엔터프라이즈 AI를 위한 정보 아키텍처
데이터는 AI 모델이 정확하고 확장 가능하며 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있도록 지원하는 핵심 기반입니다. 기업에서 AI를 활용하기 위해서는 깨끗하고, 관리되고, 잘 통합된 데이터 세트가 필수적이며, 실시간으로 접근 가능하고 비즈니스 요구사항에 부합해야 합니다. 데이터가 사일로화되어 있거나, 불완전하거나, 구조가 부실하면 기업은 어려움을 겪고 AI 도입에 실패하게 됩니다. AI 도입을 위한 데이터 준비 상태를 우선시하는 기업은 AI 투자로부터 더 높은 ROI, 더 빠른 구축 주기, 그리고 더 강력한 생산성 향상을 지속적으로 달성할 수 있습니다.
기업 규모 분석을 위한 신뢰할 수 있고 관리되는 AI 지원 데이터를 통해 AI 혁신과 규정 준수를 실현하세요.
데이터 거버넌스 및 규정 준수
보안, RBAC(역량 기반 접근 제어), 계보, 카탈로그화 및 자동 분류를 기반으로 정형, 반정형 및 비정형 데이터에 대한 포괄적인 감사 기능을 갖춘 통합 거버넌스 프레임워크를 구축합니다. 데이터 및 프로세스에 대한 종단 간 가시성을 확보하고, GDPR, HIPAA, NIST/CCPA 등 규정 준수를 실행하며, 학습 및 RAG 데이터 세트 모두에 대한 AI 안전 및 보안과 거버넌스를 지원합니다.
비정형 데이터 관리
문서, PDF, 이미지, 비디오 및 IoT 신호를 최고급 데이터 제품으로 관리하여 멀티모달 AI 활용 사례(비전 + 텍스트 + 음성)를 지원합니다. 비정형 자산에 대한 엔터프라이즈 검색, 분류 및 의미 강화를 지원하여 검색 가능성, 재사용성 및 제어 기능을 향상시킵니다.
생성적 AI 및 LLM 통합
벡터 임베딩을 저장하고 검색하여 생성적 AI를 통합하고, 검색 증강 생성(RAG 아키텍처)을 강화하는 동시에, 관리형 엔터프라이즈 데이터로 개인 LLM을 미세 조정하거나 보강합니다. 데이터 준비에서 비즈니스 시맨틱 및 자연어 접근을 활용한 즉석 활성화로 전환하여 신속한 분석/BI 및 멀티모달 인텔리전스(텍스트, 이미지, 오디오, IoT)를 구현합니다.
공통 데이터 플랫폼
W3C 표준 및 클라우드 네이티브 컴퓨팅 아키텍처를 기반으로 확장 가능하고 개방적인 시스템 접근 방식을 구축하여 벤더 종속성 및 제대로 설명, 해석 또는 관리가 불가능한 독점 아키텍처를 방지합니다. 오픈 테이블 포맷(Open Table Format) 데이터베이스 테이블 및 오픈 메타데이터 공유를 지원합니다.
예상되는 규제 압력
AI 규제 환경이 발전함에 따라 모든 산업에 걸쳐 주/지방, 연방 및 지역 규제 기관과 당국에서 새로운 규정 준수 및 거버넌스 요구 사항이 예상됩니다.
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