디자인 시스템을 유지하는 힘은 구조보다 유연함이다.
디자인 시스템은 일관성 있는 서비스 구축을 위해 필수지만, 완성까지 많은 시간과 노력이 필요합니다. 단순 반복 작업과 협업 과정의 어려움이 따르며, 완벽함보다는 환경에 맞는 유연한 시스템이 중요합니다. 시스템은 목적이 아닌 효율적 협업과 확장을 위한 지속적인 진화의 과정입니다.
비즈스프링
SQL 최적화를 위한 쿼리 실행계획, Explain 명령어에 대해 알아보자
프로그래밍 산업의 발전이 빠르게 이루어지고 프로그램의 기능이 많아지면서, 프로그램이 하나의 기능만을 하는 것이 아닌 여러 기능을 포함하고 있는 추세입니다. 이러한 이유로 지속적으로 새로운 서비스가 출시되고, 사용자가 늘어나면서 데이터베이스에 쌓이는 데이터의 양도 점점 방대해지게 됩니다. 데이터 양의 증가로 인하여, 데이터를 컨트롤하기 위해 사용되는 SQL(Structured Query Language) 쿼리 또한 점점 복잡해지고 개발… 더 보기 »SQL 최적화를 위한 쿼리 실행계획, Explain 명령어에 대해 알아보자
SQL만으로 머신러닝 : BigQuery ML
최근에는 BigQuery ML이 Google Cloud Vertex AI와도 연계되어, 단순 실습용을 넘어 다양한 ML 워크로드를 다룰 수 있는 플랫폼으로 발전했습니다. 이번 포스트에서는 Google이 공개한 샘플 데이터셋을 활용해 모델 생성 → 평가 → 예측까지, 전 과정을 SQL만으로 어떻게 실행할 수 있는지 직접 살펴보겠습니다.
[2025-09 Update]Growth Platform™ GPTs 알파버전 오픈 및 서비스 개선 안내
2025년 9월 AIR 기반 GPTs 알파버전 서비스 오픈과 더불어 서비스 이용에 편의성을 제공하고자 구글 디맨드젠 광고 소재명 개선, 1:1 문의 게시판 기능 확장, 네이버 매체 신규 API 연동 부분을 개선 하였습니다. 비즈스프링은 안정적 서비스와 지속적 개선으로 고객사의 업무 효율성과 편의성을 높여 나가겠습니다.
데이터로 스토리텔링하기: 숫자에서 이야기로
데이터는 수치만으로는 의미가 부족합니다. 맥락을 부여하고 청중과 연결하며 실행 가능한 행동으로 이끄는 데이터 스토리텔링이 필요합니다. AI 대시보드는 자동으로 인사이트를 제공해 보고를 넘어 전략적 의사결정을 지원하며, 이는 조직의 데이터 활용을 혁신하는 핵심 열쇠가 됩니다.
Cursor Rule로 프론트엔드 코드 표준화
Cursor Rules는 네이밍·컴포넌트 사용·코드 구조 등 프로젝트별 스타일 가이드를 AI에게 일관되게 적용시켜 코드 품질과 생산성을 높이는 규칙 집합입니다. 이번글을 토앻 Rules 설정 방법과 Cursor를 잘 쓰는 12가지 핵심 팁을 알아보도록 하겠습니다.
AI가 콘텐츠를 만드는 시대, AI로 만든 광고는 어떻게 다를까?
그동안 광고 소재는 기획자의 감과 경험에 의해 제작되어 왔습니다. 무수한 회의와 검토, 문구 수정을 거쳐 어렵게 하나의 광고가 세상에 나왔지만, 실제 성과로 이어지는지는 또 다른 이야기였습니다. 그러나 지금은 AI 기반 자동화를 도입하면 광고 제작과 운영의 모든 방식이 달라집니다. 그럼 AI 자동화 환경은 어떻게 다른지 이번글을 통해 살펴 봅시다.
위키피디아 데이터를 BigQuery 로 월별 인기 문서 분석하기 (feat. 효율적인 대용량 데이터 처리)
매일같이 쏟아지는 방대한 데이터 속에서 어떻게 의미 있는 신호를 찾아내고 계신가요?
이번 콘텐츠에서는 구글 BigQuery와 공개 데이터 세트를 활용하여, 수십억 건의 로그가 쌓인 테라바이트(TB)급 데이터를 SQL 쿼리로 분석하고, 그 과정에 담긴 효율적인 대용량 데이터 처리 전략까지 함께 알아보도록 하겠습니다.
마케터의 반복 업무를 끝내는 무료 자동화 툴 4가지
매일 반복되는 마케팅 업무에 지치셨나요?
매일 콘텐츠 제작, 메일 발송, 보고서 작성에 시간을 쓰느라 정작 전략과 기획에 집중할 시간이 부족한 마케터에게 ‘업무 자동화’는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 이 글에서는 마케팅 실무자를 위한 무료 자동화 마케팅 툴과 업무 상황별 활용 방법을 소개합니다.
칼퇴하는 마케터의 업무 비밀: AI 똑똑하게 활용하는 법
여기 매일 야근에 허덕이는 마케터 B 대리와, 항상 정확히 6시에 퇴근하는 마케터 A 대리가 있습니다.
똑같은 업무와 다른 하루. 무엇이 그 차이를 만들었을까요?
이번 콘텐츠에서는 둘의 하루를 따라가며, 마케터가 AI를 활용해 어떻게 업무를 자동화하고 성과까지 높일 수 있는지 구체적인 사례를 통해 알려드립니다.