이번 웨비나는 HEARTCOUNT 최신 AI 분석 기능 시연을 중심으로,
AI가 어떻게 비즈니스 의사결정의 핵심인 '변화의 원인'을 정확하게 파악하고,
지표 개선을 위한 인사이트를 도출하는지 소개해리고자 준비했습니다 :)
뻔한 보고서, 끝없이 늘어나는 대시보드, 야근을 부르는 데이터 드릴다운…
막상 ‘그래서 뭘 해야하지?'라는 질문 앞에서 막막했다면
AI 분석 라이브 데모까지 꼭 시청해보세요!
*후반 시연 내용은 팟캐스트 청취보다 유튜브 시청을 추천드립니다.
📌 본 웨비나 내용을 블로그 형태로 읽기
🔗 AI, 오만과 편견 https://buly.kr/GvnngHa
🔗 AI 분석 Signal : BI는 말이 없고 데이터는 말하고 있을 때 https://buly.kr/GvnngHa
📌 HEARTCOUNT 사용해보기
🔗 https://buly.kr/28u9HkG
#HEARTCOUNT #AI #데이터분석 #데이터시각화 #비즈니스인텔리전스 #BI도구 #데이터인사이트 #AI분석데모 #데이터기반의사결정 #업무생산성향상
이번 HEARTCOUNT 웨비나는 IR KOREA 김윤태 이사님과 함께,
데이터를 매출 성장의 확실한 동력으로 활용하는 방법을 실제 사례를 바탕으로 소개해드렸습니다.
데이터를 어떻게 해석해야 전략이 되고, 어떻게 활용해야 시장에서 이길 수 있을까요? 궁금하신 분은 이번 웨비나를 꼭 확인해보세요!
📌 연사에게 문의하기
🔗 yoontae.kim@inforesource.co.kr
📌 HEARTCOUNT 사용해보기
🔗 https://buly.kr/EI4Jj5Q
HEARTCOUNT 5월 웨비나
이번 웨비나에서는 기존 BI 도구의 한계와
AI 데이터 분석도구 HEARTCOUNT가 실무에서 어떤 차별성을 갖는지를 집중적으로 소개해드렸습니다.
지표는 보이는데, 성과 개선을 위한 방향을 답해주는 분석은 여전히 어렵게 느껴지시나요?
AI가 도와주는 진짜 실무형 분석, 지금 확인해보세요.
📌 타임라인
0:00 ~ 웨비나 오프닝 및 주제 소개
1:59 ~ “AI 시대의 BI” 블로그 해설 + HEARTCOUNT 제품 소개
#BI #AI분석 #AI대시보드 #데이터분석 #분석자동화 #하트카운트 #HEARTCOUNT #업무자동화 #AI에이전트 #데이터툴 #실무형분석
HEARTCOUNT의 2월 웨비나!이번 웨비나는 AI Agent를 주제로 진행되었습니다.AI Agent는 단순한 질문-응답을 넘어,스스로 업무를 수행하고 실행할 수 있을까요? 🤖이 궁금증을 해결하고 싶은 분이라면 이번 웨비나를 꼭 청취해보세요!📌 타임라인0:00 ~ 웨비나 오프닝 및 서비스 소개2:22 ~ AI Agent 개념 및 논의 현황37:56 ~ AI Agent 활용 현황47:38 ~ HEARTCOUNT의 AI 분석 기능 소개📌 본 웨비나 내용을 블로그 형태로 읽기🔗 https://bit.ly/4kbxj0a📌 더 많은 데이터 콘텐츠 보기🔗 https://bit.ly/3XbJSPf📌 HEARTCOUNT 사용해보기🔗 https://bit.ly/3QzDayN#AI분석 #AI에이전트 #데이터자동화 #업무자동화 #하트카운트 #데이터분석 #BI #분석자동화
HEARTCOUNT의 12월 웨비나!
이번 웨비나에서는 Analytical AI Agent에 대한 내용과 LLM 기술을 더한 AI 분석 신기능 Data Q&A 시연을 소개해드렸습니다.
쿼리문 작성.. 차트 만들기.. 데이터 분석의 높은 허들에 어려움을 느꼈다면, 이번 웨비나를 통해 가볍게 뛰어넘어보세요 :)
📌 타임라인
0:00 ~ 웨비나 오프닝 및 서비스 소개
2:22 ~ Analytical AI Agent
29:12 ~ HEARTCOUNT AI 데이터 분석 신기능 Data Q&A 시연
41:12 ~ 패널 토크
📌 더 많은 데이터 콘텐츠는
https://bit.ly/3ZTw6CF
📌 하트카운트 사용해보기
https://bit.ly/3ZxhzeC
#업무생산성 #업무자동화 #분석자동화 #AI분석 #AI #aiagent #llm #데이터분석 #데이터분석가 #하트카운트
이번 주제는 일상에서 실무자가 가장 많이 듣는 질문에 대해 데이터 기반으로 딱부러진 답변을 할 수 없을까 하는 고민에서 시작되었습니다.
