rubus0304 님의 블로그
[Article Study] 본문
- 요약 :
- IT 기업의 AI 혁신 : 모든 제품과 서비스에 AI를 통합하여 빠르고 일관된 사용자 경험제공
- - AI를 넘어 ‘독립적인 에이전트’로 : 오픈 AI와 MS : 오픈AI는 GPT모델을 기반으로 한 독립적 에이전트 2025년부터 상용화 Reddit AMA 에서 일상적 작업 자동으로 처리 - ex) 여행예약, 고객 서비스, IT 지원 등 인간 개입없이 작업 수행..
- 정보 신뢰성과 주저비용
- - 디지털 정보 진위 보장 시스템 : 2025년 UX 트렌드 핵심요소 : 신뢰회복 / 이유: 주저현상
- 미성년자의 디지털 노출관리
- - 부모님의 역할 중요 - 부모님 역할 지원하는 UX 디자인 가이드
- 인간이 AI를 활용하는 방법
- - 의료분야, 고객서비스, 금융분야, 창의적 콘텐츠 생성
- 온라인-오프라인 연결된 경험
- - 인간중심 경험을 온라인에서도 이어주기. 온라인 오프라인 넘나드는 UX 디자인 ex) 오늘의 집 : 온라인에서 가구 및 소품 구매 - 가구 미리 배치해보도록 지원 - 신뢰 강화
- AI와 윤리
- - 근로자 존엄성과 자율성 보호하기/ 상호작용의 한계를 설정하기/ 사회이슈, 거짓 선동 주의하기 / 성범죄, 차별확산 규제하기/ 프라이버시와 데이터 보호하기/
- 주요 포인트 :
- 주요 IT기업들의 AI 중심 전환 전략
- 독립적인 에이전트의 부상
- 디지털 정보의 신뢰성 확보와 주저 비용
- 이러한 변화들이 사용자 신뢰와 상호작용에 어떤 영향을 미치는지
(인간과 AI의 협업 전략/ 온-오프라인이 통합된 경험 설계/ AI시대의 윤리적 과제)
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/97/
<승우님>
- 요약:우선순위, 단순함, 일관성, 근접성, 가지런함, 여백의 미, 색상, 폰트, 숫자 체계, 라벨
- 대시보드를 만드는 이유는 사람들이 중요한 정보를 이해하는 데 들이는 시간과 노력을 줄여주기 위함이다.
- 사용자가 원하는 대시보드를 디자인 하기 위해서 고려해야 할 10가지 원칙이 있다.
- 주요 포인트:
- 사람들이 필요로 하는 바를 명확히 이해하고, 그것을 보기 좋게 표현해야 한다.
https://amplitude.com/blog/pirate-metrics-framework#referral
<윤우님>
- 요약 :해적이 웃는 소리와 비슷하다고 해서 해적지표라고 부른다?라는 개념보다는데이브 맥클루어가 제품 개발 과정에서 발생하던 불확실성과 주관성을 해결하기 위해 제안한 체계적인 방법론을 말함.AARRR은 스타트업이 성장하기 위해 고객의 여정을 5단계로 나누어 분석하는 방법입니다.
- Acquisition(획득): 새로운 고객을 유치하는 단계
- Activation(활성화): 유입된 고객이 제품의 가치를 인지하고 사용하게 만드는 단계
- Retention(유지): 기존 고객을 유지하고 재방문을 유도하는 단계
- Referral(추천): 고객이 다른 사람에게 제품을 추천하도록 유도하는 단계
- Revenue(수익): 제품을 통해 수익을 창출하는 단계
- 데이터 기반 의사 결정: 각 단계별 데이터를 분석하여 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다.
- 문제점 파악: 문제가 발생하는 단계를 파악하고 개선 방안을 모색할 수 있습니다.
- 제품 성장 촉진: 고객의 여정 전체를 관리하여 제품 성장을 촉진할 수 있습니다.
- 왜 AARRR이 중요할까요?
- 따라서 AARRR은 마치 해적이 보물을 찾듯, 제품 성장을 위한 명확한 길을 제시하며, 각 단계별 성과를 측정하여 목표를 달성할 수 있도록 돕는다.
- 해적이 보물을 찾아 바다를 누비며 다양한 모험을 겪듯이, 기업(**스타트업)**도 마찬가지로 새로운 시장을 개척하고 고객이라는 보물을 찾아 끊임없이 노력해야 한다는 취지로
- AARRR 프레임워크를 왜 해적지표라고 부르지?
