향상된 성능, 최적화된 데이터 이동, 더욱 빠른 인사이트
효율적인 프로세싱, 빠른 인사이트
인-데이터베이스(In-Database) 프로세싱을 통해 데이터베이스 내에서 분석 모델을 실행하세요. 데이터가 있는 곳으로 분석 작업을 옮기고 최적화된 쿼리 실행 계획과 병렬 처리 기능을 활용하면 확장성을 높이고 인사이트 도출 시간을 앞당길 수 있습니다.
생산성 향상
예측 모델링, 머신 러닝 등 고급 분석에 필요한 변환 및 스코어링 단계를 더 이상 수작업으로 하지 마세요. 데이터베이스 내 프로세싱 및 스코어링 액셀러레이터를 이용하면 모델 배포 프로세스를 자동화하여 데이터 및 IT 운영 팀의 생산성을 높일 수 있습니다.
고품질 데이터
케이싱, 추출, 매치 코드 생성, 식별 분석 등 데이터 품질 기능을 데이터베이스 내에서 실행하세요. 데이터가 데이터베이스를 벗어나지 않으므로 네트워크 I/O 오버헤드가 제거되고, 다중 노드 아키텍처를 활용하여 성능을 향상하고 보안을 강화할 수 있습니다.
데이터 이동의 최소화
데이터베이스 내의 AI 및 분석을 계층화하고 공동 배치하여 데이터 이동을 최소화하세요. 서로 단절된 수동 프로세스와 반복적인 데이터 이동은 의사결정의 속도를 늦춥니다. 불필요한 데이터 이동을 없애면 데이터 처리 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
