데이터 확산 및 접근성 문제가 해결되지 않은 상태에서 인공 지능(AI) 기능에 대한 기대치를 관리하는 것은 가장 시급한 데이터 리더십 과제입니다. 데이터 팀은 사일로화된 데이터, 실시간 데이터 처리, 데이터 품질 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 작업 오류 및 성능 병목 현상은 데이터 통합 비용 상승을 가중시킵니다. 한 가지 용도의 통합 도구를 사용하면 성능, 비용, 지연 시간, 가용성, 품질에 대한 서비스 수준 계약(SLA)을 충족하는 데이터 파이프라인을 설계하고 실행할 수 있는 기능이 제한됩니다.
데이터 통합은 데이터 통합 및 관리에 대한 모듈식 접근 방식을 제공합니다. 따라서 간단한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 사용하여 고유한 사용 사례에 맞게 잘 설계된 추출, 변환, 로드(ETL) 또는 추출, 로드, 변환(ELT) 데이터 파이프라인을 생성할 수 있습니다. 클라우드 또는 온프레미스에서 일괄 처리 또는 실시간 데이터 처리를 모두 지원합니다. 지속적인 데이터 관측성을 통해 단일 플랫폼에서 데이터 모니터링, 경고 및 품질 문제를 선제적으로 관리할 수 있습니다.
데이터 통합은 데이터 파이프라인을 생성, 관리, 모니터링하도록 설계되므로, 신뢰할 수 있고 일관된 데이터에 대규모로 빠르게 액세스하는 데 도움이 됩니다.
한 가지 방식이 모든 것에 적합한 것은 아닙니다. 데이터 통합을 통해 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다.
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다양한 데이터 소스를 통합하고, 모델 훈련을 강화하며, AI의 컨텍스트 이해도와 기능을 개선합니다.
통합 스타일을 일치시켜 성능, 비용, 대기 시간, 가용성, 품질, 보안에 대한 SLA를 충족합니다.
온프레미스, 클라우드, 하이브리드 환경 등 데이터 패브릭에서 데이터가 어디에 있는지와 관계없이 애플리케이션에서 데이터를 수집합니다.
IBM StreamSets는 직관적인 그래픽 인터페이스를 통해 스트리밍 데이터 파이프라인을 지원하여 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에서 완벽한 데이터 통합을 촉진합니다.
IBM DataStage는 데이터를 이동하고 변환하는 작업을 설계, 개발, 실행할 수 있도록 지원하는 업계 최고의 데이터 통합 도구입니다.
IBM Databand는 데이터 파이프라인 및 웨어하우스를 위한 관측 가능성 소프트웨어로, 메타데이터를 자동으로 수집하여 과거 기준선을 구축하고 이상 징후를 감지하며 경고를 분류하여 데이터 품질 문제를 해결합니다.
일괄 처리 방식으로든 실시간으로든 ETL, ELT, 일괄 수집 또는 변경 데이터 캡처(CDC) 등 올바른 통합 스타일을 사용하는 잘 설계된 데이터 파이프라인을 생성합니다.
기존 하이브리드, 멀티클라우드 인프라의 어느 곳에나 데이터 통합 기능을 내장하고, 단일 제어 평면으로 모든 것을 관리할 수 있습니다.
반복가능한 모듈식 템플릿과 표준화된 사례(예: DataOps)를 사용하여 확장가능하고 복원력이 뛰어난 데이터 파이프라인을 설계하고, 대규모로 프로덕션에 적용할 수 있습니다.
지속적인 데이터 관측성을 통해 데이터 인시던트를 조기에 탐지하고, 더 빠르게 해결하며, 비즈니스에 더 높은 품질의 데이터를 제공합니다.
모든 데이터 유형(정형, 반정형, 비정형)을 단일 플랫폼에서 관리할 수 있습니다.
사용 사례
생성형 AI 이니셔티브, 실시간 분석, 웨어하우스 현대화, 운영 요구 사항을 위한 복원력이 뛰어나고 성능이 우수하며 비용 최적화된 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
