개요

적용사례

데이터 사이언스 시작하기

모니터를 바라보는 사람의 옆모습

데이터 사이언스 시작하기

IBM Watson Studio Desktop을 사용하면 데이터 사이언티스트가 보다 빨리 생산성을 높이는 데 필요한 모든 툴을 사용하여 소규모로 시작할 수 있습니다. 신규 사용자를 포함하도록 즉시 스케일링하거나 풀 스케일 배치로 확장합니다.

클라우드 환경이 아닌 경우

책상에서 모니터를 바라보는 사람

클라우드 환경이 아닌 경우

IBM Watson Studio Desktop은 사용자의 데스크탑에 안전하게 저장된 데이터 세트에 대한 상시 액세스를 제공함으로써 연결 문제를 해소하고 어느 곳에서든 사용자의 생산성을 유지할 수 있도록 지원합니다.

데이터를 지속적으로 제어

모니터가 반사된 안경을 쓴 사람의 클로즈업

데이터를 지속적으로 제어

IBM Watson Studio Desktop은 데이터 보안, 규제 준수 및 거버넌스의 보장을 지원합니다. 사용자는 오프라인으로 작업할 수 있으며, 필요한 경우 차기 연결 시에 엔터프라이즈 시스템과 동기화함으로써 데이터 세트의 안전성을 유지할 수 있습니다.

IT 지원 비용 절감

어두운 사무실에서 모니터를 보는 사람

IT 지원 비용 절감

다양한 툴, 버전, 라이센싱 및 업그레이드에 대한 관리의 필요성을 제거합니다. 단일한 사전 통합 플랫폼인 IBM Watson Studio Desktop는 단편화 및 관련 비용의 제거에 도움이 됩니다.

이점

보다 간편한 데이터 분석 찾기 — 무료 제품 둘러보기에 등록하세요.

기능

드래그 앤 드롭 분석 및 AI

데이터 준비

IBM Data Refinery의 강력한 기능을 활용하여 데이터를 탐색, 준비 및 세분화할 수 있습니다. 직관적인 툴을 사용하여 모델링 이전에 문제점을 식별하고 이를 해결합니다.

텍스트 분석

내장형의 업계 선도적인 사전과 간편한 UI를 활용함으로써 텍스트 분석을 통해 이메일, 보고서 및 웹 페이지 등의 데이터 소스를 탐색합니다.

모델 개발

임베디드 IBM SPSS® Modeler 캔버스를 사용함으로써 IT 및 비즈니스 사용자 모두가 손쉽게 탐색할 수 있는 간편한 직관적 인터페이스를 이용하여 모델을 구축합니다.

모델 배치

IBM Watson Machine Learning Server(별도 판매)를 사용하여 비즈니스 전체의 애플리케이션에 보다 빠르고 안전하게 모델을 배치합니다.

많은 데이터 소스 지원

플랫 파일, 스프레드시트 또는 주요 관계형 데이터베이스에서 상주 위치와 무관하게 데이터를 분석함으로써 자체 비즈니스의 완벽한 뷰를 얻습니다.

데이터 시각화

정교한 시각화를 구축하고 이를 다른 사용자에게 손쉽게 내보냅니다. 실시간 차트 및 매우 다양한 차트와 그래프를 통해 데이터 세트를 탐색합니다.

노트북

대화식 노트북에 데이터, 코드 및 시각화가 함께 포함되어 있으므로, 해당 팀들은 데이터 세트를 손쉽게 탐색하고 실험을 실시한 후 결과를 확인할 수 있습니다.

프로젝트 관리

오프라인 사용과 온라인 협업을 위한 프로젝트를 작성하고 관리합니다. 규제 준수를 유지하면서 데이터 세트를 기업 자산과 결합합니다.

머신 러닝 방법 및 알고리즘

머신 러닝, AI 및 통계에서 가져온 다수의 모델링 방법과 의사결정 트리, 신경망, 회귀 모델을 적용합니다.

새로운 소식

IBM Watson Studio Desktop 2.0

이 수상 경력이 있는 클라이언트/서버 오퍼링의 새로운 기능을 살펴봅니다.

Gartner Peer Insights Customers' Choice

사용자 리뷰를 통해 IBM Watson Studio는 해당 카테고리에서 최고의 평점을 받은 솔루션 중 하나가 되었습니다.

2020 Edison Award 수상

IBM Watson Studio Desktop은 이러한 최고의 보상으로 혁신적 디자인에 대해 인정을 받았습니다.

무료로 IBM Watson Studio Desktop을 체험합니다.

리소스

IBM Watson Studio Desktop vs. 스프레드시트

두 명의 데이터 분석가를 비교합니다. 한 명은 스프레드시트를 사용하고, 다른 한 명은 IBM Watson Studio Desktop을 사용합니다.

마케팅 캠페인 스코어링

예측 모델과 샘플 데이터 세트를 사용하여 소매 마케팅 캠페인의 성과를 측정합니다.

제품 문서

데이터를 프로젝트에 추가하고 데이터를 개선하며 IBM SPSS Modeler 플로우를 사용하는 방법을 알아봅니다.

관련 제품

IBM의 기타 데이터 사이언스 오퍼링을 살펴봅니다.

IBM Watson Studio

데이터의 상주 위치에서 모델을 구축하고 훈련하며, 하이브리드 환경의 어디에나 이를 배치합니다.

IBM SPSS Modeler

즉시 사용할 수 있는 강력한 알고리즘과 모델을 통해 데이터 자산과 애플리케이션을 활용합니다.

IBM Watson Machine Learning

자동화된 협업 워크플로우를 사용하여 임의의 클라우드에서 규모에 맞게 AI를 간소화하고 가속화합니다.