많은 조직이 유망한 AI 시범 운영을 시작하지만, 이를 성공적으로 확장하는 경우는 많지 않습니다. 기업 규모에서 AI를 활용하려면 AI에 적합하게 준비된 기업 데이터가 필요합니다. 통합되고 안전하며 거버넌스가 적용된 데이터 접근은 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축하는 데 핵심 요소입니다.

이 가이드를 통해 AI에 적합한 데이터를 구축하는 여정이 왜 정형 데이터와 비정형 데이터 모두에 대한 효과적인 접근에서 시작되는지, 그리고 데이터 리더의 발목을 잡는 주요 과제가 무엇인지 알아보세요. 이러한 장애 요인에는 데이터의 방대한 양과 복잡성, 그로 인해 발생하는 데이터 사일로, 비정형 데이터의 고유한 어려움, 그리고 기존 검색 증강 생성(RAG)의 한계가 포함될 수 있습니다.

무엇보다 이 가이드는 조직이 정형 데이터와 비정형 데이터를 통합하고 접근할 수 있도록 돕는 프레임워크를 제공합니다. 또한 데이터를 접근 가능하고 AI에 적합한 상태로 만들기 위한 핵심 원칙도 함께 제시합니다. 아울러 기존 RAG의 한계를 극복하는 방법과 확장된 데이터 패브릭 기능을 갖춘 데이터 레이크하우스 아키텍처의 가치, 그리고 데이터 관리 전략에서 하이브리드 역량과 개방형 접근 방식이 왜 중요한지도 살펴봅니다.