AI가 지금 당장 필요로 하는 사항

특히 생성형 AI(GenAI) 영역에서 엄청난 혁신 속도가 빨라지면서 전 세계 조직에 새로운 기회가 창출되고 있습니다. 그러나 급속한 도입은 이미 폭발적으로 증가하고 있는 데이터와 더 나은 인사이트와 비즈니스 건전성 개선을 위해 해당 데이터를 활용하려는 기업의 복잡한 문제를 악화시켰을 뿐입니다.

올바른 모든 데이터에 액세스한 다음 AI를 위해 준비하는 것은 항상 힘들고 지루하며 시간이 많이 걸립니다. 그러나 몇 가지 문제를 예로 들자면, 오늘날과 같이 끊임없이 복잡해지는 하이브리드 클라우드 환경과 데이터 사일로의 급증은 이러한 데이터 퀘스트를 혼란스럽게 하고 조직의 AI 발전을 방해할 수 있습니다.

이러한 장애물로 인해 기업은 데이터를 활용하여 급증하는 AI 프로그램과 대규모 언어 모델(LLM)에 연료를 공급하기 위해 고군분투하고 있습니다. 필요한 것은 데이터에 대한 건전하고 새로운 접근 방식입니다. Hitachi Pentaho에서는 이러한 데이터를 피트니스(fitness)라고 부릅니다.

이를 위해서는 AI의 공통 분모인 완전하고 정제된 정확한 데이터에 훨씬 더 많은 관심과 집중을 기울여야 합니다. 데이터 적합성이 높은 조직은 빠른 혁신 주기를 누리고, 직원들은 '데이터에 능통'하며, 이들이 생성하는 인사이트는 가장 최신의 인사이트입니다.

Pentaho의 새로운 시대

이것이 바로 Pentaho의 새로운 데이터 관리 및 최적화 도구 포트폴리오에 대한 생각입니다. 오늘 발표한 Pentaho+ Platform은 확장 가능한 모듈식으로, 노코드 및 드래그 앤 드롭 기능을 통해 하이브리드 클라우드 데이터를 수집, 변환, 처리, 저장, 강화, 검색, 액세스 및 분석할 수 있는 간단한 방법을 제공하기 위해 소프트웨어를 완전히 재설계했습니다.

Pentaho는 지난 15년 동안 Fortune 100대 기업 중 74%의 신뢰를 받는 데이터 전문 기업이라는 점을 기억해야 합니다. Pentaho+ Platform을 통해 고객은 이제 여러 소스의 데이터에 연결하여 구성 가능하고, 모듈식이며, 확장 가능하고, 유연하고, 확장 가능한 데이터 플랫폼을 설정할 수 있습니다.

데이터 적합성을 염두에 두고 새로운 Pentaho+ Platform은 세 가지 핵심 영역을 중심으로 설계되었습니다.

1. 연결된 데이터 – 데이터를 소싱, 준비, 이동, 변환 및 합성하는 기능을 통해.
2. 신뢰할 수 있는 데이터 – 미션 크리티컬 애플리케이션 및 활동에 제공되는 데이터의 신뢰성과 규정 준수 및 감사 가능성을 위한 신뢰할 수 있는 단일/신뢰할 수 있는 데이터 소스를 보장하는 기능을 통해.
3. 생성형 AI 준비 데이터 – 레이블이 지정되고, 정규화되고, 구성된 데이터를 제공하는 기능을 통해, 비즈니스에서 쉽게 구문 분석하고 의미 있는 인사이트를 도출하는 데 사용할 수 있습니다.

즉, Pentaho+ Platform은 GenAI를 위한 데이터 관리 시스템으로 간주할 수 있습니다. 처음부터 고객이 데이터 적합성을 빠르게 개선하고 보다 일관되고 정확하며 신뢰할 수 있는 방식으로 AI의 이점을 누릴 수 있도록 설계되었습니다. 이에 대해 의견을 같이하기를 바랍니다.

여기에서 이 좋은 소식에 대해 자세히 알아보시고, Pentaho+ Platform에 대한 자세한 정보를 보려면 당사 웹사이트를 방문하시기 바랍니다.