오늘날과 같이 예측이 불가능한 시대에 성공하려면 기업은 데이터를 활용하여 고객 충성도를 높이고, 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 미래 아이디어를 혁신해야 합니다. 그러나 빅데이터에 대한 수요가 기존의 데이터 분석 문제를 해결하는 능력을 넘어서게 되었으며, 기존의 복사 및 붙여넣기 방식은 상황을 더욱 악화시키고 있습니다.
대기업과 중소기업이 진정한 데이터 기반을 확보하고 AI를 활용하여 KPI를 달성하려면 새로운 아키텍처, 즉 데이터 패브릭이 필요합니다. 사용자 친화적인 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 데이터 패브릭 접근 방식을 통해 적절한 사람을 적시에 적절한 데이터 세트에 연결하여 민첩성을 높이고, 결과를 예측하며, 경험을 개인화할 수 있습니다.
- 비즈니스 분석 소프트웨어: 비즈니스 분석은 실시간 인사이트, 비즈니스 분석 툴, 예측, 데이터 분석 및 BI 툴의 정보를 바탕으로 확신을 갖고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 다양한 기능을 제공하여 수익성을 높이고 주요 메트릭 전반에서 성과를 측정합니다.
- 데이터 과학 및 분석: AI는 혁신적인 제품과 서비스를 신속하게 제공하고, 고객의 기대에 부응하며, 위험과 사기를 줄이고, 매출 성장을 촉진하기 위해 산업 전반의 조직에서 중요한 전략적 요소로 빠르게 자리잡고 있습니다. 올바른 분석 플랫폼은 자동화된 지원 분석 기능을 제공하여 워크플로를 간소화하고, 비용이 많이 드는 오류를 제거하며, 데이터 과학자와 데이터 분석가 및 사업부 책임자의 시간을 절약할 수 있습니다.
- 텍스트 분석: 기업은 텍스트 분석에 투자함으로써 전문가가 이해관계자를 위한 가치 창출에 더 많은 시간을 할애하고, 번거로운 비즈니스 프로세스에는 더 적은 시간을 들일 수 있도록 지원할 수 있습니다.
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IBM, 2023년 1분기 Forrester Wave™: Data Management for Analytics의 리더 기업으로 선정
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더 스마트한 분석을 지원하는 Cognos Dashboard와 정교한 데이터 시각화 툴을 사용하여 자신감 있는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
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드래그 앤 드롭 인터페이스로 데이터 인사이트를 발견하여 비즈니스 문제와 연구 문제를 해결할 수 있습니다.
데이터의 요구 사항부터 폐기까지 관리하여 비즈니스 민첩성을 향상하는 동시에 비용을 절감할 수 있습니다.
선형, 혼합 정수 및 2차 프로그래밍을 위한 고성능 솔버를 최적화합니다.
자연어, AI 기반 콘텐츠 분석을 적용하여 해답과 인사이트를 더 빠르게 발견함으로써 비즈니스 의사 결정과 프로세스 속도를 높일 수 있습니다.
Tableau, SQL, Sisense 또는 기타 툴을 사용하여 모든 데이터 소스에서 클라우드 기반 정보를 수집하고, 구성하고, 분석할 수 있습니다.
데이터 통합에서 데이터 품질 및 거버넌스에 이르기까지 고유한 요구 사항을 충족합니다.
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