AI 기반 분석으로 비즈니스 성장 실현

래피드마이너가 기내에서 도와줘요 AI 에이전트예요 세 가지 중요한 방식으로:

1.시맨틱 인리치먼트 레이어가 있는 범용 데이터 오버레이예요. W3C 개방형 표준을 사용해서 우리 플랫폼의 OWL 온톨로지는 사람과 기계가 모두 읽을 수 있어요.

이것은 의미 있는 온톨로지를 만들고 기업 데이터의 의미와 관계에 대해 합의하는 데 필수적이에요.이 기계 가독성 덕분에 LLM은 기업 데이터를 이해하고 기업 지식 그래프에 대한 명시적 쿼리를 구성하여 환각 없이 대규모로 질문에 답할 수 있어요.MCP 서버를 사용하면 에이전트와 엔터프라이즈 지식 그래프의 상호 작용이 효율적이고 쉬워져요.

2.기업 데이터에서 설명적, 예측적, 규범적 통찰력을 만들기 위한 코드 옵션 플랫폼이에요.

선택적 코드와 로우 코드 기능을 사용하면 조직의 주제 전문가가 분석 솔루션 개발을 자신 있게 이끌 수 있어요.이러한 솔루션을 통해 에이전트는 범용 데이터 오버레이를 통해 엔터프라이즈 데이터를 이해할 수 있을 뿐만 아니라 비즈니스 프로세스를 통해 해당 데이터에 내재된 행동을 파악할 수 있어요.제조, 유지 관리, 판매, 마케팅, 수요 계획 프로세스의 모델을 만들어 상담원에게 필요한 조치와 행동을 쉽게 준비시킬 수 있어요.

3.에이전트 스튜디오

Agent Studio를 사용하면 정교한 에이전트와 에이전트 워크플로를 시각적으로 만들 수 있어요.이 강력한 환경을 통해 범용 데이터 오버레이에서 통찰력을 얻어 기업 데이터를 진정으로 이해하는 에이전트를 만들 수 있어요.게다가 이 에이전트들은 로우 코드 인텔리전스 계층을 통해 조직의 특정 행동, 프로세스, 행동을 파악할 수 있어요.이러한 포괄적인 이해를 통해 복잡한 비즈니스 프로세스를 효과적으로 조정하여 거버넌스와 감독을 보장할 수 있어요.

래피드마이너는 분산, 인메모리, 대규모 병렬 처리 (MPP) 그래프 쿼리 엔진을 통해 고급 분석을 지원해요.이 엔진은 범용 데이터 오버레이에서 직접 OLAP 스타일의 분석을 용이하게 해요.확장 가능한 MPP 아키텍처를 통해 사용자는 지식 그래프 내의 다양한 기업 데이터 소스에 OLAP 스타일의 질문을 제기할 수 있어요.HireZ 시각적 분석 프레임워크인 SPARQL을 사용하거나 MCP 서버의 대규모 언어 모델 (LLM) 을 통해 할 수 있어요.가트너 MQ를 선도하는 래피드마이너도 제공해요 AI 스튜디오 그리고 AI 클라우드 데이터 과학하고 기계 학습용이에요.이 도구들은 시각적 드래그 앤 드롭 워크플로 편집자와 노트북과 IDE에서 일하는 코딩 데이터 과학자를 사용하여 예측 모델을 유도하고 직접 구성하는 것을 모두 지원해요.공통 프레임워크가 모든 디자인 경험을 뒷받침하고 통합 보안, 리소스 관리, 로깅 및 운영을 제공해요.이 통합된 접근 방식을 통해 주제 전문가 (SME) 와 데이터 과학자는 각자 선호하는 저작 환경을 활용하여 프로젝트에서 효과적으로 협업할 수 있고, Rapidminer는 코드와 로우 코드 자산을 기본적으로 원활하게 통합해요.

