Quick Overview with 챗GPT 🤖 AI 프로젝트에서 데이터 모델링을 소홀히 하면 혼란, 지연, 비용 상승 등 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 실제로 전체 작업의 80%가 데이터 품질 문제와 맥락 부족을 해결하는 데 쓰일 만큼, 데이터 준비는 핵심입니다. 잘못된 데이터 모델은 부정확한 예측, 기술 부채, 규제 리스크, 리더십 위기 등을 초래하며 AI 성과에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 초기에 강력한 데이터 모델링 전략을 수립하고, 표준화 및 거버넌스를 포함한 체계적인 접근이 필요합니다. 데이터 모델링은 IT 부서의 영역을 넘어 조직 전체의 AI 성공과 직결되는 전략적 투자입니다. |
AI를 위한 데이터 모델링의 중요성을 과소평가하면 나중에 어려운 상황에 직면하게 됩니다. 실제로 그런 경우는 매우 많습니다. AI 이니셔티브는 처음에는 장밋빛 미래를 약속하지만 프로젝트는 곧 혼란과 지연, 의도와는 다른 결과로 빠져듭니다. 데이터 분석가는 데이터 조정 작업에, 엔지니어는 수동 교정 작업에 매몰됩니다. 갈수록 커지는 스트레스와 좌절감 속에서 무엇이 잘못된 것인지 의문을 갖지만, 답은 구할 수 없습니다.
💸AI가 예상된 가치를 제공하지 못하는 이유
문제는 허술한 데이터 모델링에 있습니다. 데이터 모델링은 AI의 중대한 기반이지만, 속도 경쟁에 치우친 나머지 간과되는 경우가 많고, 결과적으로 프로젝트의 성공 가능성은 낮아지게 됩니다. 데이터를 넣기만 하면 AI가 알아서 작동할 것이라는 전제는 값비싼 대가를 부르는 잘못된 인식입니다.
AI가 효과적으로 작동하기 위해서는 체계적인 고품질의 데이터가 필요합니다. AI 전략에서 BI를 위해 구축된 불투명하고 불안정한 수동 파이프라인에 의존하는 것은 치명적인 실수입니다. 이 근원적인 불일치는 비효율성, 운영 비용 상승, 그리고 가치를 제공하지 못하는 AI 모델로 이어집니다.
🗂️AI를 위한 데이터 모델링의 중요성
오늘날 데이터 모델링은 과거와는 비교할 수 없을 만큼 중요합니다. 데이터 모델링 프로세스는 데이터를 체계화 및 조직화해서 AI 시스템에 맞는, 완전하고 잘 이해되며, 실용적이고 정확하고 확장할 수 있는 데이터를 확보하는 과정입니다. 이 프로세스는 AI 모델이 데이터를 효율적으로 처리하고 신뢰할 수 있는 인사이트를 도출할 수 있도록 데이터의 저장 및 상호 연결, 관리 방식을 정의합니다. 강력한 데이터 모델링이 결여된 AI는 불일치와 오류, 비효율성에 직면하고 결국 그 AI를 사용한 예측을 신뢰할 수 없게 되며, 리소스는 낭비됩니다.
데이터 모델링은 단순한 문서화가 아니라 가치가 계속해서 누적되는 하나의 분야입니다. 데이터 모델링이 제대로 이뤄지면 재작업이 줄어들고 통합 속도가 높아지며, AI의 성능과 확장성이 개선됩니다. 초기에 데이터 모델링에 투자한 비용은 이후 운영 효율성 측면에서 막대한 효과를 가져올 수 있습니다.
그렇다면 잘못된 데이터 모델이 어떻게 AI 프로젝트를 실패로 이끄는지에 대해 더 깊이 살펴봅시다.
🙅♀️잘못된 AI 데이터 모델링이 초래하는 높은 비용
잘못된 데이터 모델은 비즈니스에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 모델링으로 인해 발생하는 여러 문제점은 AI 이니셔티브에 난관이 닥칠 때까지 드러나지 않는 경우가 많고, 드러난 시점이면 이미 피해가 발생한 상태라는 뜻입니다. 바로 이 같은 이유로 AI를 위한 데이터 모델링에 선제적으로 접근해서 처음부터 베스트 프랙티스를 구현하는 것이 중요합니다. 가트너가 새로 발표한 연구 자료도 이를 뒷받침합니다.
