🔍 AI는 더 똑똑해질 수 있을까?최근 AI 기술이 발전하면서 **대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)**이 주목받고 있다.GPT-4, Claude, Gemini 같은 AI 모델은 자연어 처리(NLP)의 최전선에 있지만, **사실과 다른 정보를 생성하는 한계(할루시네이션 현상)**가 있다.이 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 **지식 그래프(Knowledge Graph, KG)**이다.오늘은 LLM과 지식 그래프가 어떻게 결합되어 더 정확하고 신뢰성 있는 AI를 만들고 있는지 살펴보겠다.📌 1. LLM(대규모 언어 모델)과 지식 그래프란?1️⃣ LLM (Large Language Model) – 텍스트 생성의 최강자LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 새로운 문..

"AI가 단순히 답변하는 것을 넘어, 스스로 계획하고 실행하는 단계로 발전하고 있다!"기존의 AI는 사람이 명령을 내리면 결과를 반환하는 방식이었지만, 이제는 AI가 스스로 문제를 해결하고 목표를 달성하는 'AI 에이전트(AI Agent)' 기술이 주목받고 있습니다.오늘은 AI 에이전트가 무엇인지, 기존 AI와의 차이점, 그리고 비즈니스 및 실생활에서 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다.1. AI 에이전트란?**AI 에이전트(Autonomous AI Agent)**는 단순히 입력에 대한 출력을 반환하는 AI가 아니라, 스스로 목표를 설정하고, 계획을 세우며, 실행하는 능력을 가진 AI 시스템을 의미합니다.📌 기존 AI vs. AI 에이전트 비교비교 항목기존 AI (생성형 AI)AI 에이전트작동 방식..

OLAP을 활용하면 비즈니스 데이터 분석이 얼마나 빨라질 수 있을까?"BI 시스템에서 OLAP은 대량의 데이터를 다차원적으로 분석하고 빠르게 조회할 수 있도록 해주는 핵심 기술입니다.오늘은 OLAP이란 무엇이며, ROLAP, MOLAP, HOLAP의 차이점과 OLAP을 효과적으로 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.1. OLAP이란? – 다차원 데이터 분석의 핵심OLAP(Online Analytical Processing)은 다차원 데이터 분석을 지원하는 기술입니다.즉, 데이터를 여러 관점에서 조회하고 분석할 수 있도록 도와줍니다.✅ OLAP의 핵심 개념다차원 데이터 분석 (Multidimensional Analysis)빠른 데이터 조회 & 집계 (Aggregation & Summarization)대규모..

비즈니스 인텔리전스(BI)를 성공적으로 구축하려면, 단순한 데이터 시각화 도구를 넘어서 데이터 아키텍처를 이해하는 것이 중요합니다.오늘은 BI 시스템이 어떤 구조로 동작하는지, 그리고 효과적인 BI 아키텍처를 설계하는 방법에 대해 기술적인 측면에서 살펴보겠습니다.1. BI 시스템의 핵심 아키텍처란?BI 시스템은 원시 데이터를 분석 가능한 정보로 변환하는 프로세스를 수행하는 여러 구성 요소로 이루어져 있습니다.단순히 Power BI, Tableau 같은 시각화 도구를 사용하는 것만이 아니라, 데이터를 효율적으로 저장, 처리, 분석하는 백엔드 시스템이 필요합니다.BI 시스템의 핵심 구성 요소데이터 소스 (Data Sources)내부 데이터: ERP, CRM, 금융 시스템 등 기업 내부의 데이터외부 데이터: ..

데이터는 기업의 핵심 자산이지만, 제대로 관리하지 않으면 혼란만 초래할 수 있습니다.**BI(Business Intelligence)**를 제대로 활용하려면 **데이터 거버넌스(Data Governance)**가 필수입니다.🚀 BI가 단순한 데이터 분석을 넘어, 신뢰할 수 있는 데이터 관리 체계를 구축하는 방식을 알아보겠습니다.1. BI와 데이터 거버넌스란?✅ BI(Business Intelligence) = 데이터 분석을 통해 비즈니스 인사이트를 제공하는 도구 및 프로세스✅ 데이터 거버넌스(Data Governance) = 기업의 데이터를 체계적으로 관리하고, 정확성·일관성·보안성을 유지하는 정책과 프로세스📌 BI만 있으면 충분할까?BI 도구(Power BI, Tableau 등)가 있어도 데이터가 ..

🔍 AI는 이제 단순한 텍스트 생성에서 벗어나, 더 많은 감각을 이해하고 활용하는 방향으로 발전하고 있습니다.최근 주목받는 기술 중 하나가 바로 멀티모달 AI(Multimodal AI) 입니다.이 기술은 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 데이터 유형을 동시에 이해하고 처리하는 AI를 의미합니다.오늘은 기존 생성형 AI와 멀티모달 AI의 차이점, 그리고 이 기술이 우리의 삶과 산업에 어떻게 적용될 수 있는지 살펴보겠습니다.1. 기존 생성형 AI vs. 멀티모달 AI✅ 기존 생성형 AI(Generative AI) 는 단일 형태(텍스트, 이미지 등)의 데이터를 생성하는 방식이었습니다.✅ 멀티모달 AI 는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 입력을 동시에 처리하고, 이를 조합하여 더 정교한 결과를..