Data/AI

원문: 링크 작업장 재해율 60% 감소 총 절감액 $5.3M 78% 부상 위험 평가 오차 범위 감소 산업: 제조 솔루션: IoT용 ML 모델 확장 플랫폼 사용 사례: 델타 레이크, 데이터 사이언스, 머신 러닝, ETL CLOUD: AWS "Databricks는 부서 간 데이터 협업을 크게 개선하여 작업장 안전을 개선하기 위한 새로운 데이터 기반 혁신을 위해 공동으로 노력할 수 있게 해줍니다." -브라이언트 이든, CIO, StrongArm Technologies 대부분의 산업재해는 하루 아침에 갑작스럽게 발생하지 않습니다. 오히려 장기간에 걸친 반복적인 유해 동작을 통해 서서히 발생하며, 가장 심각한 경우에는 회복할 수 없는 신체적 손상으로 이어집니다. StrongArm Technologies는 이러한..

https://www.youtube.com/watch?v=MUldn04TpH0 위 영상에서는 Air India의 최고 디지털 및 기술 책임자인 Satya Ramaswamy가 고객 경험을 개선하여 세계 최고의 항공사로 거듭나기 위한 Air India의 지속적인 혁신 여정에 대해 설명합니다. 그는 생성형 AI의 활용에 대한 기대감을 표현하며 엔터프라이즈 및 고객 대면 시나리오에서 생성형 AI의 적용 사례를 간략하게 설명합니다. 기업 측면에서는 생성형 AI가 경영 관련 질문에 활용되고 있습니다. 예를 들어, CEO는 실적이 저조하거나 운항 시간 준수 문제가 있는 항공편을 파악하는 등 다양한 운영 현황에 대해 자연어로 질문할 수 있습니다. 이렇듯 생성형 AI는 누구나 사용할 수 있는 자연어 커뮤니케이션을 통..

(원문: 링크) 총소유비용 60% 절감 신규 고객 100% 증가 산업: 기술 및 소프트웨어, 건설 및 엔지니어링 솔루션: IoT를 위한 ML 모델 확장 플랫폼 사용 사례: 머신러닝, 유니티 카탈로그, 데이터브릭스 SQL CLOUD: Azure "유니티는 건설 업계의 디지털 트랜스포메이션을 지원하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 건설은 세계에서 가장 위험한 산업 중 하나이며, 우리 고객들은 안전을 개선하기 위해 정확한 현장 데이터를 실시간으로 전달하기 위해 우리에게 의존하고 있습니다. 이제 데이터브릭스를 통해 전체 비용을 절감하면서 대규모로 데이터를 통합하고 데이터와 기술의 힘을 활용하기 위한 여정을 시작할 수 있게 되었습니다." - Denis Branthonne, Novade의 CEO 겸 공동 설립자 N..

산업: 전자, 제조, 리테일 솔루션: IoT, 실시간 디바이스 관리, 프로세스 최적화 플랫폼 사용 사례: 수집/ETL, 머신러닝 "데이터브릭스의 통합 플랫폼은 데이터 과학 및 엔지니어링 팀 간의 협업을 촉진하여 혁신과 생산성에 영향을 미쳤습니다." — John Landry, Distinguished Technologist, HP, Inc. HP, Inc.는 2015년에 Hewlett-Packard가 HP Enterprise와 HP Inc.로 분할된 이후, 어디서나 모든 사람의 삶을 개선하는 기술을 개발하고 있습니다. 프린터, PC, 모바일 디바이스, 솔루션 및 서비스 포트폴리오를 통해 놀라운 경험을 설계하는 것을 사명으로 삼고 있습니다. HP의 도전 과제로는 다음과 같은 문제점들이 있었습니다: 사일로화된..

자동차 판매 10% 증가 손실 판매 기회 및 재고 보유 비용 30% 감소 인사이트 도출 시간 4배 단축 산업: 리테일 및 소비재 솔루션: 추천 엔진, 고객 생애 가치, 수요 예측, 광고 효과 플랫폼 사용 사례: 레이크하우스, 델타 레이크, 데이터 사이언스, 데이터브릭스 SQL, ETL CLOUD: Azure "Al-Futtaim은 자동차부터 소매업까지 조직의 모든 부서가 데이터브릭스 레이크하우스를 활용하여 비즈니스 전반에 걸쳐 고객에 대한 통합된 뷰를 확보할 수 있습니다. 이를 통해 예측, 공급망 관리, 개인화된 마케팅 캠페인, 교차 판매 전략, 로열티 프로그램 강화 등 모든 영역을 최적화할 수 있습니다." - Dmitriy Dovgan, Al-Futtaim 그룹 데이터 사이언스 책임자 중동 경제 성장의..