AI 및 분석 프로젝트 작업에서는 모델 개발 작업보다 데이터 준비와 정제에 더 많은 시간이 소요된다.
전체 작업의 80%가 낮은 데이터 품질이나 부족한 맥락 이해를 해결하는 데 쓰인다. -가트너-
잘못된 데이터 모델을 초기에 수정하지 못하면 다음을 포함한 다양한 문제가 발생할 수 있습니다.
1️⃣프로젝트 지연과 비용 상승
AI 프로젝트가 제대로 작동하려면 깨끗하고 체계적인 데이터가 필요합니다. 강력한 데이터 모델이 없으면 엔지니어링팀은 일관되지 않은 부분을 해결하고 누락된 관계를 매핑하고 잘못 통합된 데이터 집합을 수정하는 데 몇 개월을 허비하게 됩니다. 결과적으로 개발 주기가 늘어지고 마감 기한을 놓치고 비용은 예산을 초과합니다. 간단해야 할 AI 구현이 문제를 해결하느라 많은 비용과 시간을 소비하는 과정으로 변질됩니다.
2️⃣부정확한 인사이트와 AI의 실패
부실한 데이터를 사용해 학습된 AI 모델은 잘못된 예측, 환각, 데이터 드리프트를 일으키며 AI에 대한 신뢰와 효용성을 떨어트립니다. 이런 상황에서 AI 모델의 편향으로 인해 잘못된 의사 결정이 고착화됩니다. 의사결정권자는 AI 기반 인사이트에 의존해 비즈니스 전략의 방향을 정하지만, 기반 데이터 모델에 결함이 있으면 AI 시스템은 판단을 그르치게 하는 결과를 생성합니다. 이는 AI 기반 의사 결정에 대한 신뢰를 저하하고, 결국 기업은 수동 프로세스로 회귀하거나 AI 오류를 수정하기 위해 값비싼 대책을 마련해야 하는 상황에 처합니다.
3️⃣끝없는 수정과 기술 부채
적절한 데이터 모델링이 없으면 AI 프로젝트가 새로 시작될 때마다 엔지니어링 팀은 데이터 파이프라인과 스키마의 설계와 재설계를 반복해야 합니다. 이런 사후 대응적 데이터 관리 방식은 심각한 기술 부채를 초래합니다. 즉, 과거에 사용했던 편법과 잘못된 구조가 지속적인 유지보수 문제로 이어집니다. 기업은 혁신에 집중하는 것이 아니라 끝없는 재작업의 고리에 갇히게 되고 이로 인해 AI 도입 속도가 느려지고 발전은 멈추게 됩니다.
4️⃣규정 준수와 거버넌스의 구멍
문서화와 검증을 거치지 않은 데이터에 의존하는 AI 시스템을 사용하는 기업은 규정 준수와 관련된 위험에 노출됩니다. GDPR, CCPA 등의 법규와 산업별 규정은 명확한 데이터 계보와 추적 가능성, 책임성을 요구합니다. 데이터 모델에 적절한 거버넌스가 적용되지 않는 경우 그 조직은 규정 준수 상태를 입증하는 데 어려움을 겪고 결국 벌금이나 법적 처벌, 평판 손상 위험에 직면할 수 있습니다. AI를 위한 강력한 데이터 모델링이 없으면 AI의 의사 결정을 감사하거나 출력이 도출된 방식을 설명하기가 거의 불가능하므로 AI 윤리와 책임성에 대한 우려가 불거지게 됩니다.
5️⃣AI 이정표 달성 실패에 따른 리더십 위기 발생
AI 이니셔티브에는 높은 기대치가 따르는 경우가 많습니다. 프로젝트가 지연되거나 예산이 통제를 벗어나 폭증하거나 AI 모델의 성능이 기대에 미치지 못하면 기업 리더십은 신뢰도에 타격을 입게 됩니다. 투자자와 이사회, 주주들은 AI 투자의 지속 가능성에 대해 의문을 품기 시작합니다. AI가 실패하면 흔히 머신러닝 모델이나 알고리즘 문제 탓으로 돌리지만 근본적인 원인은 데이터 계층에 있는 경우가 많습니다.
