IT 전략 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
IT 및 비즈니스 리더가 AI 프로젝트를 비즈니스 목표와 연계하고 성공 지표를 설정하면 어떤 실험이 목표에 미치지 못하는지 확인하고 비용이 늘어나기 전에 중단할 수 있다.
실효성 있는 DX를 위해서는 올바른 기술, 문화, 전략으로 뒷받침되는 비즈니스 중심 접근 방식이 필요하다. 기업이 올바른 디지털 여정을 밟고 있는지 확인할 수 있도록 돕는 질문 리스트를
에이전틱 AI 도구 개발은 지나치게 복잡한 작업일 수 있다. 대다수 조직에게 그렇다.
헤드리스(headless) 데이터 아키텍처를 사용하면 조직 전체적으로 강력한 데이터 액세스를 실현할 수 있다. 출발점은 시프트 레프트다.
AI는 인간의 능력을 모방할 수 있다. 때로는 능가하기도 한다. 하지만 이러한 기술은 어떤 윤리적 기준을 따라야 할까? 사람들은 이를 실제로 어떻게 적용하고 있을까?
펜실베니아 주 보이어스(Boyers)에는 최근 185제곱미터에 달하는 새로운 데이터센터가 문을 열었다. 태양 폭풍이나 핵 비상 상황에 발생하는 전자기파, EMP(Electromagnetic Pulse)에 대비하기 위한 �
모든 IT 프로젝트는 여러 단계를 거쳐 진행되며 생성형 AI도 다르지 않다. 초기 파일럿 프로젝트는 기술 또는 소프트웨어가 어떻게 작동하는지 테스트하면서 달성하고자 하는 결과 또는 업�
노션은 사용 중인 플랫폼이나 기기의 종류에 상관 없이 가장 다재다능한 최고의 생산성 앱으로 꼽힌다. 하지만 빈 캔버스만큼이나 잠재력이 많기 때문에 머릿속에 가득한 아이디어를 구현�
데이터 처리 아키텍처를 쉽게 이해하기 위해 집의 구조와 기능을 생각할 수 있다. 집의 기초는 저장, 쿼리, 트랜잭션, 보안 및 기타 기본적인 데이터 기능을 제공하는 데이터 관리 플랫폼이�
윈도우 PC는 놀랍도록 강력하고 유연하다. 각종 서드파티 앱을 설치하지 않아도 그렇다. 윈도우에는 유용한 기능이 많지만, 이런 기능을 실제로 알고 있는 사람은 드물다.