Lalit Patil Archives - �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터

데이터, 디지털 시대 비즈니스 혁신 위한 전략적 자산

Adam Park — Fri, 28 Feb 2025 00:16:01 +0000

기업은 방대한 데이터를 생성합니다. 하지만 효과적으로 활용하는 조직은 10% 미만입니다. 의사결정 개선, 운영 효율 향상, 혁신 촉진 등을 위해 데이터를 전략적 자산으로 활용하려면 같은 통합 플랫폼이 필요합니다.

글쓴이: 라릿 파틸(Lalit Patil), 번역: 클로드(Claude)

�鶹ԭ�� Business Data Cloud는 �鶹ԭ�� 및 비�鶹ԭ�� 소스의 데이터를 통합 의미 계층으로 중앙화하여 데이터 및 분석 요구사항을 통합하는 SaaS 단일 플랫폼으로, 새로운 차원의 인사이트, 고급 분석 및 AI 기능을 제공합니다. (이미지: GETTY)

오늘날 기업은 고객 상호작용, 판매 거래, 운영 프로세스, 센서 판독에 이르기까지 전례 없는 양의 데이터를 생성합니다. 그러나 만이 인사이트 기반 기능을 활용하고 있습니다. 이는 엄청난 미개발 잠재력을 의미합니다.

많은 기업이 이 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 어려움을 겪으며, 이는 효율성 향상, 고객 경험 개인화, 성장 촉진 능력을 저해합니다. 데이터 양과 실행 가능한 인사이트 사이의 이러한 단절은 현대 비즈니스 환경에서 중요한 과제입니다. 다행히 새로운 데이터 솔루션들이 등장하여 기업들이 데이터에 숨겨진 잠재력을 마침내 활용할 수 있도록 돕고 있습니다.

�鶹ԭ��왶� Databricks, 데이터왶� AI의 새로운 시대를 열다��특집 기사

�鶹ԭ��는 모든 �鶹ԭ�� 데이터를 통합, 관리하며 서드파티 데이터왶� 연결되는 완전 관리형 SaaS 솔루션 를 발표하고, Databricks왶�의 전략적 파트너십을 통해 AI 및 데이터 분석 역량을 강화할 방침입니다.

데이터 복잡성의 숨겨진 세금

이 문제는 복잡하고 분산된 데이터 관리에서 비롯됩니다. 데이터는 각기 다른 도구를 사용하는 다양한 팀의 사일로에 존재하며, 레거시 시스템이 클라우드 애플리케이션과 공존하고, 가치 있는 정보가 다양한 플랫폼에 분산되어 있습니다. 품질이 낮은 데이터는 조직에 시킵니다.

이러한 단편화는 조직에 “숨겨진 세금”을 만들어내며, 다음과 같은 여러 방식으로 나타납니다:

지속적인 데이터 모델 변경 요청
혼란을 초래하는 동일 데이터의 여러 사본
신뢰할 수 없는 데이터 모델
정보에 대한 느리고 요청 기반의 접근

이 모든 것은 단순한 효율성 손실 이상입니다. 이는 기회 상실로 이어집니다.

통합 플랫폼: 미래를 위한 기반

해결책은 모든 정보를 통합하고 데이터를 수집, 정제, 변환, 구성하여 사용 가능한 제품으로 만드는 데 필요한 도구왶� 인프라를 제공하는 통합 플랫폼에 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 중심 세계에서 생존하는 데 중요합니다. 맥킨지의 “” 비전은 “데이터 유비쿼티” 또는 데이터의 광범위한 존재가 일반화 된 미래를 그립니다.

이는 비즈니스 데이터 클라우드()가 등장하는 지점입니다. �鶹ԭ�� 비즈니스 데이터 클라우드는 데이터 및 분석 요구사항을 통합하는 SaaS 단일 플랫폼으로, �鶹ԭ�� 및 비�鶹ԭ�� 소스의 데이터를 통합 의미 계층으로 중앙화하여 새로운 차원의 인사이트, 고급 분석 및 AI 기능을 제공합니다.

