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sourceDocument: Xanadu 엔터프라이즈 아키텍처 (이전의 Application Portfolio Management)
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 Release :

    - xanadu

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    - ko-KR

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    - Xanadu 엔터프라이즈 아키텍처 (이전의 Application Portfolio Management)

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    - appportman

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    - Technology


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# 예측 인텔리전스 for 엔터프라이즈 아키텍처 (이전 애플리케이션 포트폴리오 관리)

# 예측 인텔리전스 for 엔터프라이즈 아키텍처 (이전 애플리케이션 포트폴리오 관리) {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
* 
* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 1분

Predictive Intelligence for는 엔터프라이즈 아키텍처 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 온보딩된 새 애플리케이션의 데이터 결과를 예측, 제안 및 구동합니다.

비즈니스 애플리케이션 등록 양식에 비즈니스 애플리케이션의 이름과 이점을 입력하면 애플리케이션 유사성 머신 러닝 솔루션은 비즈니스 애플리케이션의 범주를 예측하고 제안합니다.

엔터프라이즈 아키텍처용 Predictive Intelligence에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

* 인스턴스의 데이터를 사용하므로 머신 러닝 솔루션의 제안이 더 정확합니다.
* 비즈니스 애플리케이션 테이블 \[cmdb_ci_business_app\]의 기존 애플리케이션 이름과 설명을 기반으로 새 애플리케이션에 대한 유사성 정의를 제공합니다.
* 적절한 범주로 정렬하는 데 도움이 되도록 온보딩 중인 애플리케이션의 범주를 제안합니다. 인벤토리에서 애플리케이션의 목적과 주요 비즈니스 기능을 엔터프라이즈 아키텍처 정의하는 애플리케이션을 분류하는 것이 중요합니다.
* [비즈니스 애플리케이션 수명주기 관리 서비스](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/yV23Y5Gqwpa1Sp5RYB2CzA "다른 서비스 카탈로그 항목과 마찬가지로 기업용 비즈니스 애플리케이션을 주문하여 애플리케이션 포트폴리오에 새 애플리케이션으로 등록할 수 있습니다.")에서 제공하는 비즈니스 애플리케이션 등록 기능을 개선합니다.

{#predictive-intelligence-apm__ul_qrn_ydh_nlb}

## 의 예측 인텔리전스에 대한 솔루션 정의 엔터프라이즈 아키텍처 {#predictive-intelligence-apm__section_kxx_22h_nlb}

의 예측 인텔리전스 엔터프라이즈 아키텍처 에 대한 솔루션 정의는 com.snc.apm.predictive_intelligence(예측 인텔리전스 플러그인)에서 엔터프라이즈 아키텍처 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Application Portfolio Management 활성화](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/RlDOWvTtt0nAcVJKghn0nw "관리자는 엔터프라이즈 아키텍처 플러그인(com.snc.apm)을 활성화할 수 있습니다.")를 참조하십시오.
{#predictive-intelligence-apm__table_ts5_h2h_nlb__entry__3}

| 솔루션 정의 | 솔루션 유형 | 설명 |
|-|-|-|
| 비즈니스 애플리케이션 유사성 | 유사성 | 비즈니스 애플리케이션 이름 필드와 비즈니스 애플리케이션의 이점 필드에 제공된 설명에서 비즈니스 애플리케이션 범주 필드를 예측합니다. |
[표 1. 엔터프라이즈 아키텍처에 대한 솔루션 정의]

{#predictive-intelligence-apm__table_ts5_h2h_nlb}

## 예측 정확도 유지 {#predictive-intelligence-apm__section_bwc_42h_nlb}

비즈니스 애플리케이션 테이블에 더 다양한 데이터가 있는 경우 머신 러닝 솔루션이 기존 기록을 수집하고 유사한 새 기록과 비교할 가능성이 더 높습니다. 따라서 요청자가 입력한 이름과 설명으로 비즈니스 애플리케이션을 분류하는 예측 결과가 더 정확할 수 있습니다.

기본 시스템에서 제공하는 비즈니스 애플리케이션 유사성 모델의 유사성 정의를 다시 교육하여 예측 차이를 관리할 수 있습니다. 머신 러닝 솔루션을 교육하면 Predictive Intelligence API를 호출하여 솔루션 예측을 수행할 수 있습니다.