지속적인 인텔리전스란 무엇입니까?
지속적인 인텔리전스는 실시간 분석을 비즈니스 운영에 통합하고, 현재 및 과거 데이터를 처리하며, 비즈니스 질문, 어려움 및 기회에 대응하기 위해 특정 조치를 권장하는 도구 및 프로세스를 사용하는 것입니다.
지속적인 인텔리전스는 증강 분석와 같은 다양한 최신 기계 기반 접근 방식 및 기술을 활용합니다. 비즈니스 규칙 관리, 최적화, 이벤트 스트림 처리 및 머신 러닝을 사용하여 사용자가 데이터를 준비하고. 다시 말해, 지속적인 인텔리전스는 데이터에서 지속적인 비즈니스 가치를 창출하는 것입니다. 이를 통해 사용자는 데이터 소스 또는 볼륨에 관계없이 필요한 분석을 빠르게 수행하고, 기계 기반 기술이 한 번만 분석하는 대신 지속적으로 분석하도록 할 수 있습니다.
지속적인 인텔리전스는 기존 BI와 어떻게 다릅니까?
지속적인 인텔리전스와 기존 비즈니스 인텔리전스 간의 주요 차이점은 기존 BI는 데이터 액세스부터 대시보드 생성까지 데이터 분석 프로세스의 각 단계를 조정하기 위해 사람에게 의존하는 반면, 지속적인 인텔리전스는 AI 기반의 기계 기반 분석 접근 방식이며, 데이터 분석 프로세스의 각 단계에서 인간의 편향을 스마트하고 자동화된 AI로 대체합니다.
또 다른 차이점은 과거의 기존 BI 도구가 기술적으로 복잡하게 만들어졌으며 일반적으로 유지 관리 및 관리를 위해 광범위한 IT 직원이 필요하다는 것입니다. 지속적인 인텔리전스 플랫폼에는 그러한 제한이 없으며, 오히려 모든 수준의 사용자의 손에 데이터의 힘을 제공합니다.
지속적인 인텔리전스의 이점
끊임없이 변화하고 발전하는 비즈니스 환경 및 분석 공간에서 지속적인 인텔리전스 기반 접근 방식을 통해 기업은 시장 상황을 주시하고, 변화하는 상황에 신속하게 대응하며, 통찰력에 기반한 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 직감에 의존하는 것이 아니라.
지속적인 인텔리전스의 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 영향이 미치는 순간에 조치를 자동화하고 안내합니다. – 증강 분석은 지속적인 인텔리전스의 핵심이며, AI 및 ML 알고리즘과 함께 사람들이 다운스트림 조치를 유발하는 프로세스를 완전히 자동화하기 위해 수행해야 할 조치에 대한 지침을 제공합니다.
- 더 정확하게 예측합니다. – 현재 및 과거 데이터, 알고리즘 및 기계 학습의 조합을 통해 사용자는 사용 가능한 데이터에 대한 가정을 실행하여 여러 결과를 검증하고 예측할 수 있습니다. 조직 전체에서 지속적인 인텔리전스를 활용함으로써 사용자는 자체적으로 통찰력을 찾고 더 정확한 예측을 하고 미래 상황을 예측할 수 있습니다.
- 실시간 영향 분석– 지속적인 인텔리전스의 실시간 컨텍스트화된 데이터는 다양한 비즈니스 프로세스의 다양한 지점에서 의미를 더 잘 이해할 수 있도록 하여 운영을 조정하여 데이터 분석 프로세스에 실시간으로 크게 개선된 생산성에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 실시간 데이터와 과거 데이터 간의 격차를 해소합니다. – 일반적으로 데이터는 활동 및 조치의 증거입니다. 분석은 이러한 데이터를 더 잘 이해하는 데 도움이 되며, 결과적으로 과거, 현재 및 미래 간의 격차를 해소합니다. 지속적인 인텔리전스 기계는 실시간 및 과거 데이터를 검토하여 미래를 위한 더 나은 비즈니스 솔루션을 개발합니다.