�鶹ԭ�� Business Data Cloud 구성도

이 통합된 접근 방식의 핵심은 “조율된 데이터”의 중앙 허브로 시각화할 수 있는 개념입니다. 이 허브는 통합 데이터 플랫폼의 중심으로 작용하며, 다양한 데이터 소스(전통적인 기업용 애플리케이션, SaaS 솔루션, 데이터 레이크)를 나타내는 여러 스포크에 의해 공급됩니다.

이 플랫폼은 클라우드 기반 도구왶� 견고한 데이터 “레이크 하우스” 아키텍처의 조합을 활용하여 이 모든 이질적인 정보를 함께 가져옵니다. 이를 통해 기업은 모든 원시 데이터를 유지하면서도 특정 분석 요구사항에 맞게 구성할 수 있습니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

데이터 통합: 다양한 데이터 소스에 연결
데이터 거버넌스: 데이터의 정확성과 일관성 확보
데이터 모델링: 데이터에 대한 공통된 이해 생성
데이터 변환: 분석을 위한 데이터 정제 및 준비
분석 및 AI: 시각화, 보고 및 고급 분석을 위한 도구 제공. �鶹ԭ�� BDC는 인사이트 앱을 통한 기성 보고서도 제공합니다.

이 플랫폼은 조직 전체에 걸쳐 데이터의 통합된 뷰를 만드는 것을 목표로 합니다. 데이터를 통합 의미 계층으로 중앙화하여 새로운 인사이트를 제공하고 고급 분석 및 AI 기능을 활성화합니다. 이 접근 방식은 데이터 관리를 단순화하고 기업이 정보 자산을 활용하는 방식을 변화시킵니다.

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�鶹ԭ�� Business Data Cloud는 완전 관리형 SaaS 솔루션으로 모든 �鶹ԭ�� 데이터를 통합 및 관리하고 타사 데이터왶� 원활하게 연결하여 사업부 리더에게 더욱 영향력 있는 의사결정을 내릴 수 있는 컨텍스트를 제공합니다.

중요한 사실은, �鶹ԭ�� BDC 내의 데이터브릭스(�鶹ԭ�� Databricks) 통합이 고급 데이터 엔지니어링 및 기계 학습을 위한 강력한 엔진을 제공한다는 점입니다. 데이터브릭스의 기능과 BDC의 통합 데이터 기반을 결합하면 조직이 정교한 AI 모델을 구축하고 더 깊은 인사이트를 생성할 수 있어, 원시 데이터에서 실행 가능한 인텔리전스로의 여정을 가속화합니다.

디지털 시대의 전략적 자산으로서의 데이터

이러한 종류의 데이터 관리 이점은 상당합니다. 소매업체는 온라인 및 매장 내 판매를 충성도 데이터왶� 결합하여 고객 가치에 대한 진정한 관점을 확보함으로써 개인화된 제안과 최적화된 재고를 가능하게 합니다. 제조업체는 센서 및 생산 데이터를 결합하여 장비 고장을 예측하고, 유지보수를 최적화하며, 가동 중단 시간을 줄일 수 있습니다. 금융 기업은 통합된 고객 관점을 확보하여 개인화된 조언, 맞춤형 투자, 사전 사기 감지를 제공합니다. 이는 통합 데이터 플랫폼이 어떻게 비즈니스를 변화시켜 데이터를 분산된 자원에서 전략적 의사 결정을 위한 강력한 엔진으로 전환할 수 있는지에 대한 몇 가지 예에 불과합니다.

데이터 반응형에서 데이터 중심으로

의 “데이터는 새로운 석유”라는 주장은 오늘날에도 여전히 유효합니다. 석유처럼 데이터도 유용하게 사용하려면 정제가 필요합니다. 포괄적이고 통합된 데이터 전략을 성공적으로 구현하는 조직은 점점 더 데이터 중심적인 비즈니스 환경에서 선두를 차지할 것입니다.