벤처비트(VentureBeat)는 최근 “AI 프로젝트의 87% 이상이 프로덕션 단계에 이르지 못하는데, 많은 경우 그 원인은 낮은 데이터 품질, 데이터 모델링의 부재와 불분명한 데이터 계보에 있다”라고 전했습니다. 부실한 데이터 모델링은 신뢰할 수 없는 AI로 이어지고, 신뢰할 수 없는 AI는 전체 이니셔티브에 대한 불신으로 이어집니다.
강력한 데이터 모델링 전략을 구현하지 않을 때 발생하는 결과는 명확합니다. 바로 시스템의 사일로화, 많은 비용이 드는 수정 작업, 그리고 기회의 손실입니다. 데이터 모델링을 우선 순위에서 낮게 두는 조직은 뒤쳐지게 됩니다. 기본이 되는 구조가 없으면 새로운 이니셔티브를 추진할 때마다 가치가 아니라 복잡성만 더해지기 때문입니다.
👍AI 시대에 맞는 좋은 모델링이란?
AI를 위한 강력한 데이터 모델링은 일관성과 확장성, 신뢰성을 보장합니다. 잘 설계된 데이터 모델은 데이터의 유용성과 정확성을 극대화하는 방식으로 데이터를 체계화함으로써 신뢰할 수 있는 AI를 위한 초석이 됩니다.
AI를 성공으로 이끌기 위해서는 다음과 같이 해야 합니다.
AI 사용례에 맞는 설계 : AI 모델이 제대로 작동하기 위해서는 명확한 의미 체계, 잘 정립된 관계와 체계적인 스키마 요소가 필요합니다. 데이터 모델링은 일관성과 정확성을 촉진하는 표준화된 구조를 통해 모든 AI 사용례가 지원되도록 보장합니다.
메타데이터와 거버넌스 연결 : 데이터 모델은 격리된 채 존재해서는 안 됩니다. 조직은 데이터 모델을 비즈니스 규칙, 소유권 구조, 규정 프레임워크와 연결함으로써 AI 모델이 명확히 정립된 거버넌스 경계 내에서 운영되도록 보장할 수 있습니다.
관찰가능성과 드리프트 탐지 지원 : AI 모델은 고정된 것이 아니라 시간이 지남에 따라 계속 진화합니다. 신뢰할 수 있는 모니터링 전략은 데이터 드리프트를 방지하고 AI 모델이 정확성과 관련성을 유지하도록 하는 데 도움이 됩니다.
리더가 추진해야 할 다음 단계
강력한 데이터 모델링에 대한 투자는 값비싼 문제를 사전에 방지하고 AI 준비를 가속화하는 데 있어 중대한 역할을 합니다. 좋은 데이터 모델링을 이끌기 위해 필요한 조치는 다음과 같습니다.
기존 모델 감사 : “현재 어느 모델이 AI를 구동하고 있는가?”라는 질문을 시작으로, 빈틈과 비일관성, 그리고 부실한 모델링으로 인해 불필요한 복잡성이 발생하는 영역을 파악합니다.
표준과 자동화에 투자 : 수동 데이터 모델링은 느리고 오류가 발생하기 쉬워 비용과 불필요한 위험을 증가시킵니다. 모델링 베스트 프랙티스를 자동화하고 메타데이터 관리를 개선하고 데이터 거버넌스를 강화하는 데이터 모델링 솔루션으로 AI 프로젝트 전반적으로 일관성을 보장하고 성공을 늘려야 합니다.
측정 가능한 KPI 정의 : 데이터 계보, 모델 사용, 비즈니스 영향을 추적하는 지표를 설정합니다. 명확한 KPI는 좋은 데이터 모델링의 ROI를 입증하고 데이터 품질 이니셔티브에 대한 지속적인 투자를 확보하는 데 도움이 됩니다.
강력한 데이터 모델이 없는 AI 이니셔티브는 값비싼 대가를 치르는 실패로 이어질 수밖에 없습니다. AI를 위한 데이터 모델링은 IT 부서만의 관심사가 아니라, AI를 확장하고 비즈니스 가치를 도출하는 조직의 역량에 직접적인 영향을 미치는 전략적 필수 요소입니다. 체계적이고 거버넌스가 잘 되는 데이터 모델에 투자하는 것이 AI의 모든 잠재력을 끌어내기 위한 열쇠입니다.
