Quantexa, 기업 전반에 걸쳐 데이터 품질 및 사용성 혁신 도모하는 Microsoft Fabric용 AI 기반 워…
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11.21 02:50
공공 및 민간 분야에 의사결정 인텔리전스(DI) 솔루션을 공급하는 콴텍사(Quantexa)가 Microsoft Ignite를 통해 Microsoft Fabric용 Quantexa Unify Workload의 즉시 사용이 가능하다고 발표했다.
데이터 엔지니어와 데이터 과학자, 애널리스트, 비즈니스 실무자들은 이 혁신적인 워크로드를 통해 Microsoft Fabric 내에서 여러 소스의 데이터를 손쉽게 연결하고 지속적인 업데이트가 가능하다. 기업이나 기관들은 Quantexa Unify 워크로드를 통해 불일치나 오류에도 불구하고 사람, 비즈니스, 위치, 연락처와 같은 동일한 엔티티의 기록을 자동으로 식별, 일치시키고 통합이 가능하다.
애널리틱스와 생성형 AI에 필요한 신뢰할 수 있는 데이터 기반 구축
Quantexa Unify는 OneLake에서 직접 데이터를 읽고 데이터 소스의 정제, 구문 분석 및 정규화를 자동화시킨 다음, 정교한 데이터 매칭을 수행함으로써 OneLake에서 데이터의 연결된 뷰를 생성하게 된다. Quantexa Unify는 사전 구성된 매칭 템플릿을 제공하기 때문에 사용자 입장에선 필요한 매칭 품질 수준의 정의가 가능하다. 데이터 품질 메트릭과 문제를 강조하기 위해 Microsoft Power BI 보고서가 제공된다. 워크로드는 Microsoft Fabric 내에서 직접 실행되며, 더 광범위하게 사용할 수 있도록 결과를 OneLake에 다시 기록하게 된다.
그 결과 신뢰할 수 있는 데이터로 지속적인 업데이트 과정을 거치게 되는 전사적 차원의 데이터 자산의 확보가 가능해진다:
· Microsoft의 전체 데이터, 애널리틱스, 비즈니스 생산성 서비스 제품군에 원활한 통합이 가능해진다.
· 비즈니스 인텔리전스 기능의 극대화가 가능해진다.
· 지식 그래프로 연결된 컨텍스트 보기를 제공해 고급 그래프 기반 분석의 활용이 가능하다.
· 개인적으로 구축 및 학습된 AI 모델에 공급이 가능하다.
· Copilot Studio 및 Azure OpenAI와 함께 강력한 자산으로 사용해 의사 결정을 보강 또는 자동화하고 혁신 촉진을 도모할 수 있게 된다.
Quantexa Unify의 주요 기능
· 노코드(No-Code), 자동화된 데이터 매핑: 워크로드는 자체 데이터 모델로 구성이 가능하며, 시각적 인터페이스를 사용해 서로 다른 시스템 또는 데이터 소스 간에 데이터 필드를 매핑하는 프로세스를 간소화하고 가속화시킬 수 있게 된다.
· 고급 엔티티 매칭: 즉시 사용 가능한 구성과 머신 러닝을 사용해 워크로드는 엔티티 유형 간에 고품질 매칭을 수행함으로써 레코드를 연결하고 불완전한 데이터 보강이 가능하다.
· 상황에 맞는 인사이트: 중요한 연관성을 발견하고, 숨겨진 관계를 드러내며, 지식 그래프의 생성이 가능해진다.
· 데이터 품질: Power BI 대시보드를 사용해 데이터 품질 문제를 발견하고 해결할 수 있다.
· 확장성 및 성능: 이 워크로드는 속도와 확장성에 최적화돼 있어 데이터의 양과 복잡성이 압도적인 대규모 엔터프라이즈 환경에 적합하다.
· 보다 빠르고 더욱 개선된 의사 결정에 필요한 데이터 액세스의 민주화: 조직 전반의 기술 및 비즈니스 실무자가 신뢰할 수 있는 데이터에 액세스하고 사용할 수 있도록 기업의 역량에 더욱 속도를 낼 수 있다. Microsoft Copilot을 비롯한 Microsoft의 전체 분석 도구 제품군에서 Quantexa Unify의 결과를 활용할 수 있다.
Quantexa의 제품부문 최고 책임자인 Dan Higgins는 “Ignite에서 Microsoft Fabric용 Quantexa Unify의 프리뷰를 발표한 것은 Microsoft와의 지속적인 협력 과정에서 중요한 이정표가 될 것이다. Microsoft Fabric을 위한 Quantexa의 AI 기반 워크로드는 조직이 데이터 준비성을 달성하는 방식을 혁신함으로써 생성형 AI 투자를 극대화하게 된다. 이 강력한 통합을 통해 조직은 외부 및 내부 데이터 소스를 사용해 복잡한 엔터티 관계를 빠르고 정확하게 해결함으로써 더욱 강화된 의사 결정의 기반의 구축이 가능해진다. Microsoft Fabric의 확장성과 유연성을 활용해 기업이 혁신을 주도하고 이전과는 전혀 다른 방식으로 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다.
