AI 네이티브 데이터 인텔리전스: 데이터 인텔리전스 에이전트가 모든 사람이 신뢰할 수 있는 데이터에 액세스할 수 있게 하는 방법

IBM Software는 모든 클라우드에서 애플리케이션, 에이전트 및 데이터를 연결하도록 설계되었습니다. IBM 포트폴리오는 데이터 관리, AI 생산성, 보안 및 거버넌스, 통합 및 복원력, 하이브리드 인프라 관리 등 5가지 필수 영역을 통합합니다.

이러한 기반이 중요한 이유는 데이터, 메타데이터, 거버넌스가 전체 환경에 걸쳐 연결될 때만 자동화가 작동하기 때문입니다. IBM Software는 시스템이 단순히 나란히 작동하는 것이 아니라 함께 작동하도록 설계되었습니다.

데이터 관리의 미래는 도구 중심의 워크플로우에서 지능형 자동화로 변화하고 있습니다. 최신 데이터 플랫폼은 강력하지만, 비즈니스 분석가, 제품 팀, 일선 의사 결정권자 등 대부분의 직원들은 이를 탐색할 시간이나 전문 지식이 부족합니다. 대신 수동으로 자산을 찾고, 컨텍스트를 검증하고, 계보를 해석하는 데이터 전문가에게 의존합니다.

하지만 이 모델은 확장성이 떨어지고 조직의 속도를 저하시킵니다. 최근 조사 결과에 따르면 미국과 영국의 리더 중 57%가 조직의 데이터 활용 능력 격차가 의사 결정을 직접적으로 방해한다고 생각합니다. 직원들이 데이터를 찾고 신뢰하는 데 어려움을 겪으면 AI 이니셔티브가 지연되고 거버넌스가 사후 대응적으로 변하며 생산성이 저하됩니다.

앞으로 나아가기 위해 기업은 사용자에게 또 다른 복잡한 도구를 익히도록 요구하기보다는 사용자에게 직접 인텔리전스를 제공하는 새로운 접근 방식이 필요합니다.

Data Intelligence Agent는 클라우드 전반에서 엔터프라이즈 데이터를 통합, 관리, 보강, 최적화하는 IBM 데이터 관리 포트폴리오의 일부입니다. 이는 신뢰할 수 있고 설명 가능한 AI의 전제 조건은 신뢰할 수 있는 AI 지원 데이터라는 IBM의 신념을 실현합니다.

이 AI 컴패니언은 watsonx.data intelligence에 기본적으로 내장되어 있어 사람들이 데이터를 발견하고, 이해하고, 관리하는 방법을 간소화합니다. 사용자는 여러 도구를 탐색하거나 데이터 관리자를 쫓아다니는 대신 자연어로 질문하기만 하면 됩니다. 에이전트는 의도를 해석하고 관련 자산을 검색하며 중요한 컨텍스트(정의, 계보, 품질 및 거버넌스)를 제공하므로 모든 사용자가 자신 있게 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 소비자에게 이것은 신뢰를 손상시키지 않는 셀프 서비스 액세스를 의미합니다. 거버넌스 및 엔지니어링 팀의 경우, 이는 반복적인 쿼리를 줄이고 더 높은 가치의 작업에 더 집중할 수 있다는 것을 의미합니다. 또한 관리자에게는 완벽한 제어 기능을 제공하여 조직이 기본 LLM을 선택할 수 있으므로 원하는 대로 AI를 구성하고 관리할 수 있습니다.

단일 클라우드 또는 모델 제공업체에 종속된 솔루션과 달리 Data Intelligence Agent는 IBM Software의 책임감 있고 개방적인 하이브리드 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 멀티 클라우드 환경에서 작동하고, 기존 도구와 통합되며, 거버넌스를 자동으로 적용하므로 신뢰할 수 있고 설명 가능하며 기업 통제에 부합하는 모든 인사이트를 제공합니다.

• 하이브리드: 모든 클라우드 또는 환경에서 작동하며 데이터가 있는 곳에서 데이터를 충족합니다.
• 개방형: 모든 데이터 소스, 모델 또는 애플리케이션과 통합되며 종속성이 없습니다.
• 책임감 있는 설계: 거버넌스, 계보 및 정책 시행이 기본 제공되며, 별도의 추가 설치가 필요하지 않습니다.

이러한 접근 방식은 IBM의 자동화가 규정 준수와 신뢰를 우회하는 대신 강화하도록 보장하므로, 하이퍼스케일러 또는 포인트 솔루션 대안에 비해 IBM은 독보적으로 엔터프라이즈급 지원을 제공합니다.

오늘날의 데이터 환경은 분열되어 있습니다. 잘 설계된 아키텍처에서도 직원들은 카탈로그, 대시보드 및 워크플로우 시스템 간에 전환합니다. 이러한 전환은 마찰과 위험을 가중시킵니다. Data Intelligence Agent는 이러한 파편화를 제거합니다.

대화형 인터페이스를 통해 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 자연어를 사용하여 데이터 자산 및 제품 검색
• 용어집 용어 및 비즈니스 정의 탐색
• 계보에 대한 즉각적인 이해
• 거버넌스 보고서 검색
• 양질의 인사이트 생성
• 워크플로를 벗어나지 않고 문서에 대한 질문하기
• 규칙 생성 또는 사용량 보고와 같은 핵심 거버넌스 작업 트리거 또는 자동화

이는 단순한 편의성이 아니라 혁신입니다. 기업은 신뢰할 수 있는 데이터에 즉시 액세스할 수 있도록 함으로써 활용도를 높이고, 위험을 줄이며, 인사이트를 가속화할 수 있습니다.

에이전트의 영향력은 IBM Software가 플랫폼 전반에 걸쳐 제공하는 네 가지 결과와 일치합니다.

• 혁신: 신뢰할 수 있는 통합 데이터를 통해 더 빠르게 AI에 적합한 인사이트 확보
• 복원력: 거버넌스 강화 및 규정 준수 위험 감소
• 비용 효율성: 도구 수 감소, 중복성 감소, 운영 간소화
• 확장성: 제어와 확신을 가지고 전사적으로 도입

에이전트는 수작업을 줄이고 여러 환경에 걸쳐 데이터 컨텍스트를 통합함으로써 생산성과 전략적 이점을 모두 제공합니다.

AI가 일상적인 업무에 포함됨에 따라 에이전트는 사람, 데이터, 의사 결정을 연결하는 인텔리전스 계층이 될 것입니다. Data Intelligence Agent 는 IBM의 하이브리드 인텔리전스 플랫폼 위에서 작동하며, 여러 클라우드 전반에 걸쳐 메타데이터, 거버넌스, 자동화를 연결합니다. 데이터가 어디에 있든 엔터프라이즈 데이터에 대한 보편적인 관문이 됩니다.

상호 작용할 때마다 학습하고, 개선하고, 신뢰를 강화하므로 데이터 소비자는 검색 시간을 줄이고 가치 창출에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

AI는 그 밑바탕에 깔린 데이터 기반만큼만 효과적입니다. Data Intelligence Agent는 처음부터 신뢰할 수 있고 투명하며 설명 가능한 AI를 구축하려는 IBM의 노력을 반영합니다.

조직이 사람, 데이터, 거버넌스를 연결하여 책임감 있는 AI 도입을 가속화하는 데 watsonx.data intelligence와 Data Intelligence Agent가 어떻게 도움이 되는지 살펴보세요.

지금 바로 watsonx.data intelligence 무료 평가판에서 Data Intelligence Agent를 사용해 보세요