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
Target Marketing Magazine (Monthly Series 11/2013-9/2020): 
"Big Data, Small Data, Clean Data, Messy Data" by Stephen H. Yu
  Eighty-eight articles have been migrated to Adweek in 2020.
  Click here for the full list.
  Contact us to pick relevant articles for your specific needs.
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

 2회: 데이터의 종류와 프라이버시

 3회: 빅 데이터의 핵심은 분석이며 분석의 중심은 모델링

 4회: 데이터베이스의 디자인 개념

 5회: 데이터베이스는 분석을 위하여 최적화 되어야

 6회: 랭킹이 관건이다

 7회: RFM Data를 넘어서 

 8회: 자유형(Freeform) 데이터는 결코 공짜가 아니다

 9회: 정보의 부재에도 의미가 있다

10회: 데이터베이스라고 다 같은 것이 아니다

11회: 빅 데이터가 아니라 스마트 데이터다

12회: 훌륭한 데이터 사이언티스트란?

13회: 할 수 있는 일이라고 다 해서는 안 된다

14회: 정보의 흐름이 가치를 창출한다

15회: IT와 마케팅의 다소 껄끄러운 관계

16회: 고등분석을 아웃소싱 할 때 고려해야 할 점들

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

IT Daily Big Data Conference 2014-11-20B