데이터 모델링에 어려움을 겪고 계시거나 관련 솔루션에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다. 😀
👉퀘스트소프트웨어코리아 문의하기
Quick Overview with 챗GPT 🤖
AI 프로젝트에서 데이터 모델링을 소홀히 하면 혼란, 지연, 비용 상승 등 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 실제로 전체 작업의 80%가 데이터 품질 문제와 맥락 부족을 해결하는 데 쓰일 만큼, 데이터 준비는 핵심입니다. 잘못된 데이터 모델은 부정확한 예측, 기술 부채, 규제 리스크, 리더십 위기 등을 초래하며 AI 성과에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 초기에 강력한 데이터 모델링 전략을 수립하고, 표준화 및 거버넌스를 포함한 체계적인 접근이 필요합니다. 데이터 모델링은 IT 부서의 영역을 넘어 조직 전체의 AI 성공과 직결되는 전략적 투자입니다.
AI를 위한 데이터 모델링의 중요성을 과소평가하면 나중에 어려운 상황에 직면하게 됩니다. 실제로 그런 경우는 매우 많습니다. AI 이니셔티브는 처음에는 장밋빛 미래를 약속하지만 프로젝트는 곧 혼란과 지연, 의도와는 다른 결과로 빠져듭니다. 데이터 분석가는 데이터 조정 작업에, 엔지니어는 수동 교정 작업에 매몰됩니다. 갈수록 커지는 스트레스와 좌절감 속에서 무엇이 잘못된 것인지 의문을 갖지만, 답은 구할 수 없습니다.
💸AI가 예상된 가치를 제공하지 못하는 이유
문제는 허술한 데이터 모델링에 있습니다. 데이터 모델링은 AI의 중대한 기반이지만, 속도 경쟁에 치우친 나머지 간과되는 경우가 많고, 결과적으로 프로젝트의 성공 가능성은 낮아지게 됩니다. 데이터를 넣기만 하면 AI가 알아서 작동할 것이라는 전제는 값비싼 대가를 부르는 잘못된 인식입니다.
AI가 효과적으로 작동하기 위해서는 체계적인 고품질의 데이터가 필요합니다. AI 전략에서 BI를 위해 구축된 불투명하고 불안정한 수동 파이프라인에 의존하는 것은 치명적인 실수입니다. 이 근원적인 불일치는 비효율성, 운영 비용 상승, 그리고 가치를 제공하지 못하는 AI 모델로 이어집니다.
🗂️AI를 위한 데이터 모델링의 중요성
오늘날 데이터 모델링은 과거와는 비교할 수 없을 만큼 중요합니다. 데이터 모델링 프로세스는 데이터를 체계화 및 조직화해서 AI 시스템에 맞는, 완전하고 잘 이해되며, 실용적이고 정확하고 확장할 수 있는 데이터를 확보하는 과정입니다. 이 프로세스는 AI 모델이 데이터를 효율적으로 처리하고 신뢰할 수 있는 인사이트를 도출할 수 있도록 데이터의 저장 및 상호 연결, 관리 방식을 정의합니다. 강력한 데이터 모델링이 결여된 AI는 불일치와 오류, 비효율성에 직면하고 결국 그 AI를 사용한 예측을 신뢰할 수 없게 되며, 리소스는 낭비됩니다.
데이터 모델링은 단순한 문서화가 아니라 가치가 계속해서 누적되는 하나의 분야입니다. 데이터 모델링이 제대로 이뤄지면 재작업이 줄어들고 통합 속도가 높아지며, AI의 성능과 확장성이 개선됩니다. 초기에 데이터 모델링에 투자한 비용은 이후 운영 효율성 측면에서 막대한 효과를 가져올 수 있습니다.
그렇다면 잘못된 데이터 모델이 어떻게 AI 프로젝트를 실패로 이끄는지에 대해 더 깊이 살펴봅시다.
🙅♀️잘못된 AI 데이터 모델링이 초래하는 높은 비용
잘못된 데이터 모델은 비즈니스에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 모델링으로 인해 발생하는 여러 문제점은 AI 이니셔티브에 난관이 닥칠 때까지 드러나지 않는 경우가 많고, 드러난 시점이면 이미 피해가 발생한 상태라는 뜻입니다. 바로 이 같은 이유로 AI를 위한 데이터 모델링에 선제적으로 접근해서 처음부터 베스트 프랙티스를 구현하는 것이 중요합니다. 가트너가 새로 발표한 연구 자료도 이를 뒷받침합니다.
