기업 데이터는 이제 실시간 의사결정, 자동화된 워크플로우, 그리고 현재의 연결되고 신뢰할 수 있는 정보에 의존하는 AI 시스템을 지원해야 합니다. 주로 정기 보고를 위해 설계된 플랫폼은 그 용도로 만들어지지 않았습니다.
그럼에도 불구하고 중요한 데이터는 노후된 플랫폼과 분리된 애플리케이션 곳곳에 흩어져 있습니다. Concentrix는 이러한 환경을 지원해야 할 의사결정, 워크플로우, 사용 사례에 맞춰 현대화합니다. 이로 인해 거버넌스 데이터에 접근하기 쉬워지면서 복잡성, 지연, AI 확장 비용을 줄입니다.
신뢰할 수 있고 관리되는 데이터에 더 빠르게 접근할 수 있습니다
분석, 자동화, AI를 더 빠르게 배포하세요
데이터 플랫폼의 비용과 복잡성을 줄이기
플랫폼의 복원력과 확장성 향상
의사결정과 워크플로우에 데이터를 활용하세요
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현재 비즈니스 요구사항을 충족하고 미래 성장을 지원하기 위해 필요한 아키텍처, 데이터 모델, 엔지니어링 표준을 설계합니다.
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분산되거나 노후화된 환경에서 증가하는 데이터 양, 새로운 비즈니스 수요, AI 워크로드를 처리할 수 있는 최신 플랫폼으로 이동하세요.
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애플리케이션, 플랫폼, 데이터 소스를 연결하여 일관된 정보가 기업 전반에 안전하게 전달될 수 있도록 합니다.
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수요가 변함에 따라 플랫폼을 효율적이고 신뢰할 수 있게 유지하세요. 우리는 성능을 향상시키고, 용량을 관리하며, 신뢰성을 강화하고, 시간이 지남에 따라 비용을 통제합니다.
혁신을 불러오는 사고적 리더십과 연구
데이터 플랫폼 엔지니어링은 기업 데이터를 수집, 관리, 처리, 서비스에 사용하는 기술 기반을 설계, 구축, 통합 및 개선합니다. 그 목적은 신뢰할 수 있는 데이터를 분석, AI, 애플리케이션, 의사결정 및 워크플로우에 제공하는 것입니다. 아키텍처와 실용적인 엔지니어링을 결합하여 실제 비즈니스 요구에서도 신뢰성 있게 작동할 수 있도록 합니다.
데이터 접근이 어렵거나, 통합에 너무 오래 걸리거나, 비용 상승, 성능이 일관되지 않거나, 기존 아키텍처가 새로운 분석과 AI 활용을 제한할 때 현대화가 필요할 수 있습니다. 해답이 항상 전면 교체만은 아닙니다. 명확한 평가는 재설계가 필요한 제약 조건과 목표 기반 엔지니어링이나 최적화를 통해 해결할 수 있는 제약 조건을 식별할 수 있습니다.
AI는 시기적절하고 관련성 높으며 잘 구조화되고 관리된 데이터에 의존합니다. 데이터 플랫폼 엔지니어링은 이를 공급하는 데 필요한 파이프라인, 통합, 저장, 처리, 접근 및 운영 통제를 만듭니다. 또한 실시간 컨텍스트, 벡터 데이터, 특징 파이프라인, 모델 피드백, 모니터링과 같은 변화하는 생산 요구를 지원하되, 각 사용 사례에 대한 별도의 기반을 구축하지 않습니다.
데이터 마이그레이션은 종종 플랫폼 변경의 일부로 한 환경에서 다른 환경으로 데이터를 이동시킵니다. 데이터 통합은 소스와 시스템을 연결하여 데이터가 기업 전반에 걸쳐 계속 흐르고 활용될 수 있도록 합니다. 이주는 보통 시간 제한이 있는 전환입니다. 통합은 소스, 애플리케이션, 비즈니스 요구사항이 변화함에 따라 신뢰성을 유지해야 하는 지속적인 역량입니다.
꼭 그런 건 아니에요. 클라우드 서비스는 확장성, 유연성, 현대적 역량 접근성을 향상시킬 수 있지만, 적절한 아키텍처는 데이터 민감성, 규제, 기존 투자, 성능 요구, 경제성, 운영 준비성에 따라 달라집니다. 많은 기업들이 하이브리드 방식을 사용합니다. 목표는 비즈니스 사용에 대한 제약을 제거하는 것이지, 클라우드 도입을 그 자체로 추구하는 것이 아닙니다.
측정 지표는 기술적 건강성과 비즈니스 사용성 모두를 반영해야 합니다. 데이터 가용성, 신선성, 품질, 파이프라인 신뢰성, 처리 시간, 접근 리드 타임, 비용, 확장성, 사고율, 사용자 채택 등이 포함될 수 있습니다. 가장 강력한 지표는 팀이 신뢰할 수 있는 데이터를 신속하게 확보하고 활용할 수 있는지를 보여주며, 중요한 의사결정, 워크플로우, AI 애플리케이션을 지원할 수 있는지를 보여줍니다.
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