Articles and Presentations
English
Adweek (Monthly Series since 10/2020):
1: Why Data Scientists Must Act as Mediators and Translators Between IT and Marketing
2: How to Eliminate Emotional Factors From Predictive Analytics
3: The Right Answers Come Only From Asking the Right Questions
4: Why Data Presentation Needs to Be Digestible and Insightful
5: Marketers Should Use Modeling to Compress Large Data into Small Answers
6: Not All Data Types Are Equally Useful
7: Transaction Data Is the Most Powerful Predictor of Future Behavior
8: 14 Ways Brands Can Put One-to-One Marketing Back to Work
9: Personalization Is Not About Product, Channel or Brand
10: The First Rule of Personalization: How to Not Annoy the Customer
Target Marketing Magazine (Monthly Series 11/2013-9/2020):
"Big Data, Small Data, Clean Data, Messy Data" by Stephen H. Yu
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Cipher Creative Group 11/2020 (Video Interview):
The Four Pillars of Effective Personalization
(& When Analytics and Creativity Should Meet)
John Miglautsch Show 4/2019 (Video Interview):
Marketing Attribution Challenges
DMA Webinar Presentation 5/2018 (Video of Presentation):
Ditch Rule-Based Segmentation
DMA Webinar Presentation 5/2017 (Video of Presentation):
Road to Personalization
Interview with Career in Analytics 6/2016:
Advice for Aspiring Data Scientists
DMA Webinar Presentation 3/2016 (Video of Presentation):
Art of Targeting and Personalization
insideBIGDATA Article 6/2015:
Data Refinement: The Dirty Side of Data Science
Print+Promo Interview 4/2015:
5 Ways to Tidy Up Your Data Strategy
DMA Webinar Presentation 4/2015 (Video of Presentation):
Big Data, Small Data, Clean Data, Messy Data
- The Importance of Analytics and Data Refinement
2014 Data Strategy Presentation (PDF File):
Big Data, Small Data, Clean Data, Messy Data
- The Art of Targeting and Data Refinement
TV Interview at the QIBRAS Conference in Sao Paulo 9/2014 (Video):
Success Factors of Data Strategy
Korean
중앙일보 전문가 칼럼 (2019년 8월 - 2020년 12월)
"유혁의 데이터 이야기"
1회: 빅 데이터로 재미 좀 보셨습니까?
2회: 사장님, 데이터 가지고 그러시면 안 됩니다
3회: 데이터를 잘 다루는 사람이란?
4회: 기계에게 목적을 부여하는 인간
5회: 훌륭한 데이터 사이언티스트는 만들어진다
6회: 데이터 사용하려는 목적부터 분명히 하라
7회: 데이터는 도구이지 공포의 대상이 아니다
8회: 데이터는 제대로 분석해야 맛이 난다
9회: 데이터 분석 결과는 단순한 의견이 아니다
10회: 데이터 가지고 거짓말하면 안됩니다
11회: 데이터 기반의 의사결정을 잘하는 방법
12회: 알고리즘이 지배하는 세상
13회: 할 수 있는 일이라고 다 해선 안 된다
14회: 빅데이터에는 상명하복이 통하지 않는다
15회: 데이터 기반 마케팅의 주체는 소비자다
16회: 데이터 분석가는 통역가이자 중재자 돼야
17회: 정보도 편식하면 안됩니다
18회: 데이터는 감정 빼고 봐야한다
19회: 잘못된 질문엔 답이 없다
유혁의 "데이터를 잘 써먹을 수 있는 구체적인 방법들" 단행본과 더불어 발간된 요약본
한국정보화진흥원(NIA) 발행 빅데이터 실무서 "데이터를 잘 써먹을 수 있는 구체적인 방법들" (단행본)
한국정보화진흥원(NIA) 발행 빅데이터 실무서 "빅데이터 - 질문을 명확히 하라" (요약본)
IT Daily의 소개기사 (2017년 2월 22일)
유혁의 IT Daily와 컴퓨터 월드 월간 연재 칼럼 (2014년 2월 - 2015년 8월)
"데이터를 잘 써먹을 수 있는 구체적인 방법들"
1회: 연재를 시작하면서 - 빅 데이터에 관한 생각들
3회: 빅 데이터의 핵심은 분석이며 분석의 중심은 모델링
8회: 자유형(Freeform) 데이터는 결코 공짜가 아니다
17회: 예측적 분석을 통한 소비자와의 Relevancy 유지
18회: 연재를 마치며 - Data Movement의 미래는?
IT Daily/컴퓨터 월드 주최 지상 좌담회 2015년 1월
"빅 데이터와 데이터 사이언티스트에 대한 15인 15색의 목소리"
IT Daily/컴퓨터 월드 주최 좌담회 2014년 11월
"정보의 흐름을 아는 사람이 가치를 창출한다" (지상중계)
IT Daily/컴퓨터 월드 주최 빅 데이터 컨퍼런스 기조연설 2014년 11월
"빅 데이터 성공의 조건은 무엇인가" (관련기사)
IT Daily/컴퓨터 월드 주최 빅 데이터 컨퍼런스 기조연설 2013년 11월
"빅 데이터에 관한 생각들" (비디오)
"빅 데이터는 요술방망이 같은 존재가 아니다" (관련기사)
IT Daily/컴퓨터 월드 빅 데이터에 관한 대담 2013년 10월:
"빅 데이터는 단지 지나가는 유행이 아니라 접근법 간의 벽을 허무는 과정"
Stephen H. Yu Photo: IT DAILY/COMPUTER WORLD
Stephen H. Yu Photo: IT DAILY/COMPUTER WORLD
