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올바른 빅데이터 및 분석 인프라가 중요한 이유

고객에 대한 정보를 샘플링하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 고객의 실제 행동에 대한 중요한 인사이트를 얻어야 합니다. 이를 위해서는 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘을 구동할 수 있는 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. IDC가 IBM 빅데이터 인프라가 AI의 성공적인 구현과 편견 없는 진정한 실시간 인사이트를 제공하는 핵심이라고 판단하는 이유를 알아봅니다.


스토리지 솔루션 덕분에 큰 문제가 없는 빅데이터

보다 빠르게 인사이트를 얻을 수 있도록 성능과 액세스 최적화

실제 협업을 위해서는 데이터의 위치나 유형과 상관없이 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. IBM Spectrum Scale™은 빅데이터 워크로드를 지원하며 규모에 맞게 데이터를 관리하고 적절한 분석을 수행합니다.

엔터프라이즈 스토리지에서 직접 빅데이터 워크로드 실행

데이터의 80%가 비정형 데이터이므로 비독점적이며 클라우드로 완벽하게 확장할 수 있는 시스템이 필요합니다. IBM Elastic Storage® Server는 Hadoop, Spark 및 기타 빅데이터와 분석 워크로드에 이상적입니다.

클라우드 기반 분석을 위한 지속적이고 확장 가능한 스토리지 계층 확보

2.5퀸틸리언 바이트의 데이터가 매일 생성됩니다. 따라서 뛰어난 효율성으로 대용량의 비정형 데이터를 저장하기 위한 획기적인 플랫폼인 IBM Cloud Object Storage가 필요합니다.


데이터를 이해하는 데 필요한 빅데이터 서버

즉각적인 인사이트 확보

메인프레임에서 실시간 분석과 머신 러닝을 실행하여 트랜잭션, 운영 및 기타 엔터프라이즈 데이터를 수익 기회로 전환합니다.

보다 빠르게 인사이트에 도달

IBM Power Systems™ 서버는 클라우드 또는 온프레미스 환경에서 손쉽게 데이터 집중 워크로드를 장악하기 위한 확장 가능한 빅데이터 인프라를 제공합니다.

데이터 상주하는 위치의 인사이트 얻기

데이터가 상주하는 동일한 강력한 보안 시스템에서 빅데이터 분석을 실행합니다. IBM LinuxONE™은 단일 위치에서 수백만 데이터 지점의 인사이트를 가속화합니다.

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데이터 간소화

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빅데이터 보안

빅데이터의 기회와 리스크를 확인하고 조직의 미래를 형성할 데이터를 보호하는 방법에 대해 알아보세요.

Think 2019의 5가지 핵심사항

IBM Think 2019에서 기업들이 성공적인 AI 구축을 위해 어떻게 데이터를 준비하고 있는지 확인해 보세요.

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