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Data Analysis 글 모음
기업 기술블로그의 Data Analysis 관련 글 241개
근거 있는 GEO 전략을 세우는 가장 쉬운 방법
검색 결과의 상위에 노출되는 것은 디지털 마케팅의 오랜 숙제였습니다. 기업들은 검색 순위와 같은 데이터를 측정하며 SEO 전략을 개선해 나갔습니다. 성과를 수치로 확인할 수 있었기에, 이를 바탕으로 다음 전략을 세우는 것입니다. 그러나 이제 사용자들은 검색 순위가 높은 브랜드보다 AI가 추천한 브랜드를 선택합니다. 문제는 AI의 답변을 ‘검색 순위’처럼 명확한 기준으로 측정하기 어렵다는 점입니다. 하지만 측정할 수 없는… 더 보기 »근거 있는
[CX Data Trend] 신규 방문자의 95%가 3페이지 전에 떠난다
A-SERIES · FUNNEL GAP7단계 페이지 도달률과 신규/재방문 비율 분석으로 밝히는 업종별 획득·유지 전략 방향 2025년 상반기Beusable CX Analytics 웹 분석에서 가장 중요하면서도 가장 간과되는 구분이 있습니다. 신규 방문자와 재방문자는 같은 사이트를 완전히 다르게 경험합니다. 재방문자는 이미 사이트의 구조를 알고, 자신이 원하는 것이 어디 있는지 압니다. 신규 방문자는 그렇지 않습니다. 이 리포트는 두 그룹이 사이
Iceberg는 정말 싸고 빠를까? – 운영 데이터 5가지 벤치마크 솔직한 결과
'Iceberg가 더 효율적이다' 이론을 실제 운영 데이터로 검증. Athena와 PySpark 환경에서의 다섯 가지 벤치마크 결과를 공유합니다
Amazon OpenSearch 3.3 업그레이드로 미리캔버스의 검색 성능 개선
부제: derived source와 Lucene 10.3으로 stored fields 병목을 해소하고, 무중단·안전 롤백 전략으로 메이저 버전을 올린 이야기 본 게시글은 미리디의 김민석, 최시온, 이동진, 김백규님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인”을 지향하는 실시간 협업 디자인 플랫폼입니다. 프레젠테이션, SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 다양한 시각 콘텐츠를 브라우저에
Amazon OpenSearch Service로 미리캔버스의 듀얼 벡터 검색 도입과 성능 최적화
부제: 4,000만 건 디자인 리소스의 의미 기반 검색을 위한 듀얼 벡터 설계, 그리고 OpenSearch 2.19에서 마주한 메모리와 IOPS 병목과의 싸움 본 게시글은 미리디의 김민석, 최시온, 이동진, 김백규님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인”을 지향하는 실시간 협업 디자인 플랫폼입니다. 프레젠테이션, SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 다양한 시각 콘텐츠를 브라우저
[GEO Entity] RSS feed는 AI가 신규 콘텐츠를 발견하는 가장 빠른 채널
Cluster · 08 · T2.D · Activity Entity사이트에 새 글을 올렸을 때 ChatGPT가 그 글을 인용 가능 자원으로 인지하는 평균 lag을 보자. RSS feed 없는 사이트 14일, 있는 사이트 24시간. Perplexity의 freshness bias가 가장 강하게 작동하는 영역이고, 한국 SaaS의 60%가 RSS feed를 미운영 중이다. 4GRIT 에디터 • 읽는 시간 8분 • RSS · Atom · Activi
[현장 스케치] AI 시대의 물류, 하나의 밸류체인으로 설계됩니다: NAVER Cloud VISIONARY TABLE
지난 6월 30일 (화), 웨스틴 조선 서울에서 네이버클라우드의 물류 AX 비전과 전략을 소개하는 ‘NAVER Cloud VISIONARY TABLE’가 개최되었습니다. 최근 AI는 산업 전반의 업무 방식을 근본적으로 바꾸는 핵심 기술로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 특히 물류·SCM 영역에서는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고 현장의 의사결정을 지원하는 AI의 역할이 더욱 중요해지고 있는데요. 이날 네이버클라우드와 파트너사들은 SCM의 큰 변
AI 검색 최적화, 이제 데이터로 검증하세요!
