플랫폼 전반의 모든 데이터 소스를 통합
모든 데이터를 매끄럽게 통합하여 데이터 단절을 해소하고, 모든 시스템에서 일관성과 접근성을 확보할 수 있도록 지원합니다.
오늘날 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 많은 조직은 분산된 데이터를 연결하고, AI 기반의 자동화를 관리하며, 거버넌스를 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이때 필요한 것이 바로 AI 패브릭 접근 방식입니다. AI 패브릭은 데이터, AI, 자동화를 매끄럽게 통합하는 차세대 접근 방식으로, 실시간 인사이트 제공, 향상된 의사결정, 확장 가능한 자동화를 통해 비즈니스 운영을 혁신할 수 있도록 지원합니다.
전통적인 데이터 관리 솔루션은 분리된 데이터 사일로로 인해 어려움을 겪는 반면, AI 패브릭은 데이터, AI, 분석을 기업 전반에 걸쳐 매끄럽게 통합하는 통합적이고 유연한 아키텍처를 제공합니다. 데이터 수집과 분석부터 모델 생성, 배포, 실시간 인사이트 제공까지 다양한 AI 기능을 자연스럽게 연결함으로써, 분산된 시스템을 하나의 연결된 생태계로 전환시킵니다. 이러한 접근 방식은 조직이 다음과 같은 방식으로 혁신을 가속화할 수 있도록 지원합니다.
효율적인 데이터 관리와 활용은 기업이 핵심적인 경쟁 우위를 확보하는 데 크게 기여합니다. Altair® RapidMiner® 데이터 분석 및 AI 플랫폼은 조직이 데이터를 통해 새로운 가치를 창출하고 운영을 최적화할 수 있도록 지원합니다.
AI 패브릭은 단순한 기술 트렌드가 아닙니다. 디지털 전환을 추진하는 조직에게 있어 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다. 기존 시스템을 현대화하거나, AI 역량을 확장하거나, 비즈니스 민첩성을 강화하려는 어떤 목표에도 AI 패브릭은 성공적이고 확장 가능한 AI 통합 및 데이터 운영을 위한 기반을 제공합니다.
AI 패브릭을 도입하는 것은 AI의 잠재력을 온전히 실현하는 열쇠입니다. 이 접근 방식은 데이터 전략을 혁신하고, 기술 혁신 속도를 높이며, AI를 자연스럽게 통합할 수 있도록 지원합니다. 하나로 통합된 플랫폼을 기반으로, AI 패브릭은 경쟁에서 한발 앞서 나갈 수 있도록 돕고, 조직의 AI 여정을 미래까지 대비할 수 있게 합니다.
통합 데이터 패브릭: 조직 전반에 걸쳐 구조화 및 비구조화 데이터를 매끄럽게 연결하고 효율적으로 관리하세요.
그래프 기반 지식 네트워크: 다양한 비즈니스 보고서, 레거시 시스템, 기업 데이터를 기반으로 AI가 도출한 가치 있는 인사이트를 추출하세요.
임베디드 AI 에이전트: AI 기반 의사결정을 통해 워크플로우를 자동화하고, 효율성을 극대화하세요.
유연하고 개방형인 아키텍처: 기존 인프라에 AI 패브릭을 부담 없이 통합할 수 있어, 점진적인 도입이 가능합니다.
포괄적인 거버넌스 및 컴플라이언스: 완전한 투명성과 통제를 바탕으로 책임 있는 AI 도입과 추적 가능성을 보장합니다.
This flyer highlights the power of an AI fabric, a transformative technology that takes your organization’s data capabilities to the next level. While data fabrics provide a unified layer that connects and virtually represents all your data without the need for complex schemas or data movement, they are just the first step. The real value comes when you build an AI fabric on top of your data fabric, enabling your organization to fully activate its data and integrate advanced AI solutions into everyday operations. With an AI fabric, your organization can become a data- and AI-driven leader, fostering greater efficiency, collaboration, and innovation.
Altair Graph Studio, part of the Altair RapidMiner data analytics and artificial intelligence (AI) platform, is a comprehensive data discovery and integration toolset that applies a semantic, graph-based data fabric over diverse enterprise data sources. Unlike other data discovery and integration tools, Graph Studio applies a semantic layer to add real-world meaning to structured and unstructured data. Graph Studio creates a single pane of glass for an enterprise’s data, eliminates data silos, activates unused data, and enables on-demand business insights. With knowledge graph technology, Graph Studio provides understandable, comprehensive organizational context to all enterprise solutions, especially those that employ generative AI (genAI).
The growing use of artificial intelligence (AI) presents tremendous opportunities and risks. AI systems influence critical sectors such as military and business operations, making it vital to establish robust governance frameworks. Effective AI governance relies on data lineage—the ability to trace the journey of data from its origin to its use in AI systems. This process ensures AI-generated decisions are based on trustworthy and accurate data, fostering transparency and accountability.
In this white paper, we’ll explore the relationship between data lineage and AI governance, the importance of verification and validation (V&V), and how knowledge graphs ensure AI outputs are reliable, understandable, and traceable.
Altair Graph Studio is a comprehensive data discovery and integration toolset for the enterprise. It enables managers and workers to ask any question across all enterprise data. Unlike other data discovery and integration tools, Graph Studio applies a semantic, graph-based data fabric layer over your data infrastructure, capturing the real-world meaning of all your data sources ‐ structured and unstructured alike. Graph Studio then constructs your data into knowledge graphs at enterprise scale, eliminating data silos and enabling exciting new levels of on-demand business insight.