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AIㆍML / 데이터ㆍ분석

AI 성과를 차별화 하는 AI Ready Data 혁신과 기술 전략

AI 도입이 실험 단계를 넘어 비즈니스 전반을 오케스트레이션 하는 에이전틱 AI 시대로 진입함에 따라, 많은 기업들이 실질적인 비즈니스 생산성 향상 및 새로운 가치 창출을 위해 AI-Ready Data를 최우선 과제로 손꼽고 있습니다. 어떻게 AI가 더 많은 데이터를 보다 잘 활용하게 할 수 있을까요? AI 여정의 많은 기업들이 생성형 AI의 요구사항을 지원할 수 있는 데이터 전략과 접근 방식에 대한 재구상을 필요로 하고 있습니다. 특히 방대한 양의 비정형 데이터를 신뢰할 수 있는 AI 자산으로 전환하는 것은 AI 혁신을 가속화하고 기업 경쟁력을 높이는 핵심 과제입니다. 

본 웨비나에서는 패러다임 변화 속에서 나타나는 데이터의 파괴적인 변화를 살펴보고, 정형, 비정형, 반정형 데이터를 아우르는 AI-Ready Data 전략과 최신 데이터 통합·자동화 기술을 통해 데이터를 신뢰할 수 있는 AI 자산으로 전환하고 AI 혁신을 가속화하는 방법을 알아봅니다. AI Ready Data 아키텍처 혁신 방안과 데이터 핵심 기술을 국내외 최신 사례, 실전 유즈 케이스, 데모와 함께 소개할 예정입니다. 

IBM 2025.11.27
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주요 어젠다
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  • AI Ready Data 아키텍처 혁신과 핵심 기술 완전 정복 
  • AI Ready Data 실전 유즈 케이스 및 데모
 
홍규표, 부장, Data Platform, Technical Specialist, 한국IBM

한국IBM의 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.

김용민, 부장, Data Platform, Technical Specialist, 한국IBM

김용민 부장은 한국IBM Data & AI 사업부에서 데이터 관리 분야의 Technical Sales로 활동하고 있습니다. 과거 데이터베이스 기술지원팀에서 다수의 프로젝트 수행과 장애 지원을 담당하며 풍부한 실무 경험을 쌓았으며, 이를 바탕으로 고객 환경에 대한 깊은 이해와 함께 최적의 데이터 아키텍처를 제시하고 있습니다.




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