데이터 분석 결과에서 쓸모 있는 정보를 구분하는 방법이 궁금한 실무자라면, 이번 웨비나를 통해 답을 얻어보세요. 📌 타임라인 0:00 ~ 웨비나 오프닝 및 서비스 소개 1:57 ~ 데이터의 길이 세상의 길과 이어지기 위해서 블로그 49:15 ~ 실제 데이터셋에서 노이즈와 시그널을 구분하는 시연 (HEARTCOUNT Signal) 📌 본 웨비나 내용을 블로그 형태로 읽기 https://bit.ly/40mUmxY 📌 더 많은 데이터 콘텐츠는 https://bit.ly/3AgV30T 📌 하트카운트 사용해보기 https://bit.ly/3NM2Gzq
(*녹화에 문제가 있어 조금 늦게 녹음되었으나 내용 이해에 문제 없으니 양해 부탁드립니다)
하트카운트의 데이터 웨비나, 6월에는 포커스미디어코리아의 강슬기님을 모시고 이야기 나누어 보았습니다. 슬기님이 이야기하는 'AI에 대체되지 않는 데이터 분석가의 핵심 역량 6가지'에 대해 알아 보세요 :)
📌 타임라인 00:00~ 웨비나 오프닝 및 서비스 소개 04:00~ 슬기님의 이야기 37:16~ 패널 토크 📌 패널토크 주제 1. 광고/미디어 도메인에서 데이터 분석을 하고 계신데요. 다른 분야와의 차이점이나 특징을 꼽자면 어떤 게 있을까요? 2. 슬기님은 링크드인, 브런치 같은 SNS에서 많은 팔로워를 보유하고 계시는데, 퍼스널 브랜딩을 시작하게 된 계기가 있으신가요? SNS를 운영하면서 느낀 점이나, 비슷한 활동을 고민하고 있는 분들을 위한 노하우가 있다면 공유 부탁드려요. 3. 데이터 분석가를 준비하면서 저만의 차별점을 만들고 싶습니다. 어떤 것을 하면 좋을까요? 4. 포커스미디어의 고객사들의 아웃풋은 어떤 지표로 측정하시나요? 적정한 수준의 지표값도 궁금합니다 5. C-level의 의사결정에 도움을 주는 근거 마련 방법 또는 지표 표현 방법이 궁금합니다. 📌 읽어 드린 블로그 https://bit.ly/3xEwFVX 📌 하트카운트 커뮤니티 가입하고 다음 웨비나 알림 받기 https://bit.ly/3Lfo5zN 📌 하트카운트 사용해보기 https://bit.ly/3LeYrLB 📌 더 많은 데이터 콘텐츠는 https://bit.ly/3Lfo5zN
HEARTCOUNT의 5월 웨비나에서는 AI 기능으로 새롭게 리뉴얼된 하트카운트를 보여드리는 시간을 가져 보았습니다. 자체 개발한 모델로 정확한 해석을 제공하고, 다음 분석을 제안하는 하트카운트 AI Analytics를 미리 만나 보세요.
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블로그를 읽으며 청취해보세요
더 많은 데이터 콘텐츠는 (구독하고 알림 받으세요)
데이터 분석 보고서를 더 효과적으로 쓰는 방법에 대해 이야기해보았습니다.
아래 블로그를 읽으며 들으시는 걸 추천드립니다.
노션과 하트카운트를 활용한 보고서 작성 실습의 경우, 유튜브 영상(https://youtu.be/pRn9XBX2FCI?si=Ope3H6Fp6SwIXcWa)으로 더 쾌적하게 시청해 보세요.
#데이터분석 #업무효율성 #업무생산성 #보고서작성
하트카운트의 세 번째 에피소드, 데이터리안의 전)창업자이신 김민주님을 모시고 '퍼널 분석(개선)'에 대하여 이야기해보았습니다.
블로그를 읽으며 팟캐스트를 들어 보세요!
(1) 분석가 김민주님의 퍼널 개선 사례 공유 : https://bit.ly/3UinWAX
(2) 민주님과 함께 하는 퍼널 개선 Q&A : https://bit.ly/3vVK7DQ
#데이터분석 #프로덕트데이터분석 #퍼널분석 #서비스기획
안녕하세요, 하트카운트팀입니다. 정식으로 팟캐스트에 올리는 첫 번째 콘텐츠입니다 :) GenAI(생성형 AI)와 LLM이 데이터 분석 산업에는 어떤 변화를 미치고 있는지 하트카운트의 양승준 대표님, 데이터 사이언티스트 구다빈 선임님과 함께 이야기 나누어 보았습니다. 발표 세션 | 1. 2024 트렌드 분석 : GenAI가 일로서의 데이터 분석 작업에 미치는 영향에 대하여 (블로그: https://bit.ly/3TiDggM) 2. Self-serve Analytics Tool들은 어떻게 생성형 AI를 활용하고 있나? 주요 변화 살펴 보기 (블로그: https://bit.ly/49sLFDZ) 패널 토크 |
Q1. 할루시네이션을 미처 발견하지 못하고 보고/업무에 활용하는 경우도 종종 있을 것 같은데요. 어떻게 잘 발견하고 다시 요청할 수 있을까요? Q2. 현재 GenAI 시장을 보면 빅테크 기업(OpenAI, Meta, Google 등)에 대한 의존성이 상당히 높은 상황입니다. 앞으로도 이러한 양상이 지속될 것으로 보시나요? 만약 변화가 있다면, 데이터 산업에는 어떠한 영향을 미치게 될까요? Q3. 어떻게 실무 데이터 분석에 생성형AI를 잘 활용할 수 있을까요? Q4. 하트카운트에는 TTS, 다이얼로그와 같은 기능에 생성형 AI를 활용했다고 말씀하셨는데 이 두 기능은 일반 사용자들도 바로 사용할 수 있는 건가요? Q5. GenAI가 가져올 변화에 맞서 실무자들이 준비하면 좋을 것들에는 어떤 것이 있을까요?
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: https://bit.ly/48E7f6V