이 웨비나는 다음에서 후원합니다.
웨비나 정보
의사 결정과 인공 지능 모델의 사용 모두에서 데이터가 점점 더 중요해지고 있습니다. 에 따르면 2023년 데이터 무결성 동향 설문조사, 오직 46%의 사람들만이 의사 결정을 위해 자신의 데이터를 신뢰하며, 자신의 데이터를 신뢰하는 데 어려움을 겪는 사람들 중 70%는 데이터 품질이 가장 큰 문제라고 말합니다.
데이터 품질은 귀하에게 무엇을 의미합니까? 고품질 데이터를 확보하는 데에는 여러 가지 측면이 있으며 상황에 따라 다른 의미를 가질 수 있습니다. 이 웨비나에 참여하여 다음을 포함하여 데이터와 데이터에 의존하는 의사결정을 모두 신뢰할 수 있도록 데이터 품질을 개선하는 방법을 알아보세요.
- 고객이 데이터를 신뢰할 수 있도록 다양한 데이터 품질 접근 방식을 적용한 방법
- 저장된 데이터와 이동 중인 데이터를 포함하여 향상된 데이터 품질이 필요한 가장 일반적인 고객 사용 사례 카테고리입니다.
- 자신의 데이터를 신뢰하는 방법을 배울 수 있도록 이상 탐지 및 시스템 제안과 같은 인공 지능을 활용하는 자동화된 프로세스를 사용하여 대규모로 데이터 품질을 개선하는 현대적인 접근 방식
- 데이터 거버넌스 프레임워크가 데이터 품질 개선 노력을 가속화하는 방법
연사 소개
줄리 스킨
수석 제품 마케팅 관리자, 정확하게
Julie Skeen은 Precisely의 선임 제품 마케팅 관리자입니다. 그녀는 데이터 집약적인 산업 분야의 고객을 위한 솔루션 분야에서 25년 이상의 경험을 가지고 있습니다. 그녀는 고객의 요구 사항을 이해하고 Precisely의 데이터 품질 및 데이터 관찰 가능성 솔루션이 이러한 요구 사항과 일치하는지 확인하는 데 중점을 둡니다.
폴 라스무센
수석 제품 관리자, 정확하게
Precisely의 제품 관리자인 Paul은 데이터 무결성, 분석, 거버넌스 및 DataOps에 중점을 두어 기업이 데이터 문제를 해결하도록 돕는 데 열정을 쏟고 있습니다. 그는 샌안토니오에 있는 텍사스대학교에서 경영정보시스템 학사 학위를 취득한 후 엔지니어링, 컨설팅 및 제품 관리 산업에서 수년간의 경험을 축적하여 강력한 기술적 배경과 비즈니스 통찰력을 얻었습니다.
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