지속적인 인텔리전스

지속적인 지능이란 무엇입니까?

지속적인 인텔리전스는 실시간 분석을 비즈니스 운영에 통합하고 현재 및 과거 데이터를 처리하고 비즈니스 질문, 어려움 및 기회에 대응하여 취해야 할 특정 조치를 권장하는 도구 및 프로세스를 사용하는 것입니다.

지속적인 인텔리전스는 증강 분석, 비즈니스 규칙 관리, 최적화, 이벤트 스트림 처리 및 기계 학습과 같은 다양한 최신 기계 기반 접근 방식과 기술을 활용합니다. 즉, 지속적인 인텔리전스는 데이터에서 지속적인 비즈니스 가치를 도출하는 것입니다. 이를 통해 사용자는 데이터 소스나 볼륨에 관계없이 모든 데이터에 신속하게 접근하고 필요한 분석을 가속화할 수 있을 뿐만 아니라 기계 기반 기술이 한 번 수행하는 대신 지속적으로 쿼리 분석을 수행할 수 있습니다.

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지속적인 인텔리전스는 기존 BI와 어떻게 다릅니까?

지속적인 인텔리전스와 기존 비즈니스 인텔리전스의 주요 차이점은 기존 BI가 데이터 액세스에서 대시보드 생성에 이르기까지 데이터 분석 프로세스의 각 단계를 조율하는 데 사람이 의존하는 반면, 지속적인 인텔리전스는 스마트하고 자동화된 AI로 데이터 분석 프로세스의 각 단계에서 인간의 편견을 제거합니다.

또 다른 차이점은 과거의 기존 BI 도구는 기술적으로 복잡하도록 만들어졌으며 일반적으로 유지 관리를 위해 광범위한 IT 직원이 필요하다는 것입니다. 지속적인 인텔리전스 플랫폼에는 그러한 제한이 없으며 반대로 모든 수준의 사용자에게 데이터의 힘을 제공합니다.

지속적인 인텔리전스의 이점

끊임없이 변화하고 진화하는 비즈니스 환경과 분석 공간에서 지속적인 인텔리전스 기반 접근 방식을 통해 기업은 시장에서 선두를 유지하고 변화하는 조건에 신속하게 대응하며 직감보다는 통찰력을 바탕으로 보다 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다.

지속적인 인텔리전스의 주요 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

모든 산업과 규모의 비즈니스에 대한 지속적인 인텔리전스의 실질적이고 광범위한 이점은 조직이 비즈니스를 향상하고 경쟁사보다 앞서 나가기 위해 디지털 혁신을 수용하는 것을 쉽게 결정하고 분명한 선택으로 만듭니다.

지속적인 인텔리전스 사용 사례 및 예

지속적인 인텔리전스는 특정 산업에 국한되지 않으며 여러 산업에 적용될 수 있습니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.

의료 분야의 지속적인 인텔리전스

의료 분야의 지속적인 인텔리전스는 의료 기관, 의사 그룹 및 병원이 환자의 건강 및 병력에 대한 360도 뷰를 기반으로 개별 환자에게 가장 적합한 것이 무엇인지에 대한 실시간 가치 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 의료 분야에서 예측 분석을 사용하면 위험에 처한 환자를 식별하고, 만성 질환의 발병을 예방하고, 질병 발생 가능성에 노출된 코호트를 식별하고, 장비 유지 관리 필요성을 사전에 예측하는 등 많은 일을 할 수 있습니다.

의료 분야에서 예측 분석 및 지속적인 인텔리전스의 가장 중요한 사용 사례 중 하나는 치명적일 수 있는 인적 오류를 방지하기 위한 AI 기술의 도움입니다.

금융 분야의 지속적인 인텔리전스

글로벌 금융 거래량이 계속 증가함에 따라 사기, 자금 세탁 및 내부자 거래를 적발하는 것이 더욱 어려워지고 있습니다. 금융 부문의 지속적인 인텔리전스는 AI를 사용하여 진행 중인 의심스러운 거래를 감지하고 금융 사기가 발생하기 전에 예방하는 자동화 시스템을 포함하여 이러한 핵심 영역 등에서 응용 프로그램을 찾습니다.

소매업의 지속적인 인텔리전스

​소매 업계의 지속적인 인텔리전스 덕분에 소매업체는 고객으로부터 최대한의 수익을 얻을 수 있습니다. 소매 업계에서 CI가 사용되는 한 가지 예는 스트리밍 데이터를 자세한 고객 구매 내역 및 선호도와 결합하여 적시에 개인화되고 가장 중요한 효과적인 제안을 제공하는 것입니다. 소매 마케팅은 또한 마케터가 고객을 대상으로 하는 향후 캠페인을 보다 정확하게 계획하는 데 도움이 되므로 분석의 이점을 얻습니다.