AI 검색 최적화, 어떻게 검증하고 있나요? 우리는 검색창이 아닌 ChatGPT에게 질문을 던지는 시대에 살고있습니다. ‘AI 검색 최적화’의 중요성이 대두된 것도 이 때문입니다. ‘GEO(Generative Engine Optimization)’라고도 불리는 이 기술은 AI가 우리 사이트의 콘텐츠를 이해해 답변에 활용하도록 만듭니다. 하지만 GEO 개선 작업이 곧 AI 검색 최적화로 이어지는 것은 아닙니다. 따라서 AI가 실제로 우리 사이트를
[Databricks Data + AI Summit 2026] AI Agent 시대의 분석 플랫폼: Databricks Agentic Analytics 전략
본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026의 “Agentic Analytics on Databricks Lakehouse” 세션을 바탕으로 Lakehouse RT, Unity AI Gateway, Genie Ontology, Agent Bricks 중심의 Agentic Analytics 아키텍처와 데이터 분석 플랫폼의 미래를 살펴봅니다. The post [Databricks Data + AI Summit 2026]
[Databricks Data + AI Summit 2026] Agentic AI 데이터 플랫폼 전략
본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026 키노트의 “Agentic Data” 흐름과 Lakehouse//RT, Lakebase, Genie, Unity AI Gateway 발표를 중심으로 기업이 Agentic AI 시대를 준비하기 위한 데이터 플랫폼 전략을 살펴봅니다. The post [Databricks Data + AI Summit 2026] Agentic AI 데이터 플랫폼 전략 appeared first o
[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작
본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026 키노트의 “Agentic Data” 흐름과 Lakehouse//RT, Lakebase, Genie, Unity AI Gateway 발표를 중심으로 기업이 Agentic AI 시대를 준비하기 위한 데이터 플랫폼 전략을 살펴봅니다. The post [Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작 appeared fi
분석 에이전트의 힘으로 분석을 하나로 연결하다! 전문 조직에서 도전하는 생성 AI 시대의 업무 혁신과 역할 전환
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.안녕하세요. AI 에이전트로 분석을 ‘하나로 잇는’ 프로젝트 ‘PJ One Piece’의...
[AWS Summit Seoul 2026] Amazon’s AI Strategy로 본 에이전틱 AI 전환
AI는 이제 정보를 제공하는 도구를 넘어 고객 경험과 기업 운영을 직접 지원하는 에이전트로 발전하고 있습니다. 이번 글에서는 Amazon AI Strategy를 바탕으로 고객 경험, Seller 운영, 공급망에 적용된 에이전틱 AI 사례와 이를 구현하기 위한 AWS의 핵심 기술을 살펴봅니다. The post [AWS Summit Seoul 2026] Amazon’s AI Strategy로 본 에이전틱 AI 전환 appeared first on
“따뜻한 색감의 소재 찾아줘” — 자연어로 광고 소재 검색하기
1. 들어가며 인스타그램을 보다보면 나오는 화려한 광고들은 누가 만들까요? 대 AI 시대에도 광고 소재는 여전히 많은 전문가들의 손을 거쳐 제작되고, 또 수명이 다하면 사라집니다. 그렇기 때문에 마케팅 에이전시에서도, 인하우스 마케팅 부서에서도, 주기적으로 레퍼런스를 찾기 위해 반복적으로 아까운 시간을 보내게 됩니다. LEVER Xpert AI팀은 간단한 질의로 마케터의 상황에 필요한 광고 소재 이미지를 찾을 수 있는 소재 검색을 구현함으로써
AI 스타일 검색 2편 : 듀얼 벡터 검색과 OpenSearch 3.3 버전업
AI 에이전트로 카카오톡 추천 지표 분석 자동화하기
AI 에이전트로 카카오톡 추천 지표 분석 자동화하기: Hadoop 기반 도입 사례 안녕하세요. 소셜추천엔진팀에서 숏폼 추천 모델을 개발하고 있는 루퍼트(rupert)입니다. 추천 시스템을 개발하다 보면 코드를 짜는 시간만큼이나 데이터를 들여다보는 시간이 길어집니다. 지표가 조금만 움직여도 “이번 주 CTR이 왜 떨어졌지?”, “실험군 반응은 어땠지?”, “배포 이후 특정 사용자군에서 달라진 점은 없을까?” 같은 질문이 이어집니다. 질문은 한 문
Amazon Bedrock Vision LLM과 Amazon OpenSearch Service를 활용한 농약 제품 이미지 인식 시스템 구축기
(주)경농 파밍노트 고도화 프로젝트 — 농약 제품 사진 한 장으로 제품 정보를 자동 검색하는 AI 시스템의 설계와 구현 과정을 공유합니다. 경농 소개 ㈜경농은 1957년 설립된 농산업 토털 솔루션 기업으로, 작물보호제∙비료∙종자∙관수자재 등 다양한 농자재를 공급하며 한국 농업 기술 발전을 선도하고 있습니다. 경농 스마트팜사업부문은 복합환경제어기∙양액공급시스템 등 자체 기술과 글로벌 기업과의 협력을 기반으로 국내 최고 수준의 스마트팜 솔루션을 [