Data Readiness & Governance
AI 데이터 전략
AI가 활용할 수 있는 데이터 구조, 품질, 표준, 온톨로지, 거버넌스를 설계합니다.
Data Readiness & Governance
AI 데이터 전략
AI가 활용할 수 있는 데이터 구조, 품질, 표준, 온톨로지, 거버넌스를 설계합니다.
고객 문제
- 데이터는 많지만 AI 학습·검색·분석에 바로 쓰기 어렵습니다.
- 문서, 시스템, 엑셀, 보고서가 분산되어 근거 기반 답변이 어렵습니다.
- 데이터 품질과 책임 주체가 정리되어 있지 않습니다.
AISMP 해결 방식
수집, 정제, 표준, 메타데이터, 지식그래프, RAG 색인까지 AI 활용을 전제로 데이터 체계를 재설계합니다.
세부 서비스
- AI 데이터 준비도 진단
- 데이터 표준·품질관리 체계
- 문서 지식화와 온톨로지 설계
- RAG corpus 구성 전략
- 데이터 거버넌스 운영모델
주요 산출물
- 데이터 진단 보고서
- 데이터 표준 초안
- RAG 구축 전략
- 온톨로지 설계서
상담 전 확인 질문
- AI 데이터 전략가 해결해야 할 가장 중요한 조직 목표나 정책 목표는 무엇인가요?
- 현재 가장 부담되는 문제는 “데이터는 많지만 AI 학습·검색·분석에 바로 쓰기 어렵습니다.”에 가까운가요?
- 상담에서 공유 가능한 업무, 데이터, 시스템, 보안 제약 범위는 어디까지인가요?
- 우선 필요한 산출물은 데이터 진단 보고서, 데이터 표준 초안 중 무엇에 가까운가요?
의사결정 체크포인트
- 전략 기준: AI 활용 가능 데이터 확보을 조직 목표와 예산 근거로 설명할 수 있는지 확인합니다.
- 자료 범위: 데이터 진단 보고서에 필요한 공개 가능 업무·데이터·시스템 정보를 구분합니다.
- 보안 경계: 군사기밀, 개인정보, 대외비 자료는 제외하고 상담 가능한 요약만 준비합니다.
- 착수 조건: 데이터 목록화 단계에서 의사결정권자와 실무 담당자의 역할을 함께 정합니다.
Decision Brief
상담에서 결정할 범위를 먼저 좁힙니다.
AISMP 상담은 기능 소개가 아니라 문제, 산출물, 착수 조건을 같은 테이블 위에 올리는 의사결정 회의로 설계합니다.
핵심 문제
데이터는 많지만 AI 학습·검색·분석에 바로 쓰기 어렵습니다.
우선 산출물
데이터 진단 보고서, 데이터 표준 초안
착수 기준
데이터 목록화 이후 AI 활용 가능 데이터 확보을 확인할 수 있는 범위로 시작합니다.
3-Minute Consultation Prep
상담 전에 공개 가능한 범위만 빠르게 정리합니다.
아래 세 가지를 준비하면 첫 상담에서 문제, 산출물, 착수 조건을 빠르게 좁힐 수 있습니다. 군사기밀, 개인정보, 대외비 원문은 제외합니다.
01
목표 한 문장
AI 활용 가능 데이터 확보을 기준으로 이번 상담에서 확인할 조직 목표를 한 문장으로 정리합니다.
02
공개 가능 현황
데이터는 많지만 AI 학습·검색·분석에 바로 쓰기 어렵습니다.와 관련된 업무 흐름, 데이터 유형, 보안 제약을 원문 없이 요약합니다.
03
우선 산출물
데이터 진단 보고서, 데이터 표준 초안 중 먼저 필요한 결과물을 선택합니다.
Related Insights
AI 데이터 전략 검토 전에 읽어볼 인사이트
AI 전략 상담 전 내부 논의를 정리하는 데 도움이 되는 AISMP 관점의 콘텐츠입니다.
데이터·온톨로지
RAG 품질은 모델이 아니라 데이터 준비도에서 갈립니다
문서가 많다는 것과 AI가 신뢰할 수 있는 근거를 찾을 수 있다는 것은 전혀 다른 문제입니다.
데이터·온톨로지
온톨로지는 AI 전략의 기술 장식이 아니라 조직 언어를 정리하는 작업입니다
AI가 조직의 문서를 이해하려면 업무 용어, 객체, 관계, 권한, 맥락이 구조화되어야 합니다.
AI 윤리
공공기관 AI 거버넌스는 원칙보다 운영모델이 먼저입니다
AI 윤리 원칙은 선언으로 끝나기 쉽습니다. 실제 운영에서는 권한, 승인, 로그, 품질평가, 사고대응 절차가 함께 설계되어야 합니다.
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AI 데이터 전략 상담 전 준비 자료
공개 확정 자료와 비공개 샘플의 상태를 구분해 표시하고, 민감자료를 제외한 상담 준비에 활용할 수 있게 연결합니다.