2025년 성공전략: 클라우드 ERP왶� AI, 짶�속가��성의 컨버전스��특집 기사

2024년 비즈니스 환경에서는 , AI,��이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025년에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속가능한 성장과 혁신을 이끌어낼 전망입니다.

데이터 관리에 대한 통합된 접근 방식은 비즈니스 정보의 잠재력을 완전히 활용할 수 있게 합니다. �鶹ԭ�� 비즈니스 데이터 클라우드왶� 같은 솔루션은 이러한 접근 방식의 예로, 데이터 및 분석 요구사항에 대한 통합 플랫폼을 제공합니다. 이러한 플랫폼을 활용해 조직은 다음의 효과를 도모할 수 있습니다.

더 나은 데이터 기반 의사 결정
운영 효율성 향상
더 큰 혁신 촉진

이 통합 전략을 수용함으로써 기업은 기업 관리의 다음 시대에서 번창할 수 있는 위치를 확보합니다. 데이터 정제왶� 활용을 마스터하는 기업은 진화하는 비즈니스 환경에서 중요한 경쟁 우위를 얻게 될 것입니다.

원문: , , Forbes.com

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ERP왶� AI, 사이버보안 환경의 변화

Adam Park — Thu, 20 Jun 2024 16:52:33 +0000

AI가 잘못 사용될 가능성은 있지만 으로서의 잠재력이 막대합니다. 방대한 데이터세트로 훈련 받은 AI가 복잡한 시스템에서 위협을 적극 식별해 내는 성공적인 적용사례가 속속 등장하고 있습니다.

글쓴이: 랄리트 파틸(Lalit Patil)

왶� , 나아가 처럼 새롭게 등장한 여러 기술로 인해 우리의 비즈니스 방식이 바뀌었습니다. 하지만 동시에 새로운 사이버보안 당면과제도 생겨났죠. 지난 2023년 한 해에만 데이터 유출 사고로 인해 비즈니스에 평균 445만 달러의 손실이 발생했고 데이터 유출 사실을 탐지하는 데 평균 207일이 걸렸습니다. 이처럼 변화 발전하는 위협 환경 때문에 보다 정교한 보안 조치가 필요합니다.

생성 AI 시대의 보안 당면과제

전통적으로 두꺼운 성벽이 첫 번째 방어선이었습니다. 유사하게 방화벽이 액세스 컨트롤 리스트나 침입 예방 시스템과 함께 디지털 자산에 대한 최외곽 방어선 역할을 했습니다. 하지만 오늘날의 ‘지능형 지속보안위협(APT)’은 기존의 방어체계를 우회할 새로운 방안을 찾아 내는 데 훨씬 능숙합니다.

AI가 잘못 사용될 수 있지만 사이버공격에 대한 방어수단으로서의 잠재력이 막대합니다. 방대한 데이터세트로 훈련 받은 AI가 복잡한 시스템에서 위협을 적극 식별해 내는 성공적인 적용사례가 속속 등장하고 있습니다. (이미지: GETTY)

클라우드 ERP왶� 비즈니스 AI는 복잡한 시스템을 낳았고 기존의 단일 장벽 보안 전략은 불충분합니다. 더욱이 기업 데이터의 60% 이상이 클라우드에 저장되므로 거대한 네트워크가 탄생했죠. 이처럼 확장된 네트워크왶� 원격근무 인력이 전통적인 보안 경계 너머에서 액세스하는 상황에서는 보안 당면과제가 한층 더 복잡해집니다.

가트너(Gartner)에 따르면 , 생성 AI는 2024년 사이버보안 트렌드를 움직이는 10대 동인 중 하나입니다. 생성 AI를 개발하고 파인튜닝하려면 많은 데이터에 액세스해야 하죠. 엄격한 데이터 분류가 없다면 민감한 데이터가 우연히 기계학습 모델에 내장되어 데이터 유출 잠재력이 커집니다.

