AI 활용을 위한 견고한 데이터 관리
정형 데이터는 ERP, CRM, PLM과 같은 시스템 안에서 메타데이터가 일정 수준 관리됩니다. 하지만 현실의 업무는 시스템 내부에서 끝나지 않습니다. 데이터를 다운로드해 로컬에서 편집하거나, 다른 시스템으로 옮기거나, 공유하는 과정에서 메타데이터는 단절되고, 정보가 분산되며, 책임과 진본 여부 파악이 쉽지 않습니다.
특히, 비정형 데이터는 처음부터 파일 서버, SharePoint, Box, 개인 드라이브, 메신저, 이메일 등 각기 다른 저장소에 흩어져 존재하며, 공통된 메타데이터 기준조차 없습니다. 그 결과 동일한 내용의 문서가 여러 위치에 존재하면서 서로 다른 ACL이 적용돼 정책 일관성이 무너지고, 문서 오너십, 사용 이력 등 메타데이터 정보는 파악하기 불가능합니다. 검색 정확도는 떨어지고 최종본 식별도 어렵고, 컴플라이언스 대응에도 큰 비용이 듭니다.
AI 도입 시에는 이러한 단절과 사일로 문제가 그대로 노출돼, 출처, 활용 여부, 민감도 같은 ‘AI의 중요 큐레이션 정보가 제대로 관리되지 않아 결과 품질, 보안, 거버넌스 모두가 흔들리는 구조가 됩니다.
비정형 데이터가 어디에 있든 일관된 정책, 품질, 오너십, 사용이력이 파악되려면, 메타데이터 형태로 지속적으로 관리돼야 합니다. 특히 RAG, 에이전트, DSLM 등 AI 활용이 확대되면서, 신뢰 가능한 AI 결과를 위해서는 통합된 메타데이터 플랫폼이 필수라는 점이 더욱 명확해지고 있습니다.
흩어진 비정형 데이터를 Persistent ID 기반으로 가상화하고, 지속적인 메타데이터 관리를 통해 하나의 흐름으로 묶는 Metadata Fabric 인프라입니다. 이를 통해 문서의 위치와 상관없이 단일 정책이 유지되고, AI에는 허가된 문서와 신뢰도 높은 메타데이터만 제공됩니다. 그 결과 중복과 혼선은 줄고, 조직은 자연스럽게 AI-Ready 데이터 기반을 갖추게 됩니다.
이러한 인프라를 통해 조직은 다음과 같은 변화를 경험합니다.
AI 경쟁력은 결국 데이터에서 비롯됩니다. 투명하고 신뢰할 수 있는 데이터 관리 없이는, AI의 결과도 신뢰할 수 없습니다. Fasoo는 통합 데이터 사용 로그 인프라를 통해 데이터 흐름을 명확히 하고, 조직이 AI 활용과 규제 대응을 동시에 충족할 수 있도록 지원합니다.
