How Solution Providers Can Leverage AI to Transform Enterprise Data Fabric Platforms
이 보고서는 솔루션 제공업체들의 엔터프라이즈 데이터 패브릭 플랫폼에서 AI를 통한 혁신 방법을 조사하고, 기업의 이익을 향상시키기 위해 통합해야 할 AI 기능, AI 도구, AI 솔루션 검증, AI 데이터 관리 솔루션 제공업체들프로파일 등을 정리했습니다. AI 데이터 관리 솔루션 제공업체프로파일 등을 정리했습니다.
실용적인 장점:
- 기업의 비즈니스 이익을 높이기 위해 데이터 관리 솔루션에 통합해야 하는 AI 솔루션을 식별할 수 있습니다.
- AI 데이터 관리 솔루션 제공업체프로파일을 제공 가치 및 주요 중점 용도과 함께 확인할 수 있습니다.
- 엔터프라이즈 데이터 패브릭 솔루션의 진화와 그 중요성을 유지하기 위해 필요한 사항에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
중요한 질문에 대한 답변 :
- 현재 데이터 관리 솔루션 제공업체의 경쟁 우위는 무엇인가?
- 데이터 관리 솔루션 제공업체가 엔터프라이즈 데이터 패브릭 플랫폼을 지원하는 데 필요한 주요 특성은 무엇인가?
- 데이터 관리 솔루션 제공업체가 엔터프라이즈 데이터 패브릭 시장에서 비즈니스 기회를 어떻게 파악할 수 있을까?
조사 하이라이트:
- 차별화할 수 있는 고유한 AI 툴을 구현하여 고객을 확보할 수 있는 방법을 파악합니다.
- 데이터 관리 솔루션의 기본 AI 기능과 데이터 수익화에 특화된 AI 기능의 특징을 밝힙니다.
- 기업 전반에 걸쳐 공통적인 비즈니스 이용 사례와 AI 기반 데이터 관리 솔루션을 사용하여 이러한 이용 사례를 해결하는 방법을 이해합니다.
목차
주요 조사 결과
주요 예측
주요 기업
AI에 의한 기업 데이터 패브릭 제공 강화와 차별화
기업 데이터 패브릭 기업 이용 사례에의 대처
결론
LSH
Actionable Benefits:
- Identify Artificial Intelligence (AI) solutions that need to be embedded into data management solutions for better enterprise business benefits.
- Review profiles of AI-infused data management solution providers with value proposition and key focus applications.
- Gain a better understanding of the evolution of enterprise data fabric solutions and what needs to be done to remain relevant.
Critical Questions Answered:
- What are the competitive advantages of current data management solution providers?
- What are key characteristics that data management solution providers must have to support enterprise data fabric platforms?
- How can data management solution providers identify opportunities in the enterprise data fabric market?
Research Highlights:
- Identify how to win customers by implementing unique AI tool differentiators.
- Identify characteristics between basic AI capabilities and data monetization-specific AI capabilities for data management solutions.
- Understand business use cases that are common across enterprises and how to address these use cases using AI-based data management solutions.
Who Should Read This?
- Product managers at data management solution providers looking to identify key competitive differentiators
- Data management product engineers tasked with integrating new AI features into a data management solution to drive new customer acquisition.
- Large business application solution providers trying to strengthen their data management value proposition by identifying top data management vendors.
TABLE OF CONTENTS
Key Findings
Key Forecasts
Key Companies
Enhancing and Differentiating Enterprise Data Fabric Offering with AI
Solving Enterprise Use Cases for Enterprise Data Fabric
Final Thoughts
