데이터 및 AI 솔루션

데이터가 실행 가능한 상태가 아니면 AI는 성과를 낼 수 없습니다

대부분의 조직은 필요한 데이터를 이미 보유하고 있지만, 해당 데이터는 시스템, 형식, 환경 전반에 분산되어 있습니다. 데이터는 서로 다른 속도로 유입되고 공통 컨텍스트가 부족하며 일관되지 않게 관리되기 때문에 AI와 분석은 불완전하고 오래되었거나 신뢰할 수 없는 정보를 기반으로 실행됩니다.

데이터를 AI 준비 상태로 만드는 것은 단순한 접근을 넘는 작업입니다. 데이터를 AI 준비 상태로 만들기 위해서는 다양한 소스의 데이터를 연결하고 비즈니스 컨텍스트를 추가하며 인사이트와 의사 결정이 필요한 시점에 활용할 수 있도록 하는 AI 데이터 솔루션이 필요합니다. 정형 데이터와 비정형 데이터는 함께 작동해야 하며, 거버넌스는 사후에 추가하는 것이 아니라 처음부터 내장되어야 합니다.

통합된 데이터 기반은 하이브리드 환경 전반에 걸쳐 정지 데이터와 실시간 데이터를 결합하고 기존 시스템과 통합됩니다. 이러한 기반이 구축되면 조직은 기존 데이터를 분석, AI 및 AI 에이전트를 대규모로 구동할 수 있는 AI 준비 자산으로 전환할 수 있습니다. 기존 시스템을 전면 교체할 필요가 없습니다.

확인: 반드시 고려해야 할 3가지 우선순위

하이브리드 환경 전반에서 데이터 액세스

멀티클라우드 및 온프레미스 환경 전반에서 정형 및 비정형 데이터를 연결하고 강화하며 활용하세요. 분석, AI 및 AI 에이전트가 의미 있는 결과를 도출할 수 있도록 필요한 비즈니스 컨텍스트를 제공하세요.

정지 데이터와 실시간 데이터 통합

시스템과 애플리케이션 전반에서 배치 처리 데이터와 스트리밍 데이터를 결합하여 분석과 AI가 과거 데이터뿐 아니라 시의적절하고 관련성 있는 정보를 기반으로 작동하도록 하세요.

데이터 라이프사이클 전반에 걸친 거버넌스

데이터 라이프사이클 전반에 거버넌스, 데이터 계보, 정책 적용을 내장하세요. 추가적인 마찰 없이 팀, 워크플로, AI 사용 사례 전반에 걸쳐 품질, 프라이버시 및 액세스 제어를 일관되게 확장하세요.

처음부터 다시 시작하지 않고 현대화

개방형 상호운용 기술은 기존 시스템과 통합됩니다. 비용이 많이 드는 마이그레이션이나 플랫폼 종속 없이 다양한 엔진과 환경 전반에서 데이터 및 AI 전략을 발전시킬 수 있습니다.

원활하게 함께 작동하는 데이터 역량

기업 데이터를 AI 준비 자산으로 전환하려면 통합, 거버넌스, 관리, AI 개발 전반에서 유기적으로 작동하는 역량이 필요합니다. IBM 데이터 및 AI 제품은 오픈 소스 데이터 및 AI 솔루션을 통해 이러한 역량을 통합합니다. 이제 재플랫폼 없이도 하이브리드 환경 전반에서 데이터를 활용하고 거버넌스를 확장하며 분석, AI 및 AI 에이전트를 지원할 수 있습니다.

IBM watsonx.data

성능과 AI 준비성을 위해 설계된 개방형 하이브리드 데이터 기반인 IBM watsonx.data를 통해 정형 데이터와 비정형 데이터에 대한 액세스를 통합하세요.

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IBM watsonx.data 통합

AI 에이전트를 사용해 배치, 스트리밍 및 복제를 위한 데이터 파이프라인을 구축하여 하이브리드 환경 전반에서 데이터 전달을 단순화하고 팀의 역량을 강화하세요.

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IBM Confluent

Apache Kafka 개발진이 설계하고 현재 IBM의 일부가 된 프라이빗 클라우드 플랫폼을 통해 데이터를 실시간으로 스트리밍, 연결, 처리 및 관리하세요.

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IBM watsonx.data intelligence

AI 기반 검색, 메타데이터 관리 및 자동화 툴을 사용하여 기업 전체에서 데이터를 더 쉽게 찾고, 이해하고, 신뢰할 수 있도록 합니다.

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