- 데이터 분석 개선 – 지속적인 인텔리전스 접근 방식의 기반이 되는 AI 및 ML 기술은 사용자가 심층적이고 더 정확한 분석을 기반으로 가장 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 복잡한 데이터를 효과적으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 상황에 대한 더 완전한 시각을 갖게 되고 궁극적으로 확인 편향을 피하는 데 도움이 됩니다. 또한 사용자가 필요하다고 생각하지 못했던 통찰력을 드러내는 컨텍스트 기반 제안도 제공합니다.
- 데이터 패턴 인식– 획득한 지식과 통계 정보 연구를 다루는 기계 학습 알고리즘은 데이터에서 패턴을 식별하고 인식할 수 있습니다. 또한 데이터를 분류하고, 식별자를 적용하고, 새로운 알고리즘을 개발하고, 테스트 데이터를 만들 수 있습니다.
모든 산업 및 규모의 기업을 위한 지속적인 인텔리전스의 상당하고 광범위한 이점은 기업이 디지털 혁신을 수용하여 비즈니스를 발전시키고 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있도록 하는 쉬운 결정이자 명백한 선택입니다.
지속적인 인텔리전스 사용 사례 및 예
지속적인 인텔리전스는 특정 산업에 국한되지 않으며 여러 산업에 적용할 수 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
의료 분야의 지속적인 인텔리전스
의료 분야의 지속적인 인텔리전스 는 의료 기관, 의사 그룹 및 병원이 환자의 건강 및 병력에 대한 360도 시각을 기반으로 개별 환자에게 가장 적합한 것에 대한 실시간, 가치 기반 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 예측 분석을 헬스케어에 사용하는 팀 을 사용하면 위험에 처한 환자를 식별하고, 만성 질환의 발생을 예방하고, 잠재적인 질병 발생에 노출된 코호트를 식별하고, 장비 유지 관리 요구 사항을 미리 예측하는 등 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
예측 분석 및 지속적인 인텔리전스의 가장 중요한 사용 사례 중 하나는 AI 기술을 사용하여 치명적일 수 있는 인간의 오류를 예방하는 것입니다.
금융 분야의 지속적인 인텔리전스
글로벌 금융 거래량이 계속 증가함에 따라 사기, 자금 세탁 및 내부자 거래를 탐지하는 것이 더욱 어려워지고 있습니다. 금융 부문의 지속적인 인텔리전스 는 AI를 사용하여 진행 중인 의심스러운 거래를 감지하고 금융 사기가 발생하기 전에 방지하는 자동화된 시스템을 포함하여 이러한 주요 영역 및 기타 영역에서 응용 프로그램을 찾습니다.
소매 분야의 지속적인 인텔리전스
을 통해 소매 산업의 지속적인 인텔리전스를 통해 소매업체는 고객으로부터 최대한의 수익을 얻을 수 있습니다. CI가 소매 산업에서 사용되는 한 가지 예는 스트리밍 데이터를 고객의 자세한 구매 내역 및 선호도와 결합하여 적절한 시기에 개인화되고 가장 중요한 효과적인 제안을 제공하는 것입니다. 소매 마케팅은 또한 분석을 통해 마케터가 대상 고객을 더 정확하게 계획할 수 있도록 지원합니다.
제조 분야의 지속적인 인텔리전스
을 활용하여 제조 분야의 지속적인 인텔리전스 를 통해 기업은 데이터 활용을 통해 기계 사용 및 유지 관리를 이해하고 최적화하여 경쟁사와 차별화할 수 있습니다. 실시간 및 과거 데이터를 지속적으로 결합하여 실시간 분석을 수행하여 빠르고 정확하며 기계 기반의 의사 결정을 내리면 제조업체는 운영 효율성을 쉽게 높이고, 시장 수요를 예측하고, 장비 유지 관리 비용을 줄이고, 에너지 소비에 대한 통찰력을 제공하여 비용을 절감할 수 있습니다. 분석 솔루션은 또한 기업이 위험을 식별하고 공급망 전반에 걸쳐 추세와 패턴을 감지하여 미래의 위험을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고급 공급망 분석 은 또한 그러한 위험을 초기에 식별하는 데 도움이 되므로 팀이 적절한 시점에 조치를 취하고 비즈니스에 대한 위험 영향을 줄일 수 있습니다.
