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개요의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)는 데이터, 분석, AI를 통합하여 조직의 의사결정 과정을 체계적으로 개선하는 프레임워크이다. 기존의 직관 중심 결정 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 더 정확하고 빠르게 판단할 수 있는 역량을 제공한다. 오늘날 디지털 전환과 AI 도입이 가속화됨에 따라, 의사결정 인텔리전스는 전략적 비즈니스 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Decision Intelligence는 머신러닝, 시뮬레이션, 최적화 등의 기술을 기반으로 다양한 의사결정 시나리오를 정량적으로 분석하고, 그 결과를 토대로 인간이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 지능형 프레임워크이다.목적: 복잡한 의사결정 과정을 구조화하고 성과 중심으로 전환필요성: 데이터..

개요디지털 전환(Digital Transformation)은 한 순간에 완성되는 것이 아니라, Digitization → Digitalization → Digital Transformation의 3단계를 거쳐 점진적으로 진화하는 경로입니다. 많은 기업들이 단순 디지털화에 머무르거나, 디지털화를 넘어서지 못하는 이유는 이 단계적 흐름에 대한 명확한 이해 부족 때문입니다. 본 글에서는 각 단계의 개념, 차이점, 구성 요소, 기술 적용, 실제 사례를 중심으로 체계적인 DT 전략 설계 방법을 제시합니다.1. 개념 및 정의 단계 정의 주요 질문 Digitization아날로그 데이터를 디지털 형식으로 변환종이문서를 PDF로 바꾸는 것으로 충분한가?Digitalization디지털 기술로 기존 프로세스를 개선업무 ..

개요스몰 데이터 AI(Small Data AI)는 대규모 학습 데이터가 없는 환경에서도 효율적인 학습과 예측이 가능한 인공지능 기술 및 접근 방식을 의미합니다. 이는 수천만~수억 개의 샘플을 요구하는 기존 딥러닝과 달리, 적은 양의 데이터로도 학습 가능하도록 설계된 경량화된 알고리즘, 전이 학습, 데이터 증강, 메타 러닝 등이 핵심입니다. 산업 현장, 의료, 제조, 특수 환경 등 데이터 확보가 어려운 분야에서 실용성을 인정받고 있으며, LLM 이후의 ‘효율 중심 AI’ 트렌드를 대변하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 정의 스몰 데이터소수의 레이블된 샘플, 수십~수천 개 수준의 제한된 학습 데이터스몰 데이터 AI스몰 데이터를 기반으로도 일반화 능력이 높은 인공지능을 구현하는 기술 및 전략"작은 데이터..