엔터프라이즈 AI에 필요한 고품질 데이터 확보

엔터프라이즈 데이터 품질만큼 AI의 기본이 되는 것은 없습니다. 목적에 맞고, 적절하게 준비되어 있으며, 필요에 맞게 맞춤화되어 있는지 어떻게 확인할 수 있을까요?

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웃고 있는 Scott Brokaw

모든 데이터가 동일하지는 않습니다

AI 훈련에는 근본적인 진실이 있습니다. 잘못된 데이터를 넣으면, 잘못된 결과가 나온다는 것입니다. AI의 성공을 보장하기 위해 비즈니스 리더는 비즈니스 목표와 의미 있고 관련성이 높은 데이터를 찾아야 합니다.



즉, 비디오, 프레젠테이션, 이메일과 같은 비정형 데이터에 액세스하고 이를 보강하여 AI를 위한 양질의 연료로 전환할 수 있어야 합니다.



모든 데이터의 힘을 활용하는 방법을 알아보세요.
당사와 협력하는 모든 회사는 데이터 회사입니다. 데이터가 자신의 주요 제품이라고 생각하든 그렇지 않든, 그들이 고유한 존재가 되게 하는 것은 바로 그 데이터입니다.
Scott Brokaw IBM 데이터 통합 제품 부문 부사장
고품질 데이터에 대한 장벽 90% 2022년에 생성된 전체 데이터 중 비율

비정형으로 추정됨1

 29% 매우 동의하는 기술 리더의 비율

자사의 엔터프라이즈 데이터가 생성형 AI2의 확장을 지원하기 위한 기준을 충족한다는 데

 61% 데이터 리니지를 식별한 CEO의 비율

생성형 AI3의 가장 큰 장벽 중 하나로
기하학적 3D 사각형과 원이 표시된 아이소메트릭 일러스트
데이터 준비로 품질 향상
데이터 거버넌스, 관측 가능성, 계보에 관한 3단계 프레임워크는 많은 데이터 리더들에게 유의미한 것으로 입증되었습니다.
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추상적인 로켓 터빈의 3D 렌더링 클로즈업
고객 사례 새로운 AI 시대의 시작

Lockheed Martin은 46개의 서로 다른 데이터 시스템과 툴을 하나의 통합된 플랫폼으로 통합하는 AI 전환을 시작했습니다.

 사례 연구 살펴보기

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Data Matters 홈페이지

Data Matters 허브는 가장 중요한 AI 자산인 고유한 데이터를 최적화하는 데 필요한 전문적인 인사이트를 제공합니다.

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다음 단계 안내

IBM의 최신 제품은 조직이 정형 및 비정형 데이터를 수집, 관리 및 검색할 수 있도록 하여,
정확하고 성능이 뛰어난 생성형 AI를 확장할 수 있게
해줍니다.

  1. AI 솔루션을 위한 데이터 살펴보기
  2. AI 업데이트 신청
각주

1 Agentic AI has an unstructured data problem: IBM is unveiling a solution, Edward Calvesbert, IBM, 2025년.
2 6 blind spots tech leaders must reveal, IBM 기업가치연구소(IBV), 2024년.
3 CEO decision-making in the age of AI: Act with intention, IBM 기업가치연구소(IBV), 2023년.