데이터 사이언스를 실천하는 데에는 어려움이 따릅니다. 분산된 데이터, 데이터 사이언스 기술 공급의 부족, 다양한 툴, 관행, 뿐만 아니라 교육 및 배포를 위해 엄격한 IT 국제표준에 따라 선택해야 하는 프레임 워크 등을 예로 들 수 있습니다. 정확성이 불분명하고 감사가 어려운 예측으로 머신렅ML 모델을 운영하는 것도 쉽지 않습니다.
IBM 데이터 사이언스 툴 및 솔루션을 사용하면 다음과 같은 기능을 통해 AI 기반 혁신을 가속화할 수 있습니다.
- 지능형 데이터 패브릭
- 간소화된 ModelOps 라이프사이클
- 유연한 배포로 모든 AI 모델 실행 가능
- 신뢰할 수 있고 설명 가능한 AI
다시 말해, AI 결과에 대한 신뢰를 심어주면서 모든 클라우드에서 데이터 사이언스 모델을 운영할 수 있는 능력을 얻게 됩니다. 또한 ModelOps를 통해 AI 라이프사이클을 관리하고 통제하며, 규범에 따른 분석 으로 비즈니스 의사 결정을 최적화하고, 비주얼 모델링 툴을 사용하여 가치 창출 시간을 단축할 수 있습니다.
AI, ML 라이프사이클 전반을 아우르는 기능과 함께 확장이 가능한 통합형 데이터 사이언스 플랫폼
더 나은 의사 결정을 위한 예측 모델과 최적화 기술
보다 신속한 ROI를 위해 DevOps와 동기화된 AI 모델 운영
개방형의 유연한 아키텍처를 통해 AI 라이프사이클을 자동화하고 가치 창출 시간을 단축합니다.
완전 통합 데이터와 AI 플랫폼을 통해 클라우드 전반에 걸쳐 데이터를 수집, 구성, 분석합니다.
선도적인 비주얼 데이터 사이언스 및 머신 러닝 툴로 가치 창출 시간을 단축합니다.
제품군을 통해 의사 결정을 최적화할 수 있는 사전 분석 기능을 확보합니다.
멀티 클라우드 데이터 · AI 플랫폼에서 오픈소스 데이터 사이언스를 사용하여 얻을 수 있는 이점을 알아보세요.
AI 분야의 고성장 리더 기업들이 업계에서 어떻게 차별화되는지 확인하세요.
기업이 IBM 의사 결정 최적화 소프트웨어를 사용하여 규범적 분석을 얼마나 쉽게 적용할 수 있는지 확인하세요.
데이터 사인언스에 대해 알아보기
IBM Developer를 통해 더 깊이 뛰어들어 수요가 많은 데이터 사이언스 기술을 배우며, 실제 샘플 코드로 솔루션을 구축할 수 있을 뿐만 아니라 글로벌 개발자 커뮤니티와 연결될 수 있습니다.
본 가이드는 귀사의 비즈니스가 최신 예측 분석 환경을 탐색하고, AI 활용을 확장하고 개선할 수 있는 기회를 확인하며, 데이터 사이언스 팀과 비즈니스 이해 관계자가 신속하게 가치를 제공할 수 있도록 지원합니다.