AI 혁신을 위한 데이터 관리의 핵심 원칙: 생산과 소비
AI의 잠재력을 극대화하려면 강력한 데이터 관리가 필수적입니다. 데이터와 AI 간의 상호작용을 통해 지속적인 개선이 가능한 견고한 데이터 기반이 필요합니다. 하지만 현대의 데이터 생태계는 방대하고 다양하며, 그 속도 또한 빨라지고 있습니다. 데이터 양은 폭발적으로 증가하고 있으며, 기업이 보유한 데이터의 상당 부분은 활용되지 않고 있습니다. 더욱이, 데이터의 형식과 구조 또한 다양하여 활용에 어려움을 겪고 있습니다.
이러한 복잡성을 극복하고 AI 혁신을 위한 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하기 위해서는 자체 서비스, 자동화, 확장성이라는 세 가지 기본 원칙에 초점을 맞춰야 합니다.
1. 훌륭한 데이터 생산:
데이터 생산자는 데이터를 효율적으로 온보딩하고 구성하여 신속한 소비를 가능하게 해야 합니다. 여기에는 자체 서비스 포털을 통해 저장소, 접근 제어, 승인, 버전 관리 및 비즈니스 카탈로그 등 시스템 간의 원활한 상호 작용을 지원하는 것이 포함됩니다. 중앙 집중식 플랫폼 또는 분산 모델을 선택하거나 하이브리드 접근 방식을 채택하여 거버넌스와 확장성을 확보하는 것이 중요합니다. 목표는 일관된 메커니즘을 통해 고품질 데이터를 안정적으로 생산하는 것입니다.
2. 훌륭한 데이터 소비:
데이터 과학자 및 데이터 엔지니어와 같은 데이터 소비자는 신뢰할 수 있고 고품질의 데이터에 쉽게 접근하여 신속한 실험과 개발을 수행할 수 있어야 합니다. 데이터 레이크 내에서 컴퓨팅을 중앙 집중화하고 단일 스토리지 계층을 사용하여 데이터 분산을 최소화하고 복잡성을 줄여야 합니다. 또한, 다양한 용도에 맞게 영역 전략을 채택해야 합니다. 예를 들어, 원시 데이터 영역은 비정형 데이터를 지원하고, 정제된 영역은 엄격한 스키마 및 품질 요구 사항을 적용할 수 있습니다. 자동화된 서비스는 데이터 접근, 라이프사이클 관리 및 규정 준수를 보장하여 사용자가 안전하고 신속하게 혁신할 수 있도록 지원합니다.
결론:
효과적인 AI 전략은 견고하고 잘 설계된 데이터 생태계를 기반으로 합니다. 데이터 생산 및 소비를 단순화하고 데이터 품질을 개선함으로써 기업은 사용자가 새로운 성과 창출 영역에서 자신감 있게 혁신할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 신뢰성과 접근성을 향상시키는 생태계와 프로세스를 우선시하는 것이 중요합니다. 위에서 설명한 원칙을 구현함으로써 기업은 확장 가능하고 실행 가능한 데이터 관리를 구축하여 AI 실험을 가속화하고 장기적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.