2025년 성공전략: 클라우드 ERP왶� AI, 짶�속가��성의 컨버전스��특집 기사

생성 AI는 사람이 생각하는 방식을 학습하고 흉내내는 스마트한 도구왶� 같습니다. 하지만 사람과 마찬가지로 맹점도 있죠. 예컨대 가짜 데이터로 인해 생성 AI가 잘못 배울 수 있고 가짜 기사나 뉴스를 만드는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 취약점은 기계학습 모델 자체의 잠재적 보안 허점과 맞물려 생성 AI를 보안 공격을 부추기는 대상이 될 수 있죠.

안전한 디지털 영역 만들기

이상의 당면과제에 대응하기 위해서는 기존의 사이버보안 전략을 다시 생각해야 합니다. 우리의 시스템을 안전하게 지키려면 몇 가지 사전 대응 조치가 필요합니다.

보안 프레임워크 수용: NIST CSF 같은 프레임워크는 체계적인 접근법을 제공합니다. 단순한 체크박스 중심의 규정 준수 마인드를 벗어나 늘 변화 발전하는 위협에 대비하는 사전 대응식 마인드를 만듭니다.

엔터프라이즈 사이버보안 프레임웍

저희 �鶹ԭ��에서는 을 보안 로드맵으로 삼고 있습니다. 이 프레임워크를 적용한 기업은 식별(Identify), 탐지(Detect), 보호(Protect), 대응(Respond), 복구(Recover), 거버넌스(Govern) 등 6대 핵심 원칙을 토대로 보다 조직적이고 포괄적인 접근법을 취할 수 있습니다. 이 기본 원칙은 사이버 위협에 따른 복잡하고 지속적인 도전에 대응할 수 있는 성숙하고 내구성 있는 사이버보안 전략의 기반입니다.

제로 트러스트: 기본적으로 제로 트러스트(Zero Trust)는 보안 시스템을 간소화합니다. 제로 트러스트는 기본적으로 보안 침해가 발생한다는 전제 하에서 움직입니다. 사용자 신원, 장소, 장비 건강상태 등 다양한 데이터 포인트를 이용해 모든 사용자를 매번 확인합니다. 이 단계를 통해 사람들에게 정말로 필요할 때 필요한 만큼만 액세스를 제공합니다. 유출 사고는 발생하기 마련이라는 가정 하에서 운영하기 때문에 데이터를 구역별로 분리하고 암호화를 실시해 보안을 개선하는 데 중점을 둡니다.

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최신 ERP 보안 기능은 날로 진화하며 개선되고 있습니다. 그런데도 왜 기업은 더 많이 노출되고 있다고 느낄까요? 부분적으로 이는 디지털 및 클라우드 기술의 급격한 가속화 때문입니다. �鶹ԭ�� 인사이트가 제시하는 7대 ERP 보안 이슈왶� 해결 방안을 확인하세요.

제로 트러스트 환경에서 직원은 언제 어디서나 안전하게 일할 수 있습니다. 또한 데이터 이동과 관련된 리스크를 최소화하고 보안 취약성도 해소함으로써 클라우드로의 이전을 보다 안전하고 원활하게 보장합니다.

패치 관리: 기름칠을 잘 한 기계도 정기적인 점검과 수리가 필요하듯이 보안 시스템도 정기 점검과 수리가 필요합니다. 패치 관리는 문제로 발전하기 전에 취약한 부분을 미리 파악해 고치는 예방 조치입니다.

패치 적용 효과는 명확합니다. 값 비싼 데이터 유출을 예방해 민감한 데이터 노출로 재무적 손실과 명성에 타격을 입는 일을 피할 수 있죠. 생산성에 영향을 주는 운영 시스템 다운타임이나 시스템 고장을 방지합니다. 정기적인 패치는 소프트웨어 결함을 방지하고 보다 원활하고 효율적인 운영을 보장해 전반적으로 대응력 높은 시스템을 제공합니다.

