보험사들도 마찬가지입니다. 그간의 보험 사례 빅데이터를 분석해 임산부나 어린 자녀를 둔 부모가 사고를 적게 낸다는 사실을 발견하고 관련 상품개발에 응용했습니다. 이처럼 다양한 분야에서 고객의 니즈에 맞는 상품을 개발, 보완, 출시하기 위해 빅데이터를 수집, 활

데이터 자체의 결함이나 혹은 데이터를 분류했을 때 잘못된 라벨링을 하면서, 거짓되거나 위험한 결과를 만들어 내는 경우가 있다. 2019년에는 애플이 골드만삭스랑 제휴를 맺어 출시한 애플 페이가 편파적인 데이터에 의해 논란이 된 적이 있다. 한 여성의 경우 남편

실적 없이 평판만을 위해 일을 한다면 어느새 당신의 프리랜서 평가는 엉망으로 관리될 것입니다.  부정적인 피드백 극복최선을 다한 후에도 부정적인 피드백이 당신을 괴롭힐 수 있습니다. 고객과의 갈등은 당신을 곤경에 빠트릴 수 있기 때문에 직접적인 불화는