기업 기술블로그의 Data Analysis 관련 글 241개
– 박경수(AWS Solutions Architect), 장현태(AWS Solutions Architect),, 백승연 (LG에너지솔루션, Product Owner) · 최수아 (LG에너지솔루션, Data Scientist “실시간으로 가격이 바뀌는 전력시장에서 최대 수익을 내려면 얼마에 입찰해야 할까? 그 가격을 예측하고 입찰 전략까지 분석해주는 에이전트가 있다면?” LG에너지솔루션 전력거래솔루션은 이 한 문장에서 출발했습니다. LG에너지솔루
안녕하세요. CX팀 Carly입니다. CX팀은 고객을 가장 잘 이해하는 팀으로서, 고객과 마주하는 모든 접점에서 일관되고 신뢰할 수 있는 경험을 효율적으로 제공하며, 현장의 목소리를 바탕으로 고객을 위한 다양한 변화를 만들기 위해 치열하게 고민하고 있습니다. 이번 26년 상반기에는 'CX에서 AX를 활용하여 성과를 내보자!'라는 목표를 세웠고, 결론적으로 상담 문의량이 월평균 약 40% 감소하는 성과를 거두었습니다! 어떤 과정을 거쳐 이 추상적
1. 클라우드 비용 가시성의 출발점 Cloud Intelligence Dashboards(CID)는 AWS Cost and Usage Report(CUR) 데이터를 Amazon Quick 위에 시각화하는 오픈소스 대시보드 프레임워크입니다. 그 핵심인 CUDOS(Cost and Usage Dashboards Operations Solution) 대시보드는 서비스·계정·리전·태그 등 다양한 차원에서 리소스 레벨까지의 세부 비용과 사용량을 한눈에 보
개발자는 이슈를 해결하기 전에 이슈를 찾고 읽으며 수백 MB의 로그를 뒤지는 데 하루의 상당 시간을 씁니다. 이 글은 그 시간을 되찾기 위해 만든 AI 이슈 분석 에이전트의 개발기입니다. 로그를 LLM에 통째로 넣었다가 실패한 이야기부터 결정적 전처리 파이프라인, 환각을 구조적으로 차단하는 인용 규율, 빌드가 지키는 아키텍처까지 개발 과정의 실패와 결정을 있는 그대로 담았습니다.
과기정통부 ‘모두의 AI’ 사업, 카카오 컨소시엄 세무 분야 전문기업으로 합류 첫 정부 사업 참여…세무 전문성·AI 기술 역
금융권은 전자금융감독규정에 따라 개발망과 운영망을 분리(망분리)하고, 변경 사항을 하위 환경에서 상위 환경으로만(정방향) 전파하도록 통제합니다. 실제 배포 경로는 연구개발망(RND) → 개발계(Dev) → 검증계(STG) → 운영계(PRD) 한 방향이며, 역방향 배포(예: PRD→STG)나 상위 환경에서의 직접 수정은 허용되지 않습니다. 운영 데이터·설정이 하위로 흘러가는 것을 막고, 모든 변경이 검증 절차를 거치도록 강제하기 위한 통제입니다.
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. 여러분은 음식을 주문하거나 택시를 잡을 때 어떻게 하시나요? 저는 스마트폰을 가장 먼저 꺼내드는데요. 스마트폰 없이 배달을 시키거나 택시를 부르는 건 이제 상상할 수도 없는 일이 되었죠. 특히 딜리버리 또는 모빌리티 서비스를 이용할 땐 내 위치와 주문/호출 정보가 지도 위에서 시각화되는 순간이 많습니다. 이 때 활용되는 기술이 바로 ‘지도 API’입니다. 국내
AI는 이제 단순한 질문에 답하는 대화 상대 이상의 의미를 지닙니다. 자료를 조사하고, 긴 문서를 요약하고, 보고서의 초안을 작성하는 등 간단하고 반복적인 작업을 대신 해주는 업무 파트너로 여겨지고 있죠. 이에 따라 ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity처럼 선택할 수 있는 AI 플랫폼 또한 다양해지고 있습니다. 이러한 상황에서, 새로운 사업 아이템을 검토하기 위한 시장 조사 업무를 맡았다고 가정해봅시다. 업무의… 더
안녕하세요. SK AX 의 송영목 매니저입니다. Vision Transformer(ViT)를 TensorFlow/Keras로 직접 구현하면서, 개념 → 수식/구조 → 코드 → 실행 결과 순서로 한 단계씩 설명합니다....
AI를 새로운 데이터 소비자로 받아들이기 위해 필요한 것: Context, Governance, Interface
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똑닥 AI 모더레이터는 사람 대신 유저 인터뷰를 진행하는 AI 에이전트입니다. 이 글에서는 AI 모더레이터가 어떤 배경에서 시작되었고, 검수자의 피드백이 다음 인터뷰의 전략을 자동으로 다시 만들어내는 "자가 발전" 구조를 어떻게 설계하였는지 공유합니다.
들어가며 수요 예측 시스템을 도입해 본 기업이라면 익숙한 패턴이 있습니다. 도입 첫해, 컨설턴트와 함께 수개월에 걸쳐 데이터를 정비하고 모델과 파라미터를 최적화합니다. 시스템은 그 시점의 비즈니스를 잘 반영하여 정확하게 예측합니다. 문제는 신규 채널에 진출하고, 프로모션 전략이 바뀌고, 신제품이 출시되고, 주력 상품의 라이프사이클이 끝날 때에 발생합니다. 비즈니스는 계속 변화하는데, 시스템은 구축 시점의 스냅샷에 멈춰 있습니다. 시스템의 예측을
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