흩어진 데이터를 AI에 활용할 수 있는 신뢰 가능하고 컨텍스트에 맞는 데이터로 전환
분산된 데이터를 신뢰할 수 있는 AI 결과로 빠르게 전환
분산된 데이터, 부족한 컨텍스트, 높은 컴퓨팅 비용은 팀의 진행 속도를 늦춥니다. IBM watsonx.data 첫날부터 데이터를 AI에 활용할 수 있고 신뢰할 수 있도록 만들며, 데이터 액세스를 통합하고 거버넌스를 자동화하며 재플랫폼 없이 AI 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 워크로드를 지원합니다.
소규모로 시작하여 결과를 빠르게 검증하고 현재 인프라에서 AI를 확장하세요.
스포트라이트
기능
데이터를 이동하거나 복제하지 않고 클라우드와 온프레미스 환경 전반에서 액세스하고 쿼리하여, 규제 및 운영 요구 사항을 충족하면서도 팀이 더 빠르게 작업할 수 있는 유연성을 제공합니다.
각 AI 및 분석 워크로드를 가장 효율적인 엔진에서 실행하여 과도한 리소스 할당을 방지하고 성능을 향상시키며 AI 사용이 확장되더라도 비용을 예측 가능하게 유지하도록 지원합니다.
모든 데이터와 워크로드 전반에 일관된 액세스 제어, 정책 및 데이터 계보를 적용하여 AI 에이전트와 분석이 신뢰할 수 있고 잘 관리된 데이터를 기반으로 작동하도록 함으로써 위험을 줄이고 신뢰도를 높입니다.
기존 기술 스택과 함께 작동하고 AI 요구 사항이 증가함에 따라 새로운 툴과 워크로드를 지원하는 개방형 표준 기반을 활용하여 독점 형식에 종속되지 않고 혁신할 수 있습니다.
실제 작동 중인 watsonx.data 보기
IBM® watsonx.data가 조직이 복잡한 데이터 환경을 간소화하고 데이터 사일로를 제거하며 증가하는 워크로드 비용을 줄이고 하이브리드 클라우드 배포를 지원하면서 기존 데이터 투자에서 투자수익률(ROI)을 극대화하도록 어떻게 지원하는지 확인하세요.
사용 사례
OpenRAG로 에이전틱 AI의 역량을 활용하여 풍부한 컨텍스트 기반의 AI 결과를 제공하세요. 오픈 소스 기반 위에서 RAG 솔루션을 몇 분 만에 구축하고 시범 운영에서 실제 활용 단계로 빠르게 전환하세요.
데이터베이스, 데이터 레이크, 문서 및 오브젝트 스토리지 전반에서 연결되고 컨텍스트가 풍부하며 관리된 데이터를 활용해 AI 애플리케이션, 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴이 일관되고 설명 가능한 결과를 생성할 수 있도록 지원합니다.
성능과 비용 요구 사항에 가장 적합한 엔진에서 AI 및 분석 워크로드를 실행하여 획일적인 플랫폼을 피하고 워크로드가 확장됨에 따라 가격 대비 성능을 최적화합니다.
사례 연구
AI 지원 데이터로 헬프데스크 티켓을 더 빠르게 해결
CrushBank는 watsonx.data를 정형 데이터와 비정형 데이터를 위한 중앙 관리 저장소로 활용하여 하루 처리 티켓 수를 40% 증가시켰습니다. 이를 통해 AI 시스템이 정확한 고객 맞춤 정보를 신속하게 조회할 수 있게 되어 평균 해결 시간을 단축하고 최초 통화 해결률을 개선했습니다.
리소스
AI를 위한 데이터와 데이터를 위한 AI라는 이중 접근 방식이 오늘날의 데이터 과제를 어떻게 해결하는지 확인하세요. 데이터를 AI에 활용할 수 있도록 준비하는 동시에 AI를 활용해 데이터 관리를 더욱 지능적으로 수행할 수 있습니다.
기업 데이터를 AI 활용 가능 상태로 전환하고 이를 효율적이고 안전하게 확장하는 방법을 확인하세요. 정형 데이터와 비정형 데이터를 기반으로 데이터 기반을 구축하여 전략을 실질적인 성과로 전환하세요.
Forrester가 데이터 실무자를 대상으로 실시한 설문에 따르면 4분의 1 이상이 낮은 데이터 품질로 인해 연간 500만 달러 이상의 손실을 겪는 것으로 추정했으며, 7%는 2,500만 달러 이상의 손실을 보고했습니다.¹
데이터 품질, 액세스, 거버넌스가 AI에 왜 중요한지에 대한 콘텐츠와 인사이트를 확인하고, 대규모 AI가 강력한 데이터 기반에서 시작되는 이유를 살펴보세요.
각주
1. Millions Lost In 2023 Due To Poor Data Quality, Potential For Billions To Be Lost With AI Without Intervention, Forrester, 2024년 7월 31일.