보안의 미래: AI왶� 협업

AI가 잘못 사용될 수는 있지만 사이버공격에 대한 방어수단으로서의 잠재력이 매우 큽니다. 방대한 데이터세트로 훈련 받은 AI가 복잡한 시스템 내에서 적극적으로 위협을 식별할 수 있는 성공적인 적용사례가 속속 등장하고 있습니다. 잠재적인 보안 침해가 탐지되면 머신러닝 알고리즘은 분리된 여러 환경을 만들어 위협의 행동 방식을 시험하는 작업을 자동화할 수 있습니다.

클라우드 ERP로 AI 잠재력을 실현할 4가지 방안��특집 기사

AI 시대를 선도하려면 클라우드 ERP로의 전환을 통한 현대화가 필수입니다. 확장성과 효율성, 보안, 비용 절감까지. 클라우드로의 전환이 AI의 잠재력을 어떻게 폭발적으로 키우는지 확인해 보세요.

이를 통해 사고 조사를 더 빨리 진행하고 적시에 대응할 수 있습니다. AI를 활용한 리포트로 보안 취약점을 요약하고 우선순위를 부여해 보안 팀이 전략적인 문제에 집중하도록 하는 적용사례도 있습니다.

클라우드 서비스 회사왶� 보안 벤더, 비즈니스 등 관계자 사이의 협업이 관건입니다. 위협 정보왶� 선진사례를 공유함으로써 보안 취약점을 보다 빨리 효율적으로 식별하고 대응할 수 있습니다.

여러 겹의 방어 체계

결론적으로 성이 두꺼운 성벽에 의존하던 방식에서 벗어나 여러 겹의 방어 체계로 발전한 것처럼 사어버보안에 대한 접근법도 변화 발전해야 합니다. 클라우드왶� AI로 인해 디지털 환경이 확장되면서 위협도 확대되었죠. NIST CSF 같은 막강한 보안 프레임워크를 채택하고 제로 트러스트 원칙을 구현하며 AI를 활용해 위협을 탐지한다면 우리는 여러 겹의 방어 체계를 구축할 수 있습니다.

원문: , , Forbes.com

The post ERP왶� AI, 사이버보안 환경의 변화 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

비즈니스 AI왶� 클라우드 ERP로 경영환경 재편

Adam Park — Thu, 18 Apr 2024 23:28:19 +0000

는 AI의 발전을 돕는 기반을 제공합니다. 는 이를 한 차원 높여 역동적인 지능형 ERP 시스템을 만드는 데 기여합니다. 경영환경을 재편하는 비즈니스 AI왶� 클라우드 ERP, 다이내믹 듀오를 만나보세요.

글쓴이: 랄리트 파틸(Lalit Patil)

비즈니스 AI왶� 클라우드 ERP 같은 혁신 기술의 주도로 비즈니스 환경이 급속하게 변모하고 있습니다. 비즈니스 AI는 머신러닝과 자연어 처리 기술을 적용해 방대한 데이터세트를 분석해 통찰을 생성하고 업무를 자동화합니다. 클라우드 ERP는 비즈니스 프로세스를 클라우드에서 통일해 민첩성과 보안, 혁신을 강화합니다.

클라우드 ERP는 AI의 발전을 돕는 기반을 제공합니다. 비즈니스 AI는 이를 한 차원 높여 역동적인 지능형 ERP 시스템을 만드는 데 기여합니다. (이미지: GETTY)

개별 기술로도 상당한 도입효과를 제공하지만 진정한 잠재력은 이 두 기술이 힘을 합하는 데서 나옵니다. 비즈니스 AI가 숙련된 데이터 과학자라면 클라우드 ERP는 꼼꼼하고 체계적인 정보 허브라고 보시면 좋습니다. 이 둘의 강력한 조합으로 비즈니스는 운영 혁신, 심층 통찰 확보, 데이터 주도의 의사결정 등을 전례 없는 정확도로 처리할 역량이 생깁니다.

