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데이터 분석 기술 블로그 글

데이터 분석 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.

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#자동화367#LLM1,153#UI/UX485#검색328#OTT10#MD6#TVING4#AI데이터센터2#구독기여2#잔존2#cloud467#보안260

최신 게시글

20개 표시

기타

성과의 차이를 만드는 MD는 무엇을 다르게 할까?

4050 고객 데이터와 현장 관찰을 결합해 카테고리별 MD 성과를 만드는 방식을 소개했습니다.\nAI·자동화와 전사 협업으로 상품 기획부터 셀러 설득, 매출 전환까지 연결했습니다.

#MD#데이터 분석#자동화
2300

AI

CX팀에서 AX로 고객센터 문의량 40%를 감소시킨 이야기

고객센터 문의 흐름을 분석해 AX 적용 지점을 찾고 개선 목표를 수치화했습니다. 환불 접수 자동화와 문의 채널 통합으로 상담 문의량을 40% 이상 줄였습니다.

#자동화#데이터 분석#고객센터
2400

기타

[Team Spotlight] '아티스트 유닛' 음악 듣는 곳을 넘어 팬과 아티스트가 만나는 곳을 만듭니다.

드림어스컴퍼니 아티스트유닛이 FLO와 FLO ZIP을 연결해 팬 경험을 확장하는 과정을 소개했습니다. 음악 감상을 팬 활동으로 이어지게 하는 전략과 협업 사례를 들려주었습니다.

#음악 플랫폼#팬 플랫폼#마케팅
400

기타

분석가가 직접 만든 마케팅 자동화 시스템 — 오디언스 빌더 제작기

유저 행동 데이터를 기반으로 분석가가 마케팅 자동화용 오디언스 빌더를 직접 만든 사례를 소개합니다.\n팀의 데이터 수집·관리 맥락에서 도구를 구축한 배경을 다룹니다.

#마케팅 자동화#데이터 분석#user behavior
2900

AI

LLM에게 계산을 시키지 마세요 — 숫자를 '신뢰'할 수 있는 AI 데이터 애널리스트 개발기

형식이 제각각인 대규모 시장 데이터를 다루는 사내 AI 애널리스트 플랫폼 개발기입니다. LLM은 질문 해석만 맡기고 계산은 분리해 숫자 신뢰성을 확보했습니다.

#LLM#데이터 분석#natural language processing
4100

기타

4050의 장바구니 속 고민을 들여다보며 시작된 PB팀 이야기

라포랩스 PB팀이 4050 여성 고객을 위한 브랜드를 데이터와 현장 관찰, AI, 글로벌 소싱으로 운영하는 방식을 소개했습니다. 빠른 가설 검증과 자동화로 상품 경쟁력과 실행 속도를 높이는 사례를 담았습니다.

#패션#자동화#검색
3400

백엔드

리뷰 서비스 품질 개선

리뷰 기능의 입력값 검증과 이미지 업로드 검증을 강화해 품질을 개선했습니다. 프론트엔드와 백엔드 이중 검증과 데이터 정합성 관리로 운영 안정성을 높였습니다.

#MIME 타입#XSS#입력값 검증
4700

데브옵스

[기술분석] AI 데이터센터에서 WUE가 중요해지는 이유

AI 데이터센터에서 WUE가 왜 중요한지와 수자원 효율 관리 방향을 정리했습니다. 전력 효율뿐 아니라 물 사용까지 함께 통제하는 운영이 핵심임을 설명했습니다.

#WUE#AI데이터센터#데이터 분석
1100

AI

[Databricks Data + AI Summit 2026] AI-ready Finance Data로 전환하기 위한 데이터 플랫폼 전략

금융 조직의 AI 적용은 모델보다 신뢰 가능하고 검증 가능한 데이터 기반이 먼저 필요하다고 설명했습니다. Trust, Validity, Context를 갖춘 Finance Data Product와 운영 확장 방향을 소개했습니다.

#Databricks#데이터 분석#거버넌스
3600

AI

AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리

채널톡 AI팀의 AI ENGINEER NIGHT Q&A를 정리한 글입니다. RAG, 에이전트 설계, 데이터 평가와 운영 전략을 실무 관점에서 공유했습니다.

