AI 프롬프트 5단계 가이드: 데이터 리터러시를 활용한 업무 효율 향상
AI에게 좋은 결과를 얻으려면 [가설-구조-로직-검증-출력설정]까지 5단계로 질문을 설계해야 합니다. 도구가 아무리 발전해도, 데이터를 읽고 올바른 질문을 던지는 능력은 여전히 사람의 몫입니다. 지난 포스팅에서 우리는 AI 시대의 핵심 문해력인 ‘데이터 리터러시(Data…
태그 : 데이터 분석
AI활용을 위한 기본 역량, 데이터 리터러시(Data Literacy)
데이터 리터러시는 AI 시대의 필수 기본기이며 이를 갖춘 사람만이 AI를 제대로 활용할 수 있습니다. 빅데이터가 AI의 인프라로 자리 잡으면서, 이제 우리는 ‘데이터를 어떻게 쌓을 것인가’에서 ‘데이터를 어떻게 읽고 활용할 것인가’로…
AI시대에서 빅데이터(Big Data)는 어디로 갔을까?
불과 몇 년 전만 해도 ‘빅데이터’는 IT 업계에서 가장 핫한 키워드였습니다. “데이터가 곧 석유다”라는 문장이 격언처럼 쓰였고, 빅데이터 전문가가 미래 유망 직종 1위를 차지하던 시절이 있었습니다. 기업들은 앞다투어 빅데이터 분석…
데이터 민주화의 시작, Self BI란 무엇인가? – ②
좋은 Self BI는 비기술 사용자도 쉽게 사용할 수 있는 직관적 UI, 빠른 성능, 다양한 데이터 연결, 강력한 시각화, 보안, 협업 기능을 갖춰야 합니다. Self BI 도입은 단순한 도구 선정이 아니라…
데이터 민주화의 시작, Self BI란 무엇인가 – ①
Self BI는 IT 팀의 도움 없이 현업 사용자가 직접 데이터를 분석하고 리포트를 생성하여 신속하게 의사결정을 내리는 ‘데이터 민주화’의 핵심입니다. 조직은 의사결정 속도를 혁신하고 IT 부서의 업무 부담을 줄임으로써, 감이 아닌…
공간의 차별성과 계급성
[ 당신이 사는 곳은 어디입니까? ] 주소는 단순한 위치 정보를 넘어서 개인의 사회적, 경제적인 지위와 정체성을 나타낸다 주소는 계급을 나타낸다 ③ 공간의 차별성과 계급성 호주통계청(ASB)은 호주 내 각 지역의 사회·경제적 수준(상대적...
SQL을 배워야 하는 이유
[ 빅데이터, SQL ] SQL을 배워야 하는 이유 데이터를 생성하고, 데이터를 분석하고, 데이터를 활용하는 것이 오늘날 지식업무의 대부분을 차지하고 있습니다. 빅데이터시대로 들어오면서 데이터의 종류와 분석의 방법들이 다양해졌지만, 여전히 데이터를 처리하고...