- 주요 포인트 : AARRR은 주먹구구식 성장이 아니라 데이터기반으로 제품과 서비스를 성장시키자는 과학적이고 체계적인 방법론(성장을 위한 나침반)
https://tech.hyundai-rotem.com/digital/technology-that-adds-value-to-big-data-data-visualization/
<회남님>
- 요약 : 수집된 빅데이터의 '분석 결과'를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현 및 전달하는 기술이다. 사람은 80%의 정보를 시각을 통해 얻으며 시각화된 자료가 정보의 밀도가 높다.
대표적인 시각화 유형 ::
-
- Bar Chart : 막대그래프는 데이터를 막대로 나타내 표에 비해 여러 항목의 수치를 전체적으로 비교
- Donut Chart : 원그래프는 데이터의 전체 항목 중 각 부분의 비율을 부채꼴 모양으로 배치해 백분율로 표현
- Radar Graph : 평가항목이 여러 개일 때, 항목 간 균형을 한눈에 볼 수 있도록 만들어주는 도표
- Frame Diagram : 트리 형태로 계층적 구조를 표시하는 시각화 방법, 데이터의 계층적 관계 표현
- 많은 양의 데이터를 한눈에 볼 수 있음
- 요약 통계보다 정확한 분석 결과를 도출 가능함
- 대표적으로, 알베르토 카이로의 '데이터 사우르스'
- 시각화 도구 : Power BI(마이크로 소프트), Tableau(태블로)
- 대시보드 : 성과 지표, 마케팅, 경영지표, 영업 실적 모니터링 등
- 센서와 실시간 데이터를 이용한 고장 관리 대시보드
<수정님 1>
AWS의 차세대 아마존 세이지메이커는 데이터, 분석, AI의 통합 플랫폼으로 다양한 기능을 제공합니다. 새로이 출시된 유니파이드 스튜디오를 통해 사용자는 조직 내 데이터를 손쉽게 탐색하고 접근하여 최적의 도구를 활용할 수 있습니다. 특히, 제로-ETL 통합 기능으로 복잡한 데이터 파이프라인 없이 효율적인 데이터 분석이 가능해질 것입니다. 고객사는 이제 강화된 AI와 ML 도구를 통해 협업할 수 있는 단일 데이터 개발 환경을 누리게 됩니다. 데이터 활용의 단순화와 효율성을 극대화해 혁신을 가속화할 수 있는 기회를 제공합니다. 데이터 처리, SQL 분석, ML 모델 개발 및 학습, 생성형 AI에 필요한 모든 도구를 직접 사용할 수 있도록 한다.
https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=309545
<수정님 2>
생성형 AI·정교한 마케팅 측정도구·데이터 과학 등이 성장·변화 주도
AI는 고객 상호작용부터 아이디어 창출, 데이터 수집 및 분석, 프로젝트 전반에 걸친 통찰력 도출, 새로운 기회 창출에 이르기까지 우리가 다루는 모든 것의 효율성을 향상시킬 수 있다”고 평가했다.
72%가 콘텐츠와 크리에이티브 생성에, 67%가 브랜드 상태 측정에, 65%가 미디어 계획 및 최적화에, 30%가 제품 개발에 생성형 AI 사용
2025년에는 마케팅 담당자, 데이터 분석가, 경영진 간의 협업이 더욱 긴밀해져 데이터 사일로를 허물고 다양한 데이터 소스를 통합해 더욱 실행 가능한 인사이트를 제공
'Data Analyst > article' 카테고리의 다른 글
[Article Study] 양질의 테이터를 판별하는 5가지 방법: ① 데이터양은 충분한가? (0) | 2024.11.28 |
---|---|
[Article Study] 비개발자를 위한 엑셀로 이해하는 SQL: ① 엑셀로 온라인 서비스의 RDB 이해하기 (1) | 2024.11.27 |
[Article Study] 확실히 알아두면 만사가 편해지는 머신러닝 10가지 알고리즘 (0) | 2024.11.19 |
[Article Study] A/B 테스트 제대로 이해하기: ② A/B 테스트를 위한 기초 통계 이해하기 (0) | 2024.11.12 |
[Article Study] 데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까? (4) | 2024.11.08 |