(원문: 링크) 구독형 온디맨드 비디오 경쟁에서 어떻게 차별화할 수 있을까요? HBO Max는 답을 약 7천만 명의 고객을 위한 실시간 데이터 분석 및 콘텐츠 큐레이션에서 찾았습니다. HBO Max의 시작과 황금기 한 세대 전, HBO는 "TV가 아닙니다. HBO입니다."라는 강렬한 슬로건으로 혁신적인 브랜드 정신을 구축했습니다. 이 슬로건은 1970년대 초 케이블 TV 경영자 찰스 돌란이 독특한 프로그램 전략으로 네트워크를 선도한 영감의 원천이 되었습니다. HBO는 첫 번째 프로그램으로 뉴욕 레인저스 하키 경기 등 평범한 프로그램을 방영했지만, 무편집, 무광고, 심지어 19세 이상 관람가 프로그램까지 포함한 다양한 프로그램 라인업을 제공하며 엄청난 시청률과 구독자를 모았습니다. "소프라노스", "식스 ..

(원문: 링크) 업종: 건설 및 엔지니어링 솔루션: 예지보전 플랫폼 사용 사례: 데이터 사이언스, 머신 러닝, ETL 클라우드: Azure "역사적으로 우리는 데이터 기반 조직이 아니었습니다. 그러나 오늘날 우리는 데이터 브릭스와 OpenValue를 통해 데이터 파운데이션을 만들었고, 데이터 기반 조직이 되어가고 있습니다." - Philippe Toublant, Chief Data Officer, Colas Group 지속 가능한 엔지니어링 및 건설에 대한 관심이 점점 커지면서, Colas Group은 환경 영향을 최소화하면서 고객 가치를 극대화하는 교통 인프라를 구상, 구축 및 유지 관리하는 데 집중하고 있습니다. Colas는 50개국에 걸쳐 수백 개의 자회사에 데이터가 풍부하게 존재한다는 것을 알아..

70% 운영 비용 절감 50% 인프라 비용 절감 70% 머신러닝 실험 개선 산업:금융 서비스 솔루션: 사기 탐지, 추천 엔진 플랫폼 사용 사례: 델타 레이크, 데이터 사이언스, 머신 러닝, ETL 클라우드: AWS "데이터브릭스의 통합 데이터 분석 플랫폼을 도입하여 운영 비용을 약 70% 절감할 수 있었습니다." - Dmitry Ustimov, Data Architect, Coins.ph Coins.ph는 필리핀의 주요 디지털 결제 플랫폼으로, 정확하고 풍부한 재무 감사를 수행하며 실시간으로 사기 방지를 목표로 합니다. Coins.ph는 현지 및 해외 송금, 청구서 결제, 온라인 쇼핑 등 디지털 결제 서비스를 이용하는 천만 명 이상의 고객을 대상으로 하고 있으며, 개발 운영(DevOps) 프로세스를 넘어..

(원문: 링크) 이 글은 코인베이스의 선임 엔지니어링 리더인 Eric Sun이 발표한 내용을 요약한 글입니다. 도전 과제 코인베이스는 모바일 앱과 웹 애플리케이션을 기반으로 하는 방대한 사용자 기반을 가지고 있는 글로벌 거래 플랫폼입니다. 사용자와 액티비티가 증가함에 따라 코인베이스는 커뮤니티에서 발생하는 수많은 거래, 활동, 웹 이벤트를 조화롭게 처리해야 하는 과제에 직면하게 되었고, 웹 2.0에서 웹 3.0으로의 전환을 위한 기반인 블록체인 데이터의 복잡성과도 씨름해야 했습니다. 팀은 분산되고 진화하는 데이터를 원활하게 통합하고 처리할 수 있으며, 동시에 블록체인 데이터의 탈중앙화 특성과 빠르게 진화하는 암호화폐 환경이 결합되어 혁신에 발맞춘 솔루션이 필요했습니다. 솔루션 이러한 문제를 해결하기 ..

(원문: 링크) 아래 글은 2023 Data + AI Summit에서 코인베이스의 소프트웨어 엔지니어 Chen Guo가 발표한 내용을 요약한 글입니다. 발표자인 Chen은 코인베이스의 소프트웨어 엔지니어로, 이 세션에서는 코인베이스에서 개발한 SOON (Spark cOntinuOus iNgestion) 이라는 스트리밍 수집 프레임워크에 대해 거의 실시간 수준의 데이터 처리를 어떻게 달성하는지 설명합니다. 이 세션은 문제 해결을 위한 목표, SOON 프레임워크의 구체적인 구현 방식, 다른 데이터 시스템과 특히 Snowflake에서의 점진적 데이터 로드에 대한 논의로 구성되어 있습니다. 도전 과제 코인베이스가 직면했던 문제 중 하나는 업스트림 데이터베이스에서 다운스트림 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크까..