모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?
모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?
데이터가치화팀이 지난 1년간 AI를 업무와 플랫폼에 통합한 변화를 정리했습니다. 반복 작업은 빨라졌지만, 검증과 데이터 기반의 중요성은 더 커졌습니다.
#MCP#BigQuery
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AWS에서 데이터 거버넌스 구현하기: 자동화, 태깅 및 라이프사이클 전략 – 1부
AWS에서 데이터 거버넌스를 구현하기 위한 기반 전략과 태깅, 분류 체계를 정리했습니다. 조직 준비와 자동화 중심의 운영 지표까지 함께 제시했습니다.
#AWS#데이터 거버넌스
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![[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #3: AI Agents, 자율적 지능이 이끄는 새로운 산업 패러다임](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FbUMpKy%2FdJMcaaw7goM%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAK7iqUChkqtT7NWEiNAW2mQMLv85OAUbkol3VtGtk_ke%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1769871599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DmdpN1bmKmzBxNrkZWGbUOuprhag%253D)
[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #3: AI Agents, 자율적 지능이 이끄는 새로운 산업 패러다임
AI 에이전트의 시장 성장과 기술 구조, 산업별 활용 사례를 정리한 글입니다. 도입을 위해서는 파일럿, 데이터 품질, 거버넌스가 중요하다고 제안했습니다.
#LLM#cloud
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토스 피플 : 데이터를 ‘이해하는’ 구조를 설계합니다
토스 Data Architect의 커리어와 데이터 설계 철학을 소개했습니다. 데이터 품질, 속도, AI 이해 가능성을 함께 고려하는 구조화 관점이 핵심입니다.
#데이터 분석#데이터 거버넌스
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株式会社ペイロール과 QueryPie, AI 보안 분야 기술 제휴 체결
Payroll과 QueryPie가 AI 보안 분야에서 기술 제휴를 체결했습니다. 안전한 AI 서비스 전개와 업무 효율화를 위해 보안·거버넌스 기반을 함께 구축합니다.
#보안#데이터 거버넌스
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미리디의 데이터 혁신 | “폭발적인 성장을 이끄는 데이터브릭스 기반 데이터 문화 구축 이야기”
데이터브릭스를 중심으로 데이터 아키텍처를 재설계해 신뢰성과 운영 효율을 높인 사례를 소개했습니다. 또한 전사 구성원이 데이터를 더 쉽게 활용하는 문화로 확장한 과정을 공유했습니다.
#Databricks#데이터 분석
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LG 에너지 솔루션의 Amazon DataZone을 활용한 데이터 거버넌스 혁신 전략
LG에너지솔루션이 Amazon DataZone으로 데이터와 ML 거버넌스를 통합한 사례를 소개했습니다. 데이터 자산화, 권한 관리, 품질 관리, 모니터링 체계를 함께 구축한 내용입니다.
#Amazon DataZone#데이터 거버넌스
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Datahub(오픈 소스 메타데이터 플랫폼)
분산된 데이터 플랫폼의 메타데이터를 통합 관리하는 DataHub의 개념과 주요 기능을 소개했습니다. 검색, 계보 추적, 거버넌스, 접근 제어 관점에서 활용 포인트를 정리했습니다.
#DataHub#메타데이터
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
Data Catalog – Datahub
데이터레이크 확산으로 데이터 카탈로그와 거버넌스의 중요성을 설명했습니다. 오픈소스 Datahub의 메타데이터 수집, 검색, 리니지, 연동 기능을 소개했습니다.
#Data Catalog#Datahub
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AI Governance Framework
AI 거버넌스의 필요성과 핵심 원칙을 빅테크 사례와 함께 정리했습니다. 또한 Responsible AI, AI Sovereign과의 차이와 조직 적용 예시도 설명했습니다.
#cloud#보안
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