IBM watsonx.data 는조직이 하이브리드 환경 전반에서 실시간 AI 준비 데이터에 연결하고, 이를 이해하며, 거버넌스를 적용하고, 최적화할 수 있도록 지원하는 개방형 하이브리드 데이터 기반입니다.
개요
연결되고, 거버넌스가 적용되며, 풍부한 컨텍스트를 갖춘 AI 준비 데이터
AI의 신뢰성은 이를 뒷받침하는 데이터의 신뢰성에 달려 있습니다. 하지만 기업 데이터는 클라우드, 애플리케이션, 데이터 웨어하우스, 문서, 스트리밍 시스템 및 온프레미스 환경 전반에 분산되어 있는 경우가 많습니다. 시스템 전반의 데이터, 비즈니스 컨텍스트 및 거버넌스에 액세스할 수 없으면 AI 결과물은 불완전하거나 일관성이 없을 수 있으며 정당성을 입증하기 어려울 수 있습니다.
IBM watsonx.data는 조직이 분산된 데이터를 AI 준비 컨텍스트로 전환할 수 있도록 지원합니다. 데이터가 있는 위치에서 직접 연결하고, 비즈니스 의미를 부여하며, AI 및 분석 워크로드 전반에 거버넌스, 데이터 계보 및 액세스 제어를 적용하여 팀이 시범 운영에서 프로덕션까지 더욱 자신 있게 전환할 수 있도록 지원합니다.
기능
신뢰할 수 있는 AI 준비 데이터를 대규모로 제공하도록 설계
클라우드, 멀티클라우드, SaaS, 고객 관리형 VPC 및 온프레미스 환경 전반에서 데이터에 액세스하고, 쿼리하며, 거버넌스를 적용하세요. 속도를 위해 SaaS로 배포하고, 제어를 위해 자체 관리형 소프트웨어로 배포하거나, 보안, 데이터 주권 및 컴플라이언스 요구사항과 관리형 운영 간의 균형을 위해 BYOC를 활용할 수 있습니다.
watsonx.data를 사용하면, 팀은 분산된 데이터에 컴퓨팅 성능과 컨텍스트를 적용하여 규제, 지연 시간 및 운영 요구사항을 지원하는 동시에 불필요한 데이터 이동, 중복 및 플랫폼 재구축을 줄일 수 있습니다.
개방형 기술을 기반으로 구축된 멀티 엔진 아키텍처를 통해 AI, BI, 분석 및 운영 워크로드를 최적화하세요. 목적에 맞는 엔진을 사용하여 성능을 향상시키고, 과도한 프로비저닝을 방지하며, 데이터 및 AI 사용량이 증가하더라도 비용 예측 가능성을 유지하세요.
- Presto: 고성능 쿼리 처리 및 페더레이션 기능을 제공하는 대화형 BI 보고 및 분석용 분산 SQL 엔진. GPU 가속 Presto Technical Preview를 확인해 보세요!
- Spark: 분산 데이터 처리를 위한 통합 분석 엔진으로, 데이터 엔지니어링, 대규모 모델 학습 및 고급 AI/ML 파이프라인 실행을 가속화합니다.
- OpenSearch: 생성형 AI 및 검색 애플리케이션을 위한 정확하고 컨텍스트를 인식하는 검색을 제공하는 통합 벡터 + 키워드 검색
- Cassandra: 빠른 읽기/쓰기와 선형 확장을 지원하는 Cassandra 기반 분산 NoSQL 엔진으로, 빠르고 책임감 있는 생성형 AI 및 웹/모바일 애플리케이션을 지원합니다.
분산된 데이터와 워크로드 전반에 일관된 거버넌스, 액세스 제어, 정책, 데이터 계보 및 데이터 품질 지표를 적용하세요. watsonx.data는 AI 시스템과 분석 사용자가 데이터를 사용하는 시점에 적절한 정책에 따라 올바른 데이터에 액세스할 수 있도록 지원합니다.
거버넌스는 사후에 덧붙이는 기능이 아니라 기본적으로 내장되어 있으므로 팀은 더욱 높은 신뢰, 투명성 및 제어 역량을 바탕으로 AI를 확장할 수 있습니다.
오픈 소스 엔진, 개방형 포맷 및 개방형 표준을 기반으로 하는 개방형 데이터 기반 위에서 구축하세요. watsonx.data는 팀이 기존 투자를 극대화하고, 중복 복사본 생성을 방지하며, 현재 데이터 환경에 구축된 툴, 클라우드 및 플랫폼과 상호 운용할 수 있도록 지원합니다.
개방형 표준, 제로 카피 데이터 액세스 및 개방형 에코시스템 통합을 활용하여 데이터를 단일 공급업체 아키텍처에 종속시키거나 마이그레이션을 강제하지 않고 새로운 AI 및 분석 워크로드를 지원하세요.
AI 준비 데이터가 실시간 컨텍스트로 전환되는 방식 살펴보기
watsonx.data가 팀이 분산된 데이터를 연결하고, 비즈니스 의미를 부여하며, 신뢰할 수 있는 AI 및 분석을 위해 거버넌스를 적용할 수 있도록 지원하는 방법을 살펴보세요. 기업 지식, 실시간 AI 애플리케이션, 워크로드 최적화 또는 거버넌스가 적용된 분석과 같은 구체적인 사용 사례부터 시작한 후 하이브리드 데이터 환경 전반으로 확장하세요.
사용 사례
데이터의 가치 실현
watsonx.data의 OpenRAG 기능을 활용하여AI 에이전트와 애플리케이션이 거버넌스가 적용된 기업 지식을 기반으로 작동하도록 지원하세요. 문서 처리, 하이브리드 검색, 에이전틱 검색 및 오케스트레이션을 결합하여 경직된 벡터 중심 RAG 파이프라인을 넘어 몇 분 만에 더욱 컨텍스트를 반영하는 AI 결과를 제공하세요.
오래된 스냅샷이 아닌 현재 비즈니스 컨텍스트를 활용하여 실시간 운영 데이터를 연결하고 풍부하게 만들어 저지연 애플리케이션, AI 및 분석을 지원하세요. AI 애플리케이션이 신뢰할 수 있고 설명 가능한 결과를 제공하도록 지원하세요.
각 워크로드를 요구사항에 가장 적합한 엔진에서 실행하세요. watsonx.data는 목적에 맞는 멀티 엔진 아키텍처를 통해 AI, BI, 분석 및 운영 워크로드를 지원하여 사용량이 증가하더라도 팀이 성능을 향상시키고, 중복을 줄이며, 비용을 더욱 효과적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.
사례 연구
고객의 실제 결과
AI 준비 데이터를 활용한 헬프 데스크 티켓 처리 시간 단축
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
분석 정보 및 지원 자료
동영상, 고객 사례, 제품 문서, 애널리스트 보고서 등 Data Leaders가 신뢰할 수 있는 AI 결과물을 위해 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 다양한 자료를 살펴보세요.
가격
구매 방법
IBM watsonx.data 가격은 유연성과 확장성을 고려해 설계되어, 모든 규모의 조직이 증가하는 데이터 워크로드를 관리하면서 비용을 최적화할 수 있도록 지원합니다.
클라우드 크레딧 사용
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.