데이터 준비의 개념

데이터는 소중한 자산이지만 이를 효과적으로 사용하려면 비즈니스에 맞게 이를 조정해야 합니다. 데이터 준비란 원시 상태의 정리되지 않은 이질적 데이터를 일관되고 정리된 뷰로 변환하는 셀프 서비스 활동을 의미합니다. 이 프로세스에는 데이터의 검색, 정리, 변환, 구성 및 수집이 포함됩니다.

데이터 준비는 데이터 이용자가 당일 수행하는 작업의 약 80%나 차지하므로, 비즈니스 크리티컬 분석을 위해 큐레이션된 데이터 세트를 마이닝하고 모델링할 수 있는 시간이 상당히 부족합니다. 많은 기업들은 데이터 준비를 데이터로부터 가치를 이끌어내기 위한 핵심 과제로서 여기고 있으며, 이들은 프로세스의 속도를 높이기 위한 솔루션을 모색하고 있습니다.

IBM은 개별 이해 당사자 수준에서 엔터프라이즈 규모에 이르기까지 데이터 준비의 개선과 속도 증진을 위해 자동화를 사용하는 오퍼링의 총체적 포트폴리오를 취합했습니다. 계속해서 살펴보고 적합한 스케일을 찾아보세요.

데이터 준비 특장점

데이터 변환 프로세스의 자동화

머신 러닝 권장사항을 사용하여 데이터 세트의 형식화, 결합, 태그 지정 및 정리를 수행합니다. 코딩은 필요하지 않습니다.

기업 전체에서 셀프 서비스 협업

기업의 다른 사람 및 비즈니스 인텔리전스/분석 툴과 임의의 소스로부터 변환된 데이터 세트를 공유합니다.

데이터 거버넌스, 계보 및 개인정보 보호 툴과의 연결성

비즈니스 가치의 창출을 위해 데이터가 규정을 준수하고 신뢰 가능함을 이해하고 자신 있게 작업합니다.

IBM InfoSphere Advanced Data Preparation

IBM InfoSphere® Advanced Data Preparation은 보다 빠르게 분석을 시작하고 엔터프라이즈 데이터 준비 속도를 높일 수 있도록 지원하기 위해 자동화된 변환과 신뢰성 있는 데이터에 대한 셀프 서비스 액세스를 제공합니다.

추가 제품

데이터 준비 기능을 제공하는 추가 오퍼링

IBM Cloud Pak™ for Data

이 유연한 멀티클라우드 데이터 플랫폼을 사용하면 해당 소스에서 보다 강력한 보안 유지를 지원하면서도 온프레미스 또는 클라우드에 있는지에 상관없이 모든 데이터를 통합할 수 있습니다.

IBM Watson® Knowledge Catalog

거버넌스 플랫폼과 통합된 이 엔터프라이즈 데이터 카탈로그를 사용하여 비즈니스용 데이터의 신속한 검색, 큐레이션, 범주화, 통제, 분석 및 공유를 수행합니다.

IBM Watson Studio

AutoAI를 사용하면 다양한 데이터 사이언스 환경 내에서 AI 모델을 구축하고 트레이닝할 수 있도록 데이터를 준비하고 분석하는 데 도움이 됩니다.

관련된 데이터 준비 리소스

데이터 준비에 대한 8개의 단순한 구성 요소

이 소개 안내서를 읽고 비즈니스용 데이터를 얻기 위해 머신 러닝이 데이터 준비를 어떻게 촉진하는지 파악합니다.

데이터 준비를 사용하여 클라우드 데이터 레이크 채택을 촉진하는 방법

분석, 머신 러닝 및 데이터 시각화를 위한 데이터를 준비할 때 민첩성, 생산성 및 일관성을 향상시키는 여섯 단계를 알아봅니다.

지능형 데이터 카탈로그와 데이터 레이크 거버넌스로 비즈니스급 데이터 제공

IBM Watson Knowledge Catalog는 데이터 레이크 문제를 지원하기 위해 머신 러닝 기반 데이터 거버넌스 플랫폼을 제공합니다.

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