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
  88 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