AI 및 분석 프로젝트 작업에서는 모델 개발 작업보다 데이터 준비와 정제에 더 많은 시간이 소요된다.
전체 작업의 80%가 낮은 데이터 품질이나 부족한 맥락 이해를 해결하는 데 쓰인다. -가트너-
잘못된 데이터 모델을 초기에 수정하지 못하면 다음을 포함한 다양한 문제가 발생할 수 있습니다.
1️⃣프로젝트 지연과 비용 상승
AI 프로젝트가 제대로 작동하려면 깨끗하고 체계적인 데이터가 필요합니다. 강력한 데이터 모델이 없으면 엔지니어링팀은 일관되지 않은 부분을 해결하고 누락된 관계를 매핑하고 잘못 통합된 데이터 집합을 수정하는 데 몇 개월을 허비하게 됩니다. 결과적으로 개발 주기가 늘어지고 마감 기한을 놓치고 비용은 예산을 초과합니다. 간단해야 할 AI 구현이 문제를 해결하느라 많은 비용과 시간을 소비하는 과정으로 변질됩니다.
2️⃣부정확한 인사이트와 AI의 실패
부실한 데이터를 사용해 학습된 AI 모델은 잘못된 예측, 환각, 데이터 드리프트를 일으키며 AI에 대한 신뢰와 효용성을 떨어트립니다. 이런 상황에서 AI 모델의 편향으로 인해 잘못된 의사 결정이 고착화됩니다. 의사결정권자는 AI 기반 인사이트에 의존해 비즈니스 전략의 방향을 정하지만, 기반 데이터 모델에 결함이 있으면 AI 시스템은 판단을 그르치게 하는 결과를 생성합니다. 이는 AI 기반 의사 결정에 대한 신뢰를 저하하고, 결국 기업은 수동 프로세스로 회귀하거나 AI 오류를 수정하기 위해 값비싼 대책을 마련해야 하는 상황에 처합니다.
3️⃣끝없는 수정과 기술 부채
적절한 데이터 모델링이 없으면 AI 프로젝트가 새로 시작될 때마다 엔지니어링 팀은 데이터 파이프라인과 스키마의 설계와 재설계를 반복해야 합니다. 이런 사후 대응적 데이터 관리 방식은 심각한 기술 부채를 초래합니다. 즉, 과거에 사용했던 편법과 잘못된 구조가 지속적인 유지보수 문제로 이어집니다. 기업은 혁신에 집중하는 것이 아니라 끝없는 재작업의 고리에 갇히게 되고 이로 인해 AI 도입 속도가 느려지고 발전은 멈추게 됩니다.
4️⃣규정 준수와 거버넌스의 구멍
문서화와 검증을 거치지 않은 데이터에 의존하는 AI 시스템을 사용하는 기업은 규정 준수와 관련된 위험에 노출됩니다. GDPR, CCPA 등의 법규와 산업별 규정은 명확한 데이터 계보와 추적 가능성, 책임성을 요구합니다. 데이터 모델에 적절한 거버넌스가 적용되지 않는 경우 그 조직은 규정 준수 상태를 입증하는 데 어려움을 겪고 결국 벌금이나 법적 처벌, 평판 손상 위험에 직면할 수 있습니다. AI를 위한 강력한 데이터 모델링이 없으면 AI의 의사 결정을 감사하거나 출력이 도출된 방식을 설명하기가 거의 불가능하므로 AI 윤리와 책임성에 대한 우려가 불거지게 됩니다.
5️⃣AI 이정표 달성 실패에 따른 리더십 위기 발생
AI 이니셔티브에는 높은 기대치가 따르는 경우가 많습니다. 프로젝트가 지연되거나 예산이 통제를 벗어나 폭증하거나 AI 모델의 성능이 기대에 미치지 못하면 기업 리더십은 신뢰도에 타격을 입게 됩니다. 투자자와 이사회, 주주들은 AI 투자의 지속 가능성에 대해 의문을 품기 시작합니다. AI가 실패하면 흔히 머신러닝 모델이나 알고리즘 문제 탓으로 돌리지만 근본적인 원인은 데이터 계층에 있는 경우가 많습니다.