#RAG#LLM#검색
10800

아키텍처

[AI인프라] AI 시대의 보이지 않는 혈관, 데이터센터 전력 케이블 이해하기

AI 데이터센터의 전력 밀도 증가에 따라 전력 케이블이 핵심 인프라로 중요해졌습니다. 구조, 설계, 시공, 진단과 차세대 기술까지 폭넓게 정리했습니다.

#AI 데이터센터#데이터 분석#전력케이블
3900

기타

도쿄에서 후쿠오카까지, 현장에서 답을 찾다 - CS InquiryChat 도입기

데마에칸은 타사 채팅 솔루션 종료를 계기로 InquiryChat으로 전환했습니다. 후쿠오카 현장 조사와 FGT/FGI를 통해 운영 맥락을 반영하고 상담 효율과 경험을 개선했습니다.

#UI/UX#보안#Jira
8200

기타

메가 IP가 OTT에 정말로 필요한 이유

2025년 TVING 데이터로 메가 IP의 역할을 유입, 잔존, 초기 몰입 관점에서 분석했습니다. 메가 IP는 단순 인기 콘텐츠를 넘어 OTT 성장 흐름과 연결되는 콘텐츠로 관찰됐습니다.

#OTT#TVING#데이터 분석
2400

기타

메가 IP가 OTT에 정말로 필요한 이유

TVING 2025 데이터로 메가 IP의 OTT 기여를 유입, 잔존, 초기 몰입 관점에서 분석했습니다. 단순 조회수보다 플랫폼 성장에 미치는 흐름을 함께 봐야 한다고 정리했습니다.

#OTT#TVING#데이터 분석
1900

기타

Metric Review, 실행을 이끌다

토스플레이스 데이터 조직이 Metric Review로 인사이트를 실행으로 연결한 과정을 소개했습니다. OKR 연계 지표 체계와 주간 리뷰, 사례 기반 적용으로 조직의 의사결정과 성과를 개선했습니다.

#분석#데이터 분석#OKR
10400

데브옵스

[인사이트] AI 인프라의 숨겨진 뇌관, 무효전력과 전압 안정성

AI 데이터센터에서 진상 역률과 무효전력으로 인한 전압 불안정 문제를 설명했습니다. SVC와 SVG 같은 보상장치로 전압 안정성을 확보하는 방법을 소개했습니다.

#AI데이터센터#데이터 분석#무효전력
3500

기타

[인사이트] Cloud 3.0 시대의 하이브리드 전략: 진정한 소버린을 달성하는 ktcloud와 Azure의 만남 #1 - 하이브리드 클라우드의 재정의

Cloud 3.0 시대에는 데이터 주권과 AI 혁신을 함께 고려한 하이브리드 전략이 중요하다고 설명했습니다. 민감 데이터는 ktcloud에 두고 AI와 글로벌 서비스는 Azure로 분리하는 구성을 제시했습니다.

#Azure#cloud#멀티클라우드
4300

아키텍처

[기술리포트] 클라우드 네이티브 4편 : 상태 관리와 데이터 일관성 - 안정성·신뢰성 확보 전략

클라우드 네이티브에서 상태를 서버 밖으로 분리하고 데이터별 정합성 정책을 세우는 방법을 다뤘습니다. saga, outbox, 복제, 캐시 완화 패턴으로 가용성과 신뢰성을 높이는 전략을 정리했습니다.

#cloud native#상태관리#데이터 분석
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기타

당신이 보고 있는 그 숫자, 정말 괜찮은 숫자인가요?

데이터 분석에서 중요한 것은 숫자를 찾는 일이 아니라 그 숫자를 판단하는 일이라고 설명했습니다. 비교 기준과 서비스 맥락을 함께 봐야 지표를 오독하지 않고 문제를 발견할 수 있다고 강조했습니다.

#데이터 분석#의사결정#UI/UX
3100

기타

취소 버튼 뒤에 숨겨진 ‘재예약 골든타임’을 찾아서

취소 데이터를 재예약 관점에서 다시 해석해, 24시간 이내가 핵심 골든타임임을 확인했습니다. 취소 직후 화면과 푸시 전략을 개선해 재예약 GMV를 높일 수 있는 방안을 제안했습니다.

#데이터 분석#GMV#취소
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