데이터 관리: AI 성공을 위한 타협 불가능한 기반

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AI는 어디에나 존재하며, 이로 인해 기업들은 AI가 제공하는 인지된 이점을 얻기 위해 인공지능 솔루션을 구현하기 위해 경쟁하고 있습니다. 그러나 최근 업계 기사 하이라이트는 많은 회사가 말 앞에 수레를 싣고 있다는 것입니다. 깊이를 확인하기도 전에 뛰어드는 것이죠. 어떤 비유든 간에, 적절한 데이터 관리 기반을 먼저 구축하지 않고 고급 AI 이니셔티브를 추진하는 것입니다.

경고 신호는 명확합니다

이 기사는 Solix가 수년간 고객에게 강조해 온 내용을 뒷받침하는 두 가지 별도의 연구에서 나온 놀라운 통계를 인용합니다. 이 연구에 따르면 금융 서비스 기업의 44%가 "너무 많은 곳에 데이터를 저장하거나 너무 많은 데이터를 저장하고 있다"고 인정했습니다. 40%가 넘는 기업이 AI 프로젝트의 절반 이상이 실패하거나 기대 이하의 성과를 보인다고 보고했으며, 데이터 통합이 AI 성공의 가장 큰 걸림돌로 지적되었습니다. 기업의 500분의 80이 XNUMX개 이상의 서로 다른 곳에서 데이터를 소싱하고 있는 반면, 데이터 엔지니어링 리소스의 XNUMX%는 기존 ETL 파이프라인 유지 관리에 소모되고 있습니다.

이러한 결과는 우리의 오랜 메시지를 입증합니다. 적절한 데이터 관리 없이는 AI 이니셔티브가 어려움을 겪거나 완전히 실패할 수밖에 없습니다..

이중 필수 조건: AI 성공과 규제 준수

기사에서 적절하게 표현했듯이, "적절한 동기를 찾는 데에는 당근과 채찍이 있다." AI 혁신은 당근, 즉 엄청난 상승 잠재력을 상징합니다. 규제 준수는 채찍, 즉 실패의 심각한 결과를 상징합니다. 최근 한 업계 전문가와 AI에 대한 대화를 나누었습니다. 상승 잠재력은 기업들이 AI에 대해 FOMO(Fear of Missing Out, 놓치는 것에 대한 두려움)를 갖게 하는 원인입니다. AI가 가져오는 단점과 위험은 기업들이 AI에 대해 FOMU(Fear of Messing Up, 망칠 것에 대한 두려움)를 갖게 하는 원인입니다.

Solix에서는 데이터 관리가 더 이상 선택 사항이 아니라 혁신과 규정 준수에 절대적으로 필요하다는 점을 인식하고 두 가지 필수 사항을 모두 염두에 두고 솔루션을 구축했습니다.

비정형 데이터 과제: AI의 미활용 자산

데이터 관리에서 가장 중요하지만 간과되는 측면은 아마도 비정형 데이터의 어려움일 것입니다. 전체 기업 데이터의 최대 80%를 차지하고 매년 55~65%씩 증가하고 있음에도 불구하고, 비정형 데이터는 대부분의 조직에서 여전히 접근이 어렵고 사용되지 않고 있습니다. 여기에는 보고서와 PDF의 텍스트, 스프레드시트, 이미지, 오디오 파일, 비디오 등 기본적으로 사전 정의된 모델이나 스키마가 없는 모든 데이터가 포함됩니다.
연구에 따르면 기업 리더의 60%가 조직 데이터의 절반 이상이 "다크 데이터", 즉 관리되지 않고 알려지지 않은 상태로 간주된다고 답했습니다. 더욱 우려스러운 것은 기업의 75분의 XNUMX이 이 수치가 XNUMX% 이상이라고 추정한다는 것입니다. 이러한 다크 데이터는 단순히 기회를 놓친 것뿐만 아니라 규정 준수, 보안 및 운영 효율성 측면에서도 심각한 위험을 초래합니다.

적절한 분류 및 거버넌스가 없다면 비정형 데이터는 노후화되고, 대부분은 단 18개월 만에 거의 사용되지 않게 됩니다. 결과적으로 중복되고, 쓸모없고, 사소한(ROT) 데이터가 대량으로 저장되어 저장 및 관리 비용이 발생하지만 가치는 거의 없습니다. 그러나 AI가 핵심 요소로 부상하면서 이러한 상황은 극적으로 변화했습니다. 이제 이러한 잊혀진 데이터 자산은 더 나은 AI 대응을 위한 중요한 새로운 데이터 세트가 될 수 있습니다.

앞으로 나아갈 길: AI 시대를 위한 데이터 준비

"데이터 관리에 대한 투자는 더 이상 협상의 여지가 없다"는 기사의 결론에 전적으로 동의합니다. Solix는 적절한 분류, 거버넌스, 그리고 준비를 통해 조직이 AI 성공에 필요한 견고한 데이터 기반을 구축할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다.

첫 번째 중요한 단계는 적절한 분류 및 거버넌스를 통해 데이터를 AI에 적합하게 만드는 것입니다. 데이터 통합 ​​전략과 AI 시맨틱 계층화를 통해 데이터 접근을 간소화하고, 일관성과 정확성을 향상시키며, AI 애플리케이션의 성능과 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 정확도를 높이고, 환각을 제한하며, 불필요한 추론 처리를 줄이는 통합적이고 비즈니스 친화적인 데이터 뷰를 제공합니다.

AI 분야에서 성공할 기업은 이러한 근본적인 현실을 인식하고 지금 당장 행동에 나서는 기업일 것입니다. 적절한 데이터 관리 인프라는 단순히 규제 위험을 줄이는 데 그치지 않고, 모든 기업 데이터, 특히 오랫동안 방치되어 온 방대한 비정형 정보의 잠재력을 최대한 활용하여 획기적인 혁신과 경쟁 우위를 확보할 수 있는 환경을 조성합니다.
AI 여정을 막 시작했든, 기존 이니셔티브의 성공률을 높이고 싶든, 데이터 관리의 기본 사항을 평가하는 것부터 시작하세요. 증거에서 분명히 알 수 있듯이, 이 단계는 건너뛸 수 없습니다.

이 블로그 게시물은 다음에서 얻은 통찰력을 참조합니다. 최근 업계 기사 데이터 관리, AI 성공, 규정 준수 간의 중요한 연관성을 강조합니다.