당신의 데이터, 당신의 AI, 당신의 미래
데이터를 기반으로 구축된 AI, 앱, 에이전트를 사용하여 AI 네이티브 제품을 출시하고, 더 빠른 인사이트를 확보하며, 복잡한 워크플로를 자동화하는 방법을 알아보세요.
ML 및 AI 프로덕션 가속화
에이전트 개발
파운데이션 모델과 자체 데이터 및 모델을 사용하여 에이전틱 워크플로를 설계, 테스트, 배포하고 기본 내장 거버넌스와 관측 가능성 기능을 활용해 보세요.
RAG 및 검색 파이프라인
정형화된 테이블과 비정형 문서를 검색 시스템에 결합하여 대규모로 정확하고 감사 가능한 AI 답변을 제공합니다.
LLM 미세 조정 및 평가
자체 데이터로 모델을 미세 조정하여 정확도를 개선하고, 추론 비용을 절감하며, IP 및 결과물에 대한 제어권을 유지하세요.
저지연 실시간 앱
고객 데이터 보강
원시 데이터를 실행 가능한 360도 고객 뷰로 전환하여 더 스마트한 의사결정을 내리고 참여도를 높이세요.
실시간 사기 탐지
100ms 미만의 지연 시간으로 250개 이상의 ML 기능을 계산하여 실시간으로 사기를 탐지합니다. 전문 스트리밍 인프라가 필요하지 않습니다.
실시간 개인화
포괄적인 데이터를 사용하여 참여도, 전환율, 고객 충성도를 높이는 역동적이고 개인화된 상호 작용을 강화하세요.
모델 선택
리소스 최적화
리소스를 효과적으로 분석하고 할당하여 비용을 절감하고, 실시간으로 여러 팀과 시스템의 생산성을 향상시키세요.
대규모 모델 서빙
자동 스케일링 Endpoint, A/B 테스트 및 drift 모니터링으로 모든 규모의 모델을 배포할 수 있으며, 별도의 MLOps 스택이 필요하지 않습니다.
수요 전망
데이터 기반 예측을 사용하여 수요를 예측하고 낭비를 줄이며 제품과 서비스의 적시 제공을 보장하세요.
고객의 데이터를 기반으로 구축된 AI로 돋보이세요
선도적인 기술 기업들은 Databricks에서 AI, 앱, 에이전트를 구축하여 통합 비용 없이 통합된 데이터와 거버넌스가 적용된 인프라를 확보합니다.주요 제품
기술 및 AI 파트너 에코시스템
Databricks 파트너는 기술 산업에 중점을 둔 솔루션과 데이터 도구를 제공하여 더 빠르게 혁신하고, 비용을 절감하며, 데이터에서 더 큰 가치를 창출할 수 있도록 지원합니다.
리소스
웨비나
블로그
가이드
FAQ
제품 분석 플랫폼은 주로 소프트웨어 애플리케이션 내에서 기능 채택, 사용자 흐름, 전환 이벤트 등 사용자 행동을 파악하여 제품 경험을 최적화하는 데 사용되는 전문 도구입니다.
그러나 통합 데이터 플랫폼을 기반으로 구축된 SaaS 데이터 분석 전략은 훨씬 더 광범위합니다. 이는 영업, 마케팅, 재무, 운영 데이터 등 다른 모든 비즈니스 데이터와 함께 제품 데이터를 단일 거버넌스 환경에서 중앙 집중화합니다.
이 통합된 접근 방식을 통해 기술 기업은 자체 데이터를 기반으로 AI, 앱, 에이전트를 빌드할 수 있습니다. 특히, 이는 단순히 인앱 행동에만 초점을 맞추는 것이 아니라, 정확한 고객 360도 뷰 구축, AI 및 머신러닝을 적용한 실시간 개인화 지원, 전체 고객 수명 주기에 걸친 리텐션 최적화 등 포괄적인 사용 사례를 구현할 수 있게 해줍니다. 운영 및 분석 데이터를 위해 Lakebase 및 Lakehouse 와 같은 단일 기반을 사용하면 별도의 시스템을 관리하는 데 따르는 복잡성과 지연 시간을 없앨 수 있습니다.
소프트웨어 회사는 임베디드 분석을 사용하여 대시보드, 보고서, AI 추천을 애플리케이션 인터페이스에 직접 통합함으로써 고객에게 인사이트를 제공합니다. 이 프로세스는 효과적으로 제품에 인텔리전스를 내장하여 고객이 별도의 분석 포털로 이동할 필요 없이 상황에 맞는 중요한 데이터 인사이트를 볼 수 있게 해줍니다.
대시보드와 데이터를 기반으로 구축된 AI 추천 을 내 장하면 별도의 분석 스택 없이도 참여를 유도하고 제품 가치를 높일 수 있습니다.
기술 기업들은 자사 데이터를 기반으로 구축된 AI, 앱, 에이전트 의 힘을 이용해 여러 데이터 기반 사용 사례를 통해 고객 이탈에 선제적으로 대응하고 유지율을 높입니다:
- 리텐션 최적화: 데이터 기반 인사이트를 사용하여 이탈이 발생하기 전에 예측하고 방지하여 의사 결정을 가속화하고 장기적인 고객 참여를 유도합니다.
- 고객 360 및 행동 기반 세분화: 고객 행동을 분석하여 개인화된 캠페인을 제공하는 데 도움이 되는 포괄적인 360도 고객 뷰를 생성합니다. 이 전략은 모든 채널에서 참여도와 전환율을 높이는 데 도움이 됩니다.
- 생애 가치 모델링: 고객 생애 가치를 모델링하여 비즈니스 전략을 수립하고, 지출을 최적화하며, 가치 가 높은 세그먼트 전반에서 참여도를 높이세요.
- 차선책(Next-best-action) 모델: AI 및 ML 모델을 데이터에 적용하여 각 고객에게 최적의 행동을 추천하고 전환율과 평생 가치를 높입니다.
- 실시간 개인화: 포괄적인 데이터를 사용하여 대규모로 동적이고 개인화된 상호작용을 지원하여 참여도, 전환율 및 고객 충성도를 높입니다.