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AWS Athena로 ELB/ALB 액세스 로그를 분석하는 테이블 생성 방법을 정리했습니다. 로그 활성화와 S3 설정, 파티션 프로젝션 예시까지 함께 소개했습니다.
분석 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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AWS Athena로 ELB/ALB 액세스 로그를 분석하는 테이블 생성 방법을 정리했습니다. 로그 활성화와 S3 설정, 파티션 프로젝션 예시까지 함께 소개했습니다.
AI 코딩 도구의 ROI를 비용과 품질 지표로 나눠 측정하는 방법을 정리했습니다. 각 지표의 의미와 한계를 함께 살펴보며 정확한 판단 기준을 제안했습니다.

두 개의 스쿼드를 운영하며 Devin과 Claude를 주니어 동료처럼 활용한 경험을 정리했습니다. 각자의 강점과 한계를 함께 설명하며, 맥락 전달과 검수가 중요하다고 강조했습니다.
토스플레이스 데이터 조직이 Metric Review로 인사이트를 실행으로 연결한 과정을 소개했습니다. OKR 연계 지표 체계와 주간 리뷰, 사례 기반 적용으로 조직의 의사결정과 성과를 개선했습니다.

미국 시장을 겨냥해 알라미 사진 미션을 재설계하고 반복 개선한 사례를 다뤘습니다. 직접 사용과 데이터 검증으로 첫 경험을 쉽게 만들며 유입과 리텐션을 함께 끌어올렸습니다.
드림어스컴퍼니 V컬러링팀 Jane의 음악 취향과 플레이리스트를 소개한 인터뷰입니다. 아시아 아티스트 중심의 편안한 곡들과 콘텐츠 운영 이야기를 함께 담았습니다.
삼성전자 BDA에서 LLM을 활용한 자연어 기반 분석 서비스 구축 사례를 소개합니다. 생성형 AI와 빅데이터를 결합해 에이전틱 AI로 진화하는 방향을 다룹니다.
당근이 User Activation을 전사 공통 데이터 레이어로 만든 배경과 구조를 설명했습니다. 상태와 전이 분석을 위해 신뢰성, 비용, 생산성을 함께 고려한 설계였습니다.
자동발주 예측 품질을 높이기 위해 품절률 급등 원인을 분석하고 권고발주를 자동발주로 점진 전환했습니다. TFT와 분위수 예측을 적용해 행사와 Capacity 변화에 더 잘 대응하며 품절률과 RMSE를 개선했습니다.

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부서별로 대화형 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 마케팅, 영업, HR 사례 중심으로 정리했습니다. 실제 프롬프트 예시를 통해 바로 적용할 수 있는 업무 효율화 방안을 제안했습니다.
금전적 보상 없이도 바이럴을 만들기 위해 스토리와 캐릭터, 다양한 결과물을 활용했습니다. 그 결과 얼굴등록 유저 수와 공유율, 전환율을 크게 높였습니다.

미식관은 신규 고객 유입 저하와 스테디셀러 편중 문제를 개선하기 위해 리뉴얼을 진행했습니다. 토글, 개인화, 커뮤니티, 테마 큐레이션을 적용해 방문자와 매출을 함께 끌어올렸습니다.

Claude Code의 Plan Mode를 소개하며, 코딩 전에 계획과 분석을 먼저 수행하는 개발 방식을 설명했습니다. 스펙 파일, 메타 프롬프팅, 사고 레벨 활용으로 더 체계적인 구현을 돕는 방법을 정리했습니다.

AWS Athena로 ELB 액세스 로그를 S3에서 조회하는 방법을 소개했습니다. 테이블 생성, 파티션 프로젝션, IP·기간 조건 조회 예시를 정리했습니다.
VoC가 많을 때 우선순위를 합리적으로 정하는 방법론을 소개합니다. Kano, Eisenhower Matrix, WSJF를 활용한 분류와 판단 기준을 다룹니다.
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회원가입 플로우를 전면 개선해 불필요한 클릭과 입력을 줄였습니다. 그 결과 소요 시간은 26% 감소하고 완료율과 VOC 지표도 개선됐습니다.

UX 개선을 위해 사용자 분석과 장기 로드맵 수립 과정을 정리한 발표를 공유했습니다. VOC 순 대응이 아닌 사용자 중심 우선순위와 과제 구조화 방법을 소개했습니다.
A/B 테스트의 개념과 필요한 조건을 정리한 글입니다. 명확한 가설, 충분한 트래픽, 비즈니스 영향까지 함께 봐야 한다고 설명했습니다.