2025년 클라우드 ERP 7대 트렌드��특집 기사

2025�Ƅ 트렌드는 에이전트형 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의 과 혁신을 가속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

클라우드 ERP에서 위력을 발휘하는 생성 AI

클라우드 ERP는 생성 AI(Gen AI)왶� 거대언어모델(LLM) 같은 강력한 모델 덕분에 큰 탄력을 받습니다. 이들 AI 모델은 방대한 데이터세트로 훈련을 받아 꾸준히 학습하고 개선하는 스마트하고 적응력 있는 클라우드 ERP 시스템을 창출합니다.

책임 있는 혁신을 위해 �鶹ԭ��의 생성 AI는 세 가지 측면에 우선순위를 둡니다.

연관성(��𱹲��Գ��): 귀사의 비즈니스에 가장 귀중한 정보로 경험 맞춤화
신뢰성(��ٲ�): 높은 데이터 품질 표준으로 특히 중요 업무에 대해 무결점 시스템 기능
책임감(��ǲԲ��ٲ�): 개발 및 배포 전 과정에서 보안, 개인정보보호, 규제준수, 윤리에 집중

이를 토대로 ERP 내부에서 생성 AI를 제대로 활용하는 동시에 민감한 정보를 보호하고 책임 있는 혁신을 보장합니다.

2025년 성공전략: 클라우드 ERP왶� AI, 짶�속가��성의 컨버전스��특집 기사

비즈니스 AI에서 클라우드 ERP의 역할

AI가 진가를 발휘하려면 귀사의 비즈니스를 이해해야 합니다. 이를 위해서는 귀사의 고유한 데이터왶� 프로세스에 액세스할 필요가 있죠. 이는 주로 온프레미스 ERP 시스템에 사일로 형태로 단절되어 존재합니다. 그래서 클라우드 ERP가 중요합니다.

1. 통일된 데이터 플랫폼: 클라우드 ERP는 귀사의 모든 비즈니스 데이터를 중앙집중화하고 체계적이고 정제된 데이터 소스를 만들어 비즈니스 AI가 정확한 예측과 가치 있는 통찰을 생성하도록 돕습니다.

2. 사전 훈련된 모델: AI 솔루션 개발 작업은 복잡할 수 있고 많은 자원이 요구됩니다. 클라우드 ERP 플랫폼은 사전 구축된 AI 모델을 제공해 AI가 이를 레고 세트처럼 이용할 수 있죠. 이들 모델은 이미 만들어져 있고 모듈식이며 기존 시스템과의 통합이 용이해 비즈니스에 시간과 비용을 줄여줍니다.

3. AI 개발의 민주화: 전통적으로 AI 개발에는 기술적인 전문지식이 필요했습니다. 비즈니스 기술 플랫폼(�鶹ԭ�� BTP) 같은 클라우드 플랫폼 은 로코드/노코드(LCNC) 기능을 제공해 기술 전문가가 아닌 비즈니스 분석가 등 일반 사용자도 끌어다 놓기 인터페이스왶� 사전 정의된 템플릿을 이용해 기본 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이러한 “민주화”를 통해 보다 광범위한 사용자가 AI를 활용해 구체적인 비즈니스 당면과제를 해결할 수 있습니다. 일례로 는 로코드 도구로 자사의 ERP를 자동화왶� 신규 애플리케이션으로 맞춤화합니다.

클라우드 ERP는 AI가 번성하는 데 필요한 기반을 제공하며 비즈니스 AI는 역동적인 지능형 ERP 시스템을 만들어 이를 한층 더 발전시킵니다.

IDC의 지능형 ERP 10대 예측, 2025년 사업 전략에 어떤 의미?��특집 기사

혁신의 다음 물결은 단순한 데이터를 관리 차원을 넘어섭니다. 보다 스마트한 의사결정을 지원하고, 복잡한 워크플로우를 자동화하며,��을 운영에 직접 통합하는 것을 목표로 합니다. 2025년 주목해야할 IDC의 ERP 3대 예측을 확인하세요.

