엔터프라이즈 AI는 전 세계 기업의 생산성과 성과를 혁신할 것을 약속하며 등장했습니다. 하지만 인공지능 이니셔티브의 진정한 성공은 근본적으로 고품질 엔터프라이즈 데이터에 대한 접근성에 달려 있습니다. 이 포괄적인 백서에서는 기업이 비정형 데이터 자산에 숨겨진 가치를 발굴하고, 잊혀진 데이터 저장소를 비즈니스 성과를 견인하는 강력한 AI 인텔리전스로 전환하는 방법을 살펴봅니다.
이것이 지금 중요한 이유
- 기업 데이터의 80%는 비정형 데이터입니다. 그리고 매년 55-65%라는 놀라운 속도로 성장하고 있으며, 이는 이 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 조직에 막대한 미개척 잠재력을 나타냅니다.
- 조직 데이터의 60%는 '다크'로 간주됩니다. – 이는 정량화되지 않고 활용되지 않으며 비즈니스 사용자와 분석 시스템에서 거의 접근할 수 없음을 의미합니다.
- 페타바이트 규모의 규정 준수 문제 기업 인프라 전반에 분산된 카탈로그화되지 않고 관리되지 않는 다크 데이터 저장소에서 발생합니다.
- 엔터프라이즈 AI에는 고품질 데이터가 필요합니다. AI 기술에 대한 상당한 투자를 정당화하는 정확하고 안전하며 보안성이 높은 비즈니스 결과를 제공합니다.
- 지능형 데이터 분류(IDC) 인공 지능을 활용하여 이전에는 대규모로 분석하기 불가능했던 방대한 양의 비정형 콘텐츠를 자동으로 처리하고 분류할 수 있습니다.
- 데이터 거버넌스 프레임워크 다양한 데이터 유형에서 보안, 규정 준수 및 액세스 제어를 관리하고 AI 기반 통찰력을 제공하는 데 필수적이 되었습니다.
학습 내용
이 백서에서는 데이터 자산을 AI 인텔리전스로 전환할 준비가 된 조직을 위한 실질적인 지침과 전략적 통찰력을 제공합니다.
- 조직의 다크 데이터 저장소를 식별하고 평가하는 방법 – 잊혀진 데이터 자산의 잠재적 가치를 발견, 카탈로그화 및 평가하기 위한 방법론 포함
- AI 기반 데이터 분류 및 거버넌스 구현 전략 – 기업 규모에서 비정형 데이터를 관리하는 데 필요한 기술, 프로세스 및 조직 변화를 포괄합니다.
- Enterprise AI 애플리케이션을 위한 비정형 데이터 준비를 위한 모범 사례 – AI 모델 성능을 극대화하는 데이터 정리, 강화 및 구조화 기술 포함
- 규정 준수, 보안 및 데이터 개인 정보 보호를 위한 위험 완화 접근 방식 – 이전에 관리되지 않았던 데이터 저장소 활성화와 관련된 규제 및 보안 문제 해결
- 데이터 재창조 이니셔티브의 비즈니스 가치 측정을 위한 ROI 프레임워크 – 데이터 변환 프로젝트의 재정적 영향을 입증하기 위한 지표 및 측정 방식 제공
- 데이터를 AI 인텔리전스로 변환하기 위한 실제 구현 로드맵 – 데이터 성숙도 여정의 다양한 단계에 있는 조직에 대한 단계별 지침 제공
이 포괄적인 백서를 다운로드하여 조직에서 잊혀진 데이터 자산을 경쟁 우위와 사업 성장을 촉진하는 강력한 AI 인텔리전스로 전환하는 방법을 알아보세요.
저자 소개
존 오트만 엔터프라이즈 애플리케이션과 클라우드 인프라 분야에서 30년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. 그는 현재 Solix Technologies, Inc.의 회장이며 Minds Inc.의 공동 창립자 겸 회장입니다.