벤처비트(VentureBeat)는 최근 “AI 프로젝트의 87% 이상이 프로덕션 단계에 이르지 못하는데, 많은 경우 그 원인은 낮은 데이터 품질, 데이터 모델링의 부재와 불분명한 데이터 계보에 있다”라고 전했습니다. 부실한 데이터 모델링은 신뢰할 수 없는 AI로 이어지고, 신뢰할 수 없는 AI는 전체 이니셔티브에 대한 불신으로 이어집니다.
강력한 데이터 모델링 전략을 구현하지 않을 때 발생하는 결과는 명확합니다. 바로 시스템의 사일로화, 많은 비용이 드는 수정 작업, 그리고 기회의 손실입니다. 데이터 모델링을 우선 순위에서 낮게 두는 조직은 뒤쳐지게 됩니다. 기본이 되는 구조가 없으면 새로운 이니셔티브를 추진할 때마다 가치가 아니라 복잡성만 더해지기 때문입니다.
👍AI 시대에 맞는 좋은 모델링이란?
AI를 위한 강력한 데이터 모델링은 일관성과 확장성, 신뢰성을 보장합니다. 잘 설계된 데이터 모델은 데이터의 유용성과 정확성을 극대화하는 방식으로 데이터를 체계화함으로써 신뢰할 수 있는 AI를 위한 초석이 됩니다.
AI를 성공으로 이끌기 위해서는 다음과 같이 해야 합니다.
AI 사용례에 맞는 설계 : AI 모델이 제대로 작동하기 위해서는 명확한 의미 체계, 잘 정립된 관계와 체계적인 스키마 요소가 필요합니다. 데이터 모델링은 일관성과 정확성을 촉진하는 표준화된 구조를 통해 모든 AI 사용례가 지원되도록 보장합니다.
메타데이터와 거버넌스 연결 : 데이터 모델은 격리된 채 존재해서는 안 됩니다. 조직은 데이터 모델을 비즈니스 규칙, 소유권 구조, 규정 프레임워크와 연결함으로써 AI 모델이 명확히 정립된 거버넌스 경계 내에서 운영되도록 보장할 수 있습니다.
관찰가능성과 드리프트 탐지 지원 : AI 모델은 고정된 것이 아니라 시간이 지남에 따라 계속 진화합니다. 신뢰할 수 있는 모니터링 전략은 데이터 드리프트를 방지하고 AI 모델이 정확성과 관련성을 유지하도록 하는 데 도움이 됩니다.
리더가 추진해야 할 다음 단계
강력한 데이터 모델링에 대한 투자는 값비싼 문제를 사전에 방지하고 AI 준비를 가속화하는 데 있어 중대한 역할을 합니다. 좋은 데이터 모델링을 이끌기 위해 필요한 조치는 다음과 같습니다.
기존 모델 감사 : “현재 어느 모델이 AI를 구동하고 있는가?”라는 질문을 시작으로, 빈틈과 비일관성, 그리고 부실한 모델링으로 인해 불필요한 복잡성이 발생하는 영역을 파악합니다.
표준과 자동화에 투자 : 수동 데이터 모델링은 느리고 오류가 발생하기 쉬워 비용과 불필요한 위험을 증가시킵니다. 모델링 베스트 프랙티스를 자동화하고 메타데이터 관리를 개선하고 데이터 거버넌스를 강화하는 데이터 모델링 솔루션으로 AI 프로젝트 전반적으로 일관성을 보장하고 성공을 늘려야 합니다.
측정 가능한 KPI 정의 : 데이터 계보, 모델 사용, 비즈니스 영향을 추적하는 지표를 설정합니다. 명확한 KPI는 좋은 데이터 모델링의 ROI를 입증하고 데이터 품질 이니셔티브에 대한 지속적인 투자를 확보하는 데 도움이 됩니다.
강력한 데이터 모델이 없는 AI 이니셔티브는 값비싼 대가를 치르는 실패로 이어질 수밖에 없습니다. AI를 위한 데이터 모델링은 IT 부서만의 관심사가 아니라, AI를 확장하고 비즈니스 가치를 도출하는 조직의 역량에 직접적인 영향을 미치는 전략적 필수 요소입니다. 체계적이고 거버넌스가 잘 되는 데이터 모델에 투자하는 것이 AI의 모든 잠재력을 끌어내기 위한 열쇠입니다.
데이터 모델링에 어려움을 겪고 계시거나 관련 솔루션에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다. 😀
👉퀘스트소프트웨어코리아 문의하기