제조 분야의 지속적인 인텔리전스

데이터를 활용하여 기계 사용 및 유지 관리를 이해하고 최적화하기 위해 제조에서 지속적인 인텔리전스를 잠금 해제하면 제조 조직을 경쟁에서 차별화할 수 있습니다. 실시간 및 과거 데이터가 실시간 분석을 위해 지속적으로 결합되어 신속하고 정확한 기계 중심의 의사 결정을 내리면 제조업체는 쉽게 운영 효율성을 높이고 시장 수요를 예측하며 장비 유지 보수 비용을 줄이고 통찰력을 제공하여 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어 에너지 소비로. 또한 분석 솔루션을 통해 기업은 위험을 식별하고 공급망 전체에서 추세와 패턴을 파악하여 미래의 위험을 예측할 수 있습니다. 고급 공급망 분석은 이러한 위험을 초기에 식별하는 데 도움이 되므로 팀이 적시에 조치를 취하고 비즈니스에 미치는 위험 영향을 줄일 수 있습니다.

지속적인 인텔리전스 플랫폼을 선택하는 방법은 무엇입니까?

지속적인 인텔리전스 플랫폼은 현재 독립 실행형 애플리케이션 또는 임베디드 분석 솔루션 제품의 일부로 존재합니다. 두 가지 유형의 지속적인 인텔리전스 플랫폼은 기존의 BI 도구 및 접근 방식을 개선하기 위해 구축되었습니다. 그러나 비즈니스 의사 결정 및 결과에 도움이 될 수 있는 기능과 기능은 모두 다양합니다.

협력하기로 결정한 지속적 인텔리전스 도구는 지속적으로 데이터를 해석하고, 패턴을 발견하고, 데이터의 가치를 학습하는 AI 기반의 기계 중심 방식인 지속적 데이터 분석을 위한 기반을 제공해야 합니다. .

다음은 지속적인 인텔리전스 플랫폼에서 찾아야 할 다른 사항입니다.

최신 애플리케이션 아키텍처 – 최신 클라우드 네이티브 애플리케이션 아키텍처를 선택하면 시각화와 차트의 통합을 지원하고 데이터, 유연성 및 확장성을 보다 심층적으로 분석할 수 있습니다. 현대의 지속적인 인텔리전스 플랫폼은 통합 분석 기능의 전체 스택을 지원하며 자체 앱과 원활하게 통합됩니다.

클라우드 기반 BI 채택–임베디드 분석 공간의 가장 큰 추세 중 하나인 클라우드 기반 BI를 사용하면 여러 클라우드 인프라에서 분산된 애플리케이션 워크로드를 실행할 수 있습니다.

데이터 기반 인텔리전스– 다양한 데이터 소스에서 실시간으로 실행 가능한 통찰력과 비즈니스 가치를 추출하는 기능입니다.

협업 BI– 상황에 맞는 실시간 토론, 내부 및 외부 팀 구성원 및 이해관계자와 보고서 및 대시보드를 쉽게 공유할 수 있는 도구 및 기능의 조합, 협업적 사고를 지원하고 의사 결정 속도를 높이는 의견 및 토론 기능.

지속적인 보안– 끊임없이 확장되는 디지털 표면에서 보안 위협 및 데이터 위반을 방지하는 기능입니다.

연결성– 주어진 지속적인 인텔리전스 플랫폼이 모든 데이터에 연결할 수 없다면 아무런 의미가 없습니다. 선택한 벤더가 데이터를 저장하는 모든 데이터 소스와의 원활한 통합을 제공하는지 확인하십시오.

API– 투자하기로 결정한 지속적 인텔리전스 플랫폼에는 대시보드 생성 및 렌더링, 딥 링크, 데이터 소스 획득을 위한 사용자 정의 UI, 다중 채널 배포 기능이 있는 최신 API를 처리하는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)도 포함되어야 합니다.

가격 책정– BI 공간의 많은 공급업체는 이익을 극대화하기 위해 그늘진 가격 책정 전술을 사용합니다. 사용량 및 사용자와 같은 예측할 수 없는 비용을 청구하는 공급업체와 협력하고 싶지 않을 것입니다. 앱 판매가 증가해도 확대되지 않는 100% 투명한 가격 모델이 있는 지속적인 인텔리전스 솔루션을 선택하는 것이 좋습니다.