데이터 품질이 좋지 않으면 가장 야심찬 인공지능(AI) 주도 정책도 실패하여 재정적 손실과 전략적 후퇴를 초래할 수 있습니다. IBM® DataStage®와 같은 최신 데이터 통합 솔루션은 개발자, 엔지니어 및 기업의 역량을 강화하도록 설계된 기술을 통해 다음과 같은 문제를 해결합니다.
기업은 강력한 데이터 통합 프레임워크를 채택함으로써 데이터가 정확하고 시기적절하며 가치가 있는지 확인하여 AI 투자의 진정한 잠재력을 실현하고 조직 전체에서 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
비즈니스 리더들은 수익에 영향을 미칠 수 있는 막대한 잠재력, 즉 향후 10년 내에 전 세계 GDP를 7% 끌어올릴 것으로 예상되는 생성형 AI(gen AI)를 구현해야 한다는 강한 압박을 받고 있습니다. Gartner가 2026년까지 기업의 80%가 파운데이션 모델을 배포했거나 배포할 계획이며, 생성형 AI를도입할 계획이라고 예측하는 가운데, AI 이니셔티브를 지원하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
그러나 AI를 확장하는 기업은 주로 데이터 관련 문제와 같은 상당한 진입 장벽에 직면해 있습니다. 조직이 강력한 AI 모델을 구축하고 정확한 인사이트를 얻으려면 신뢰할 수 있는 데이터가 필요하지만, 오늘날의 기술 환경은 AI 이니셔티브를 방해하는 전례 없는 데이터 문제를 안고 있습니다. Gartner에 따르면 2025년 말까지 최소 30%의 차세대 AI 프로젝트가 데이터 품질 저하로 인해 개념 증명 후 중단될 것으로 예상됩니다.
정제되고 일관되며 신뢰할 수 있는 데이터는 AI 투자 수익률을 극대화하는 데 필수적이며, 특히 다양한 형식과 위치의 데이터가 폭발적으로 증가하는 상황을 고려할 때 더욱 그렇습니다. AI 지원 데이터는 Data Fabric 아키텍처를 사용하는 엔터프라이즈 접근 방식을 통해 가속화될 수 있으며, 조직 전체에서 데이터를 대중화하여 시기적절하고 신뢰할 수 있는 비즈니스용 데이터를 보장할 수 있습니다. 성공적인 데이터 패브릭의 핵심 요소는 데이터 통합입니다.
데이터 통합은 데이터 패브릭의 중요한 요소이자 AI, 비즈니스 인텔리전스 및 분석 사용 사례 전반에서 데이터 유용성을 개선하기 위한 핵심 구성 요소 중 하나입니다. 이제 기업이 번창하는 것이 필수적입니다. 다양한 소스의 데이터를 병합함으로써 기업은 가치 있는 인사이트를 얻고, 더 나은 결정을 내리고, 새로운 수익 기회를 발견하고, 운영을 간소화할 수 있습니다. 그러나 기존의 데이터 통합 관행 및 기술은 종종 다음과 같은 몇 가지 장애물에 직면합니다.
최신 데이터 통합 솔루션을 통해 개발자와 엔지니어, 그리고 기업은 아래와 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
IBM은 거의 20년 동안 업계 최고의 툴을 제공하며 데이터 통합 분야에서 신뢰할 수 있는 공급업체로 자리매김해 왔습니다. 오늘날의 하이브리드 클라우드 및 AI 환경에서 기업의 요구 사항을 충족하기 위해 IBM은 차세대 DataStage를 출시했습니다. 이 최신 데이터 통합 솔루션은 업계 최고의 성능으로 데이터를 이동하고 변환하는 작업을 설계, 개발 및 실행하여 기업이 데이터의 진정한 잠재력을 실현할 수 있도록 지원합니다.
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