사일로, 복잡성 및 일관성 없는 데이터 세트와 같은 근본적인 데이터 관리 문제로 인해 데이터를 사용하여 직원과 고객의 일상적인 워크플로우를 개선하는 데 한계가 있습니다. 데이터 과학자와 비즈니스 사용자에게 고품질의 실행 가능한 데이터를 제공하기 위해서는 기존 기술 및 원하는 배포와 통합되는 유연한 데이터 관리 접근 방식이 필요합니다.
IBM 데이터 및 AI 솔루션은 조직이 온프레미스, 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 전반에서 분석, 애플리케이션, 자동화 및 AI 기반 제품에 엔터프라이즈 데이터를 사용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 솔루션은 데이터 보안, 데이터 보호 및 데이터 품질을 유지하면서 복원력, 안정성, 확장성 및 비용 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 엔터프라이즈 데이터 관리에 대한 접근 방식을 강화함으로써 이러한 솔루션을 사용하여 데이터 위치에 관계없이 데이터를 단순하고, 신뢰할 수 있으며, 안전하게 만들고, 데이터의 가치를 창출할 수 있습니다.
데이터 전략을 수립할 때 최신 데이터 스택의 기반이 되는 데이터 레이크하우스 및 데이터 패브릭과 같은 IBM의 광범위한 데이터 및 AI 기술 포트폴리오를 참고하세요.
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클라우드, 하이브리드 및 온프레미스 배포를 위해 특별히 설계된 기술을 통해 데이터와 데이터베이스의 숨겨진 가치를 저장, 관리, 보호 및 활용합니다. 모든 데이터, 분석 및 AI 사용 사례를 지원하는 최신 데이터 기반을 설계할 수 있습니다.
OEM 데이터 소스 파트너십을 활용하고 견고한 데이터 관리 플랫폼의 이점을 누리세요.
IBM과 Cloudera는 오픈 소스 에코시스템을 사용하여 데이터 및 AI 서비스를 개발하기 위해 파트너십을 맺었으며, 규모에 맞게 보다 빠른 데이터와 분석을 달성하도록 설계되었습니다.
MongoDB Enterprise Advanced with IBM은 엔터프라이즈 도구를 제공합니다. 덕분에 앱을 더 빠르게 구축하고 필요한 곳에 데이터를 배포할 수 있으며 어디에서나 자유롭게 실행할 수 있습니다.
IBM과의 협력을 통해 EDB Postgres의 라이선스 부여, 구현 및 지원을 얻고 엔터프라이즈급 데이터 요구 사항에 맞게 구축된 개방형 소스 기반 SQL 관계형 데이터베이스 통합 솔루션을 활용할 수 있습니다.
DataStax Enterprise with IBM은 전사적인 데이터 통합을 오픈 소스 Apache Cassandra 기반 기술로 간소화하여 사용자 생산성을 높이는 하이브리드 클라우드 솔루션을 제공합니다.
IBM은 SingleStore와 파트너십을 맺고 SingleStoreDB에 대한 지원 및 거버넌스의 단일 소스를 제공합니다. 데이터 아키텍처를 간소화하는 동시에 초고속 속도와 탄력적인 확장성을 제공합니다.
액티브 메타데이터, 자동화된 통합 및 AI 거버넌스를 사용하여 IBM Cloud Pak for Data에 구축된 데이터 패브릭 아키텍처를 통해 광범위하고 체계적인 데이터 액세스를 생성할 수 있습니다.
언제든지 쉽게 사용할 수 있고 신뢰할 수 있는 데이터를 팀에 제공하세요.
자동화된 메타데이터 중심의 데이터 기반을 통해 데이터를 검색하고 신뢰하며 보호해 줍니다.
MLOps 라이프사이클 관리의 간소화를 통해 AI 라이프사이클을 가속화하세요.
AI 거버넌스를 자동화하여 책임감 있고 투명하며 설명 가능한 AI 워크플로를 구축해 줍니다.
Puma의 글로벌 비즈니스 애플리케이션은 IBM Db2 pureScale의 확장 가능한 프로세스와 지속적인 가용성을 통해 300~400% 더 많은 사용자를 지원합니다.
Owens-Illinois는 Oracle Database에서 IBM Db2로 마이그레이션하여 총 7자리 수의 소유 비용 절감, 쿼리 성능 향상 및 서버 설치 공간 감소와 같은 이점을 실현했습니다.
뱅킹 솔루션 제공업체인 knowis는 IBM Db2 on Cloud를 구축하여 고객의 데이터 장벽을 허물고 소규모 은행 및 금융 기관에 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.
Amazon Web Services(AWS)의 IBM Data 및 AI 솔루션으로 디지털 혁신을 추진하고 고객 경험을 맞춤화하며 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
Forrester Consulting은 조직이 실현할 수 있는 잠재적인 투자 수익률(ROI)을 조사하기 위해 IBM이 의뢰한 TEI(Total Economic Impact™) 연구를 수행했습니다.
The Forrester Wave™: Data Management for Analytics, Q1 2023에서 IBM이 리더로 선정된 이유 알아보기
Luv Aggarwal은 이 동영상에서 아날로지 및 데이터 레이크하우스가 데이터 레이크 및 웨어하우스의 이점을 제공하는 방법뿐만 아니라 더 많은 설명까지 제공해 줍니다!
AWS의 IBM 데이터베이스로 AI의 데이터 문제 해결
다양한 데이터 유형에 대한 쿼리 최적화를 통해 확장 가능한 고성능 트랜잭션 데이터 처리를 사용합니다.
온프레미스, 클라우드 기반 및 통합 애플리케이션 배포 옵션을 사용하여 분석을 수행합니다.
데이터 스토리지 솔루션을 사용하며 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있습니다.