지속적인 인텔리전스 플랫폼을 선택하는 방법은 무엇입니까?
현재 지속적인 인텔리전스 플랫폼은 독립형 애플리케이션 또는 임베디드 분석 솔루션 제공의 일부로 존재합니다. 두 유형의 지속적인 인텔리전스 플랫폼은 모두 기존 BI 도구 및 접근 방식을 개선하기 위해 구축되었습니다. 그러나 모두 비즈니스 결정 및 결과에 도움이 될 수 있는 기능 및 기능이 다릅니다.
지속적인 인텔리전스 도구를 선택할 때, AI 기반의 머신 러닝 방식으로 데이터를 지속적으로 분석하고, 패턴을 발견하며, 데이터에서 가치 있는 정보를 파악하는 데 필요한 기반을 제공해야 한다는 것은 당연합니다.
다음은 지속적인 인텔리전스 플랫폼에서 고려해야 할 다른 사항입니다.
최신 애플리케이션 아키텍처최신 클라우드 기반 애플리케이션 아키텍처를 선택하면 시각화 및 차트 통합을 지원하고 데이터에 대한 심층적인 분석, 유연성 및 확장성을 제공합니다. 최신 지속적인 인텔리전스 플랫폼은 통합 분석 기능의 전체 스택을 지원하며 자체 앱과 원활하게 통합됩니다.
로우코드 개발 도구가장 큰 임베디드 분석 분야의 트렌드 중 하나입니다., 클라우드 기반 BI를 통해 여러 클라우드 인프라에 걸쳐 분산 애플리케이션 워크로드를 실행할 수 있습니다.
데이터 기반 인텔리전스모든 데이터 소스에서 실시간으로 실행 가능한 통찰력과 비즈니스 가치를 추출하는 기능입니다.
협업 BI 실시간 컨텍스트 기반 토론, 내부 및 외부 팀 구성원 및 이해 관계자와의 보고서 및 대시보드 간편 공유, 협업적 사고 및 의사 결정 속도를 지원하는 의견 및 토론 기능을 제공하는 도구 및 기능의 조합입니다.
지속적인 보안 점점 더 확장되는 디지털 환경에서 보안 위협 및 데이터 침해를 방지하는 기능입니다.
연결성 지속적인 인텔리전스 플랫폼이 모든 데이터에 연결할 수 없는 경우 데이터에 연결할 수 없는 경우, 의미가 없습니다. 데이터를 저장하는 모든 데이터 소스와의 원활한 통합을 제공하는 공급업체를 선택하십시오.
API 선택한 지속적인 인텔리전스 플랫폼은 대시보드 생성 및 렌더링, 심층 링크, 데이터 소스 획득을 위한 사용자 지정 UI 및 다중 채널 배포 기능을 갖춘 최신 API를 포함해야 합니다.
– 공급업체가 귀하를 속이지 않도록 하십시오. BI 분야의 많은 공급업체는 불투명한 가격 책정 전략을 사용하여 수익을 극대화합니다. 사용량 및 사용자 수와 같이 예측할 수 없는 비용을 청구하는 공급업체와 협력하고 싶어하지 않을 것입니다. 앱 판매량이 증가함에 따라 가격이 인상되지 않는 100% 투명한 가격 책정 모델을 갖춘 지속적인 인텔리전스 솔루션을 선택하는 것이 좋습니다.
데이터 기반 의사 결정
언제 어디서나 모든 장치에서 실행 가능한 통찰력을 통해 사용자의 역량을 강화하십시오.
