맞춤형 세션, 전문가 조언, Q&A를 통해 분석을 혁신할 수 있습니다.

유효한 인사이트 미리 확보

엔터프라이즈는 대량의 거래 데이터, 운영 데이터, 고객 데이터를 보유하고 있습니다. 그러나 이러한 인사이트는 변하기 쉬우며, 해당 데이터가 도착했을 때 이 데이터로 분석 모델을 업데이트하는 데 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 이러한 인사이트를 실시간으로 확보하고 고객 경험의 모든 측면에 적용할 수 있다면 어떨까요?

80%의 B2B 고객과 64%의 소비자는 회사가 실시간으로 응답하고 상호작용하기를 기대합니다.(1)

60%의 데이터 과학자는 데이터를 정리하고 구성하는 데 대부분 시간을 보내고 있습니다.(2)

50%의 고객은 회사가 자신의 요구를 예측하지 못하는 경우 사용하는 브랜드를 바꿀 수 있습니다.(3)

IBM Z 활용 방법

IBM Z®를 사용하면 메인프레임에 있는 귀중한 데이터에 머신 러닝을 적용할 수 있습니다. 오픈 소스 머신 러닝을 이용하여 데이터를 이동하지 않고도 향후의 요구사항을 예측할 수 있습니다. 그 결과 코그너티브 인사이트를 지속적으로 확보하고 실시간 분석이 가능해지므로 경쟁에서 앞설 수 있습니다.

AI를 통한 분석 혁신

더 이상 과학 소설 속의 이야기가 아닙니다. 머신 러닝은 인공 지능(AI)의 일종으로, 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 학습할 수 있습니다. Netflix와 같은 기업에서는 AI를 사용하여 고객이 이전에 수행했던 활동에 기반해 실시간으로 학습하고 추천합니다.

 

z/OS 기반 IBM 머신 러닝 살펴보기

메인프레임에 있는 운영 데이터 및 거래 데이터를 모두 활용하여 최적화된 고객 상호작용을 제공합니다.

데이터를 이동하지 않고 안전하게 의사결정

머신 러닝을 통해 모든 유형의 데이터(거래, 운영, 소셜)를 다양한 LOB(Line of Business)에서 활용하고 이를 통해 실시간 분석을 수행할 수 있게 됩니다.

 

IBM Open Data Analytics for z/OS 살펴보기

지속적으로 업데이트되는 데이터를 해당 위치에 안전하게 유지하여 분석 정확도를 높이고 예측 행동 모델의 속도를 높이면서 인메모리 컴퓨팅을 활용합니다.

더 빠른 인사이트 확보

IBM z14를 사용하면 거래 데이터 및 운영 데이터가 어디에 상주하든 해당 데이터에 실시간으로 접근할 수 있습니다. 대기 시간 없이 데이터에 접근할 수 있어 사기 행위가 줄고, 인사이트가 향상되며, 뛰어난 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

 

IBM Db2 Analytics Accelerator for z/OS 살펴보기

IBM Z의 업계 최강 보안을 통해 보호하면서 실시간으로 엔터프라이즈 데이터를 분석합니다.

고객 의견

고객을 잘 이해할수록 고객에게 더 효과적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

—Craig Bright, CTO Global Consumer Banking, Citigroup

Bankdata

메인프레임 기반 데이터 과학을 활용하여 IT 문제를 신속하게 파악하고 해결합니다.

HM Health Solutions

IBM Z 기반 프라이빗 클라우드를 통해 보안, 탁월한 운영, 분석 기능을 구현합니다.

Baldor Electric

워크플로우를 더 효과적으로 개선하기 위해 몇 주 안에 데이터를 마이그레이션하고 시간과 비용을 절감합니다.

Machine Learning for z/OS 체험판

엔터프라이즈 데이터를 이동하지 않고 인사이트를 안전하게 추출합니다.

IBM Operational Decision Manager 체험판

반복 가능한 의사결정을 자동화하고 관리하여 기회를 포착하세요.

추가 체험판

체험판은 무료로 제공되며 설치할 필요가 없습니다.

Db2 Analytics Accelerator 웨비나

거래 데이터에 대한 실시간 분석 개선사항 보기

머신 러닝 웨비나

고객 상호작용을 최적화하고 리스크를 예측하는 방법을 알아보세요.

최신 정보 확인

더 많은 웨비나 및 이벤트에 참여할 수 있습니다.

머신 러닝을 통해 뛰어난 고객 경험을 구현하는 방법을 확인해 보세요.

1. 연결된 고객의 상태(State of the Connected Customer), Salesforce 연구, 2016년

2. 빅데이터 정리: 시간이 가장 많이 소비되고 가장 무료한 데이터 과학 작업(Cleaning Big Data: Most Time-Consuming, Least Enjoyable Data Science Task) 설문조사, Forbes, 2016년

3. 연결된 고객의 상태(State of the Connected Customer), Salesforce 연구, 2016년

전화상담하기: (02) 3781-7900 | 우선순위 코드: z Systems

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