AI를 위한 IA

AI의 잠재력을 활용하고자 모색하면서, 기업들은 다양한 소스에서 가져온 데이터를 사용하고 동급 최강의 툴과 프레임워크를 지원하며 다양한 환경에서 모델을 실행해야 합니다. 그러나 IDC에 따르면 비즈니스 리더들의 시간 중 1/3이 AI에 대한 데이터 통합 및 데이터 준비 요구사항에 사용됩니다.¹

AI 장애의 거의 대부분은 AI 모델 자체가 아닌 데이터 수집과 구성에서의 장애에 기인합니다. 요약하자면, 정보 아키텍처(IA)가 없다면 AI도 없는 셈입니다.

AI에 맞게 설계된 정보 아키텍처를 사용함으로써, 기업들은 데이터 사일로를 제거하고 데이터 및 AI 라이프사이클의 자동화와 통제를 실시하며 어느 위치에서든 민첩하게 실행할 수 있습니다. 궁극적으로는, 신뢰성과 투명성을 통한 AI 운용 기능을 얻을 수 있습니다.

적용사례

확장형 데이터 인프라를 통한 유연성 확보

RSG Media + IBM:   IBM Db2 on Cloud를 사용한 미디어 플랜 혁신
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RSG Media + IBM: IBM Db2 on Cloud를 사용하여 미디어 플랜을 혁신(01:27)

확장형 데이터 인프라를 통한 유연성 확보

복잡한 비정형 빅데이터에서 인사이트를 이끌어냅니다.

트랜잭션 또는 운영 데이터에 손쉽게 액세스

Owens Illinois + IBM:   Oracle 데이터베이스에서 IBM Db2로의 마이그레이션 이점
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Owens Illinois + IBM: Oracle Database에서 IBM Db2로 마이그레이션하는 것의 이점(02:53)

트랜잭션 또는 운영 데이터에 손쉽게 액세스

AI를 추진하는 동시에 데이터 관리 프로세스와 기술을 최적화합니다.

비즈니스용 데이터를 사용하여 시장 기회 포착

Standard Bank:   기업에서의 공개된 데이터를 통해 성장을 추진하고 복원성을 개선함
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Standard Bank: 기업에서의 공개된 데이터를 통해 성장을 추진하고 복원성을 개선함(01:48)

비즈니스용 데이터를 사용하여 시장 기회 포착

적절히 통제된 신뢰할 수 있는 데이터에 대한 세 가지 방법 - 신규 수익 또는 절감을 위한 수익화의 진입점입니다.

데이터, 툴 및 프로세스 통합

툴, 프로세스 및 인재를 통합하여 전 세계의 바닷가를 보존하는 UNEP
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툴, 프로세스 및 인재를 통합하여 전 세계의 바닷가를 보존하는 UNEP(02:21)

툴, 프로세스 및 인재 통합

통합 데이터 및 AI 플랫폼이 시간, 비용을 절감하고 리스크를 줄여주는 세 가지 방법입니다.

전문가와 상담

데이터, 분석, AI에 대한 성공적인 전략을 구축하기 위해 수천 명의 고객과 협업한 전문가들과 상담해보세요.