Data Modernization
AI 사용 사례, 데이터 접근성, 품질, 보안 및 애널리틱스 기능 향상을 포함하여 현재 및 미래의 비즈니스 니즈에 부합하도록 조직의 데이터 관련 기술, 관행 및 인프라를 업데이트하고 개선합니다.
Pipeline Engineering
데이터 관리, 통합, 품질 및 거버넌스를 DevOps 원칙과 결합하여 데이터 워크플로를 간소화하고, 품질 및 보안을 보장하며, 의사 결정을 지원하는 데이터 중심 인사이트 제공을 가속화합니다.
AI Data Readiness
AI 및 생성형 AI 배포와 관련된 데이터 문제를 극복하여 LLM 및 기타 유형의 AI와 효율적이고 효과적으로 작동하는 방식으로 데이터를 수집, 구성하고 흐름을 보장합니다.