| ϽӸ | [639,220] | |
|---|---|---|
| ؿܼ | [0] | |
| ۷ι Ʈ | [2] | |
| ̵ 긮ν | [582] |
[805]  |
데이터 마이닝 이후… 이제 예측분석의 |  |
| 정보기술은 현대의 생산성을 뒷받침하는 근본적 원동력이다. 지금까지의 정보기술은 주로 기존 업무를 자동화하고 커뮤니케이션을 하는데 사용되어왔다. 하지만 컴퓨팅, 비즈니스 전문가들의 등장은 언젠가 IT를 활용해 도처에 범람하고 있는 미가공 데이터를 활용하여 의사 결정을 비약적으로 향상시킬 수 있게 될 날을 꿈꿔왔다. 80년대 의사결정 지원 시스템의 뒤를 이어 90년대에 데이터 마이닝(data mining)이 등장했지만, 사실상 하드웨어나 소프트웨어 모두 그 약속을 지킬 수 없었다. 하지만 이제, ‘예측분석(Predictive Analytics)’이라 불리는 신기술의 물결이 마침내 진정한 약속을 제시하고 있다. | ||
 |
The Age of Speed | |
| | Vince Poscente | ||
| ǻ | Bard Press | ||
 |
삼국지 경영학 | |
| | 최우석 | ||
| ǻ | 을유문화사 | ||
 |
Imagine It Forward | |
| | Beth Comstock | ||
| ǻ | Currency | ||
 |
일터에 등장하는 Z세대, 그들과 함께 | |
| 베이비붐 세대와 X세대에 이어 밀레니엄 세대가 직업 전선에 뛰어 들었고, 이제는 Z세대가 등장하고 있다. 과거 세대 사이의 격차에 비해 이 새로운 세대와 이전 세대들과의 격차는 더욱 넓어 보인다. Z세대는 어떻게 정의될 수 있으며 기성세대와는 무엇이 다른가? 과연 무리 없이 기성세대와 융합할 수 있을까? 새롭게 직업 전선에 합류한 Z세대에게서 가장 가치 있는 결과를 이끌어낼 방법은 무엇인가? | ||
