 조직은 디지털 혁신 여정에서 가속 페달을 밟았으며 이제 기업을 통합하고 관리하는 방법을 염두에 두어야 한다는 점을 이해하고 있습니다. […]