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빅 데이터를 수익성 있는 비즈니스 인사이트로 전환
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현재 사용 가능한 데이터의 양은 그 어느 때보다 많지만 많은 조직은 완전한 가치를 얻지 못하고 있습니다. 비즈니스 성과 향상을 위해 빅 데이터를 활용할 경우 중요한 구성요소는 무엇입니까?
성공 사례 가이드 보기
AI 및 데이터 분석 워크로드 처리
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HPE Fellow Mike Woodacre를 사용하여 이 팟캐스트에서 인공 지능 및 데이터 분석 워크로드용 HPE Superdome Flex를 활용하는 방법을 알아보십시오. AI 시장 상태의 대략적인 개요를 다운로드하여 특정 AI 및 데이터 분석 워크로드 세트를 처리하는 데 HPE Superdome Flex 아키텍처가 적합한 이유를 알아보십시오.
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오늘날은 데이터 중심의 세계

데이터는 데이터 소스 급증으로 인해 기하급수적인 비율로 증가하여 입력됩니다. 그러나 해당 데이터로 작업을 수행할 수 있는 시간은 줄고 있습니다. 데이터 전략을 개발하여 빠른 비즈니스 성과를 달성하십시오. HPE의 전문가, 파트너 및 기술을 통해 데이터 중심 세상에서 성공할 수 있습니다.

+ 자세히 알아보기

데이터 중심 조직 만들기

분석과 AI를 사용한 데이터 파이프라인으로 큰 문제들을 결단력 있게 해결할 수 있습니다. 데이터 처리 속도가 빨라질수록 인사이트 도출 속도도 빨라집니다. 데이터를 작동시키는 데 필요한 서비스, 고급 테크놀로지 솔루션 및 소비 모델을 가져옵니다.

비즈니스 향상을 위한 빅 데이터

규칙과 모델을 사용하여 데이터를 재구성, 분석 및 변환함으로써 데이터를 비즈니스의 유형 자산으로 만드십시오.

데이터 센터의 분석

올바른 데이터 분석 인프라를 구현하고 비즈니스에 맞는 기술을 최대한 활용하십시오.

선도적인 빅 데이터 플랫폼

빅 데이터 발전소가 되도록 서버, 스토리지 및 컨버지드 시스템을 빌드하여 최적화합니다.

성장을 향한 로드맵

HPE의 청사진 및 서비스를 사용하면 중요한 모든 데이터가 미치는 영향을 극대화할 수 있습니다(시스템, 사용자 및 애플리케이션).

성장을 향한 로드맵

HPE의 청사진 및 서비스를 사용하면 중요한 모든 데이터가 미치는 영향을 극대화할 수 있습니다(시스템, 사용자 및 애플리케이션).

디지털 시대를 촉진하는 데이터 및 분석 솔루션

데이터 및 데이터 수집 장치의 급증은 엄청난 기회를 제공합니다. 기회를 최대한 활용하기 위해서는 데이터 센터 및 인텔리전트 엣지 기술에서 더욱 빠른 컴퓨팅이 필요합니다.

AI 및 분석 여정 가속

AI 혁신을 가속화하는 새로운 기계 학습용 엔터프라이즈 등급 솔루션

새로운 HPE Machine Learning(ML) Ops를 사용하여 AI 프로젝트의 수익 창출 시간을 몇 달에서 며칠로 앞당기고 ML 모델 수명주기에 DevOps 민첩성을 제공하십시오. ML Ops는 전체 기계 학습 수명주기의 문제를 해결하여 사용자의 AI 과제를 시험 프로젝트 수준에서 엔터프라이즈 등급 운영으로 전환해 줄 것입니다.

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성공 사례
DZNE 로고

메모리 기반 컴퓨팅으로 알츠하이머와 싸우기

독일 연구 기관 DNZE는 전 세계적으로 시한폭탄인 신경 퇴행성 질병과 싸우기 위해 메모리 기반 컴퓨팅을 활용합니다.

과제

독일 신경 퇴행성 질병 센터인 DZNE는 알츠하이머를 정복하기 위해 페타바이트 수준의 연구 데이터 분석을 가속화해야 합니다.

해결책

HPE Superdome Flex 서버 플랫폼을 제공하는 메모리 기반 컴퓨팅을 도입했습니다.

4:08

"유전체학, 뇌 영상 기법, 시간에 따른 환자 모니터링 등 여러 수준에서 복잡한 질병을 이해하는 데 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 최신 의학은 컴퓨팅과 연결될 것입니다."

책임자 겸 교수, Joachim L. Schultze 박사

결과

DZNE는 핵심 컴퓨팅 분석에 100배 빠른 데이터 처리 속도를 달성하여 어느 때보다 빠른 진단과 치료를 제공하게 되었습니다.

관련 사례 연구

1 Brandwatch, https://www.brandwatch.com/blog/47-facebook-statistics, 2018년 3월 5일 

2 Business Insider, https://www.businessinsider.com/report-10-million-self-driving-cars-will-be-on-the-road-by-2020-2015-5-6, 2016년 6월

3 Gartner Research Note, SAP  HANA  서버 벤더 선정 시 알아야 할 사항, 2018년 5월