Rapidminer는 강력한 분산형 컨테이너화된 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 구축돼요.도커, 쿠버네티스, 오픈쉬프트 같은 기술을 활용하여 수백 또는 수천 개의 CPU 코어, GPU 코어, 테라바이트 RAM으로 워크로드를 효율적으로 확장해요.게다가, 래피드마이너 AI 스튜디오 그리고 허브는 세계 최대 슈퍼컴퓨터와 HPC 클러스터를 구동하는 플랫폼을 포함한 PBS 및 HPC 플랫폼과 통합할 수 있어요.래피드마이너 아키텍처의 모든 구성 요소—래피드마이너에서 그래프 스튜디오 그리고 레이크하우스 MPP 아키텍처를 래피드마이너에 AI 허브 그리고 AI 클라우드 잡 에이전트 아키텍처—클라우드 규모로 운영되어 모든 조직의 AI 이니셔티브의 미래 경쟁력을 효과적으로 보장해요.

대규모 언어 모델 (LLM) 에서 환각 위험을 완화하기 위해 Rapidminer는 LLM과 에이전트 및 엔터프라이즈 데이터 사이에 직접 연결을 설정해요.이 연결은 다음에 의해 촉진돼요. 온톨로지와 그래프 데이터 오버레이.결과적으로 데이터에 관한 문의는 실제 데이터에 대한 직접 쿼리를 트리거하여 기억되거나 조작된 응답이 생성되지 않아요.결과 쿼리는 투명하고 검사 가능해서 상담원 운영에 대한 명확한 통찰력을 제공해요.Rapidminer AI Cloud는 또한 에이전트에게 특정 행동과 기능을 부여하는 특수 제작 도구를 제공하고 포괄적인 추적과 로깅으로 보완해요.이를 통해 Rapidminer 소프트웨어를 사용하여 개발한 에이전트가 결과를 산출하는 방법을 완벽하게 이해하고 감사 가능한 기록을 보장해요.

기업은 데이터를 기반으로 번창해요. 모든 기능과 시스템을 뒷받침하고 운영과 혁신을 가능하게 하는 기록된 정보죠.이 데이터는 제품 및 서비스 설계부터 제조에 이르기까지 비즈니스 프로세스를 구동하는 시스템 내에서 지속적으로 생성돼요.이 방대한 데이터의 바다에는 헤아릴 수 없는 가치가 있어요.데이터 분석을 적용하면 심오한 인사이트가 열리고 더 나은 의사결정과 더 효율적인 프로세스가 가능해요.이러한 분석에서 추출한 인텔리전스는 정말 혁신적이에요.

이 잠재력을 활용하기 위해 우리 소프트웨어는 범용 데이터 오버레이를 만들어요.이 강력한 도구는 수많은 소스 시스템에 흩어져 있는 모든 기업 데이터를 통합하고 의미적으로 강화해요. 각 시스템은 별개의 비즈니스 프로세스를 지원해요.이러한 통합과 강화가 핵심이에요. 다양한 영역과 비즈니스 기능에 걸쳐 질문을 던지고 전체론적 관점을 제공할 수 있기 때문이에요.궁극적으로 범용 데이터 오버레이는 효과적인 데이터 분석 기능의 필수 기반이에요.

이러한 토대를 바탕으로 인텔리전스 계층을 통해 조직이 탁월한 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 특정 분석을 개발할 수 있어요.이러한 분석에는 다양한 형태가 있을 수 있어요.

판매 대시보드 같은 설명적 분석은 판매 효과와 최근 거래로 인한 수익을 포함하여 과거 성과를 명확하게 보여 줘요.

예측 모델은 플랜트 운영자에게 중요한 부품 교체 시기를 정확하게 알려주어 비용이 많이 드는 계획되지 않은 고장을 방지할 수 있어요.규범적 모델은 제품 제조를 위한 최적의 파라미터를 자동으로 설정하여 최고의 효율성을 보장할 수도 있어요.

본질적으로, 우리는 봐요. 데이터 분석, 통합, 인텔리전스 완벽하게 통합된 기능으로서요.이는 기업 전체에서 데이터에 기반한 결정을 내리는 데 절대적으로 중요해요.이것이 바로 우리가 고객을 위해 이러한 모든 측면을 포괄하고 엔터프라이즈급 확장성과 강력한 거버넌스를 제공하는 포괄적인 플랫폼을 구축한 이유예요.