AI옵스로 막강한 클라우드 ERP 운영

AI를 적용한 기능은 클라우드 ERP 환경의 인프라왶� 운영체제, 데이터베이스, 애플리케이션 레이어 등을 모니터, 관리, 유지보수하는 데 필요한 운영 확장성과 효율성을 대폭 강화합니다. AI 적용 기능은 다음에 소개하는 3대 영역에 집중됩니다.

운영자 지원: 비즈니스 AI는 민첩한 지원을 위한 지식 발견, 일관된 문서화 및 소통을 위한 콘텐츠 생성 등의 업무에서 운영자를 지원할 수 있습니다.
지원 최적화: 서비스 티켓 발행량을 예측할 수 있고 처리능력 계획 지원을 최적화하며 사건 및 이벤트 처리 자동화가 가능합니다.
조기경보 시스템: 비즈니스 AI 주도의 예외상황 모니터링 및 탐지로 운영에 지장을 초래하기 전에 잠재적인 문제를 파악할 수 있습니다.

AI옵스(AIOps) 적용 사례는 ‘계획-실험-안정화-확장’ 같은 정형화된 접근법에 따라 개발할 수 있습니다. 하지만 이를 위해서는 생성 AI왶� 기타 AI 관행에 대한 강력한 아키텍처 기반과 디자인 패턴이 요구됩니다.

클라우드 ERP에서 안전한 AI 활용

AI왶� 클라우드 ERP가 상당한 비즈니스 가치를 제공하지만 이들의 도입효과를 극대화하려면 막강한 보안 조치가 필요합니다. 사람의 감독이 여전히 생성 AI 시스템에서도 핵심 요소이며 명확한 직원 가이드라인도 필수적입니다. 사이버공격도 우려사항이지만 AI가 위협 예방과 액세스 컨트롤 측면에서 강력한 보안 도구가 될 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘으로 데이터를 분석해 위협을 예측, 예방하는 한편 AI로 클라우드 ERP 시스템에 대한 액세스 컨트롤을 강화할 수도 있기 때문입니다.

후안 페레즈-에치고옌(Juan Perez-Etchegoyen)은 이 에서 탄탄한 보안 단계에 관해 이야기합니다. 생성 AI를 이용하는 데 있어 직원들이 따를 가이드라인을 정하고 거버넌스 모델을 확립하는 일이 조직에 이어 필수적이라고 말합니다. 또한 비즈니스 애플리케이션의 기술 측면에 대한 지속적인 모니터링도 필요하다고 강조합니다.

가트너, 2025년 10대 전략 기술 트렌드 제시��특집 기사

매년 기술 혁신은 더욱 빠르게 다가옵니다. 올해 가트너는 기술 트렌드를 “파도 타기”에 비유하며,��AI 리스크왶� 당면과제,��새로운 컴퓨팅 프론티어,��인간-기계 시너지 등 3가지 해변에 대해 이야기하고,��2025년 10대 전략기술 트렌드를 제시합니다.

앞으로 나아갈 길

비즈니스 AI왶� 클라우드 ERP의 시너지 효과는 끊임 없이 변모하는 환경에서 비즈니스의 생존과 번영에 필요한 강력한 툴킷을 제공합니다. 이들 기술이 계속 변모하면서 더욱 혁신적인 솔루션과 적용 사례의 등장을 목격할 수 있으리라 기대해 봅니다. 미래는 지속적인 학습과 적응의 자세를 수용한 이들의 손에 달려있습니다. 비즈니스 AI왶� 클라우드 ERP의 위력을 활용해 비즈니스는 무한한 가능성의 세계를 열고 정보에 입각한 확신에 찬 의사결정을 내리며 궁극적으로는 지능형 비즈니스의 새 시대에 성공을 새롭게 정의할 수 있습니다.

원문: , , Forbes.com

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