기업 AI 혁신을 가속화하는 데이터 관리 전략
및 차세대 데이터 레이크하우스 플랫폼 활용
기업이 비즈니스를 위한 AI 적용을 확대하려면 신뢰할 수 있는 데이터가 필요하지만 현실적에서는 많은 기업이 데이터 도전과제로 어려움을 겪고 있습니다. 저장된 데이터 양은 2025년까지 300% 증가할 것으로 전망되지만 다양한 데이터 애플리케이션 및 형식으로 데이터의 복잡성과 관리 비용은 더욱 증가하고 있습니다. 기업용 AI는 신뢰할 수 있는 데이터에 기반해야 합니다. 이를 위해 기업은 비효율적이고 비용이 많이 드는 모놀리식 데이터 아키텍처를 재설계하고 서로 다른 데이터 소스에 대한 접근을 간소화해야 합니다.
이번 웨비나에서는 하이브리드 멀티클라우드 환경을 위한 차세대 데이터 레이크하우스 아키텍처 기반으로 데이터 관리 비용을 대폭 절감하면서도 데이터 접근을 단순화하고, 통합 거버넌스를 자동화하여 분석 및 AI를 확장하는 방법을 집중적으로 살펴봅니다.
대규모 데이터 처리를 위해 차세대 데이터 레이크하우스에서 지원하는 멀티엔진을 통해 워크로드를 분산처리하면 성능향상은 물론 획기적인 비용절감을 달성할 수 있습니다. 오픈 테이블 포맷인 Apache Iceberg와 분산 쿼리 엔진인 Presto와 같은 오픈 소스 데이터 기술을 적절히 활용하면 최적의 워크로드 처리 및 비용 효율적인 시스템 운용이 가능합니다.
본 웨비나를 통해 데이터 레이크하우스에 적용되는 떠오르는 오픈소스 기술과 함께, IBM의 차세대 데이터 레이크하우스 플랫폼인 watsonx.data를 기반으로 데이터 저장 및 관리를 최적화 하는 방안에 대해 알아 보시기 바랍니다.
-기업의 데이터 도전 과제, 시장 및 기술 동향
-차세대 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 최신 오픈소스 기술의 활용
-비용 및 성능 최적화를 위한 데이터 저장 및 관리 방안
-다양한 데이터 소스에 대한 접근 간소화, 분석 및 AI를 위한 데이터 활용 극대화
-차세대 통합 데이터 레이크하우스 플랫폼 IBM watsonx.data 소개 및 데모
이번 웨비나에서는 하이브리드 멀티클라우드 환경을 위한 차세대 데이터 레이크하우스 아키텍처 기반으로 데이터 관리 비용을 대폭 절감하면서도 데이터 접근을 단순화하고, 통합 거버넌스를 자동화하여 분석 및 AI를 확장하는 방법을 집중적으로 살펴봅니다.
대규모 데이터 처리를 위해 차세대 데이터 레이크하우스에서 지원하는 멀티엔진을 통해 워크로드를 분산처리하면 성능향상은 물론 획기적인 비용절감을 달성할 수 있습니다. 오픈 테이블 포맷인 Apache Iceberg와 분산 쿼리 엔진인 Presto와 같은 오픈 소스 데이터 기술을 적절히 활용하면 최적의 워크로드 처리 및 비용 효율적인 시스템 운용이 가능합니다.
본 웨비나를 통해 데이터 레이크하우스에 적용되는 떠오르는 오픈소스 기술과 함께, IBM의 차세대 데이터 레이크하우스 플랫폼인 watsonx.data를 기반으로 데이터 저장 및 관리를 최적화 하는 방안에 대해 알아 보시기 바랍니다.
-기업의 데이터 도전 과제, 시장 및 기술 동향
-차세대 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 최신 오픈소스 기술의 활용
-비용 및 성능 최적화를 위한 데이터 저장 및 관리 방안
-다양한 데이터 소스에 대한 접근 간소화, 분석 및 AI를 위한 데이터 활용 극대화
-차세대 통합 데이터 레이크하우스 플랫폼 IBM watsonx.data 소개 및 데모
연사소개
홍규표
- 한국 IBM의 홍규표 부장은 현재 Data & AI 사업부에서 Data 관리 및 AI 적용 분야에 Technical Sales로 활동하고 있으며, 제조, 금융, 리테일, 통신 분야의 다양한 데이터 처리 업무경험을 토대로 엔터프라이즈 환경에서 Data관리와 AI적용에 대해 고객 컨설팅과 전략 수립에 도움을 드리고, IBM 솔루션을 고객 환경에 최적화해서 고객의 요구사항에 맞도록 제공하고 지원하는 일을 수행하고 있습니다.
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