Microsoft Fabric의 테크니컬 펠로우 겸 CTO인 Amir Netz는 “Quantexa의 혁신이 Microsoft Fabric에 강력한 기능을 제공하게 돼 기쁘다. 이를 통해 조직은 Microsoft Fabric 내에서 데이터를 사용해 보다 나은 의사 결정과 운영 효율성의 개선 효과를 도모할 수 있다. 디지털 변혁에 더욱 속도를 내기 위해 Microsoft Fabric 의존도가 높아지는 고객들은 이 기능을 통해 신뢰할 수 있는 전사적 데이터 자산 내에서 데이터 투자에서 기대하는 심층적인 인사이트를 확보할 수 있다. Quantexa와의 지속적인 협력을 통해 고객이 새로운 기회를 창출하고 AI 및 데이터 기반 이니셔티브에 대한 확신을 가질 수 있도록 지원할 수 있기를 기대한다”고 언급했다.
유명 금융기관인 Novo Banco도 프라이빗 프리뷰에 합류
Quantexa는 고객이 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트로 Quantexa Unify를 경험할 수 있는 공개 프리뷰와 더불어 Quantexa Unify를 구축할 준비가 된 고객을 위해 비공개 프리뷰도 오픈했다. Microsoft Ignite에서 초기 비공개 프리뷰 참여자인 노보 방코(Novo Banco)도 Quantexa 및 Microsoft와 함께 전사적인 데이터 자산 구축 의사를 밝혔다. 노보 방코는 포르투갈에 본사를 두고 개인 및 기업 고객에게 서비스를 제공하는 유명한 금융 기관으로, 유럽 전역으로 은행 서비스를 확장하는 등 디지털 혁신에 나서고 있다.
Novo Banco의 최고 운영 책임자인 Seamus Murphy는 “종합적인 데이터 뷰를 통해 고객 행동을 이해하면 은행은 커뮤니케이션과 서비스를 개인화함으로써 고객 관계 강화는 물론 단 한 번의 투자로 고객과 은행의 보호가 가능해진다”고 밝혔다.
그는 이어 “수직적 솔루션을 구축하는 현재의 추세는 비용 효율적이지 않고 의도한 비즈니스 효과를 창출하지 못한다는 단점이 있다. 전사적 데이터 자산은 은행에서 효과적인 데이터 운영의 미래에 해당한다. Quantex의 Unify for Microsoft Fabric은 조직 및 데이터 사일로를 해체함으로써 고급 분석, AI를 사용한 효율성, 더 나은 고객 서비스를 가능하게 하는 기반이 될 것으로 본다”고 강조했다.
Microsoft Fabric용 Quantexa Unify 의 공개 또는 비공개 프리뷰에 참여할 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보려면 웹사이트를 방문하면 된다.
리소스
· Microsoft Fabric Ignite 블로그: https://aka.ms/Fabric-Ignite24
Quantexa 소개
콴텍사(Quantexa)는 기업 등 조직이 상황에 맞는 데이터를 활용해 신뢰성 있는 운영 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 의사 결정 인텔리전스 분야를 개척한 글로벌 AI, 데이터 및 분석 소프트웨어 기업이다. 콴텍사의 의사 결정 인텔리전스 플랫폼은 최신 AI 기술을 활용해 사일로화된 데이터를 통합하고 이를 가장 신뢰할 수 있고 재사용 가능한 리소스로 전환함으로써 조직이 숨겨진 위험과 새로운 기회를 발견할 수 있도록 지원한다. 이 플랫폼은 고객 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터 관리, 고객 인텔리전스, KYC, 금융 범죄, 리스크, 사기, 보안 등 주요 과제 해결에 나서고 있다. 콴텍사 의사 결정 인텔리전스 플랫폼(Quantexa Decision Intelligence Platform)은 기존 접근 방식보다 90% 이상 증가한 정확도와 60배 빠른 분석 모델 해상도로 운영 성과를 향상시킨다. 콴텍사의 의사 결정 인텔리전스 플랫폼에 대해 독립적으로 의뢰한 Forrester TEI 연구에 따르면 고객들은 3년 동안 228%의 ROI를 달성한 것으로 나타났다. 2016년에 설립된 Quantexa는 현재 800명 이상의 구성원들과 수천 명의 플랫폼 사용자들이 전 세계에서 수십억 건의 트랜잭션과 데이터 포인트를 다루고 있다.
