신뢰할 수 있는 데이터 기반을 통해 조직이 현대화, 관리, AI를 자신감 있게 채택하는 방법

당신의 비즈니스에는 어떤 데이터가 있나요? 어디에서 왔나요? 그리고 이 데이터는 어떤 시스템을 통해 흐르나요?

2026년에 이러한 질문에 답할 수 없다면, 현대화, 관리, AI를 자신감 있게 채택할 수 있는 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 갖추지 못한 것입니다.

현재의 AI 대화는 잘못된 추상화 수준에서 진행되고 있습니다. 모든 사람이 최신 모델, Copilot 통합 등에 대해 논의하고 있습니다. 그러나 실제 질문은 자신의 데이터를 충분히 잘 알고 있는지 여부입니다!

여기에는 드래곤이 있습니다

중세의 카트グラ퍼들은 탐험하지 않은 지도 부분에 괴물을 그렸습니다. “여기에는 드래곤이 있습니다”라는 문구는 Hunt-Lenox Globe에 나타납니다. 이것은 우리가 여기에 무엇이 있는지 모른다는 것을 의미하며, 최악의 상황을 가정해야 합니다!

대부분의 조직의 데이터 자산에는 이러한 영역이 있습니다. 잘 매핑된 현대 영토(프로덕션 데이터베이스, 핵심 트랜잭션 시스템)와 다른 모든 영역이 있습니다. 그림자 데이터베이스, 테스트 데이터베이스, 스테이징 환경 등이 있습니다.

매핑되지 않은 영토를 탐험할 수 없으며, 매핑되지 않은 기반 위에 AI 시스템을 구축해서는 안 됩니다.

우리는 이 풍경에 대해 무엇을 알고 있나요?

이것은 가상적인 비유가 아닙니다. Redgate의 2026년 데이터베이스 풍경 보고서는 전 세계 2000명이 넘는 IT 전문가들을 조사하여 이러한 매핑되지 않은 영토가 실제로 어떻게 보이는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

• 74%의 조직이 2개 이상의 데이터베이스 플랫폼을 실행하며, 25%의 조직이 4개 이상의 플랫폼을 실행합니다. 데이터는 한 곳에만 존재하지 않으며, 플랫폼, 클라우드 환경, 레거시 시스템에 분산되어 있습니다. 각 플랫폼에는自己的 접근 제어, 쿼리 패턴, 특이성이 있습니다. 데이터가 이렇게 분산되어 있을 때, 문제는 블라인드 스폿이 몇 개 있는지입니다!
• 39%의 조직이仍然 수동 테스트 및 배포에 의존합니다. 각 수동 배포에는 위험이 따르며, 데이터 출처 및 수명이 불분명합니다.
• 47%의 다중 플랫폼 조직이 보안 또는 개인 정보 보호 문제를 경험했습니다. 여기에는 드래곤이 있습니다!

이러한 문제에도 불구하고, 58%의 조직이 AI 효율성을 위해 더 높은 위험을 감수할 의향이 있습니다. 그러나 올바른 기반을 갖추면 이러한 문제를 피할 수 있습니다.

현대화

대부분의 데이터베이스 현대화 프로젝트는 기술이 작동하지 않기 때문에 실패하지 않습니다. 실패하는 이유는 오래된 시스템을 완전히 이해하지 못하기 때문입니다. 예를 들어, 저장 프로시저에 인코딩된 비즈니스 규칙이나 시스템 간의 암시적 데이터 계약이 있습니다.

이것은 Chesterton의 울타리 원칙을 데이터 자산에 적용한 것입니다.何か를 제거하기 전에, 왜那样으로 구축되었는지 이해해야 합니다!

실제로 이것은 데이터베이스 변경 사항을 애플리케이션 코드와 동일한 엄격함으로 다루는 것을 의미합니다. 버전 제어, 자동 배포, 반복 가능한 프로세스; 애플리케이션 팀이 수년 전에 채택한 관행이 아직도 데이터베이스 측에서 놀랍게도 드물게 적용됩니다. 데이터베이스 변경 사항이 수동이고 추적되지 않으면, 현대화 프로세스의 모든 단계에서 숨겨진 위험이 있습니다. 신뢰할 수 있는 배포를 할 수 없으면, 현대화할 수 없습니다.

테스트 데이터는 또 다른 블라인드 스폿입니다. 데이터 자산을 현대화하려는 조직은 모든 것이 다른 쪽에서 작동하는지 확인해야 합니다. 그러나 프로덕션 데이터 복사본에 대한 테스트는 자체적인 문제를 만들 수 있습니다. 민감한 데이터가 접근 제어가 약한 환경에 끝나게 될 수 있습니다. 데이터가 얼마나 오래 지속되는지 추적하지 않으며, 데이터가 복사되었는지 여부와 관계없이 규정 준수 요구 사항이 데이터를 따릅니다. 신뢰할 수 있는 테스트 데이터는 데이터베이스를 안전하게 현대화하는 데 필요한 조건입니다.

성공적으로 데이터베이스를 현대화하는 조직은 데이터베이스 DevOps와 테스트 데이터 관리를 1차적인 문제로 다룹니다. 현대화가 진행 중인 후에 부착되는 후속 조치가 아닙니다.

관리

AI 거버넌스를 단순한 정책 연습으로 다루는 유혹이 있습니다. 1) 문서를 작성하고, 2) 프레임워크를 게시하고, 3) 규정 준수 상자를 체크합니다. 그러나 문서에만 존재하는 거버넌스는 연극입니다. 실제 거버넌스는 최선의 관행을 기본 옵션으로 만드는 시스템을 구축하는 것을 의미합니다. 사람들에게 기억해야 하는 것이 아닙니다.

진짜 거버넌스는 또한 데이터베이스 배포 파이프라인, 프로덕션에서 실행 중인 쿼리, 민감한 데이터가 흐르는 경로에 대한 일관된 가시성을 의미합니다. 이것은 운영적으로, 이론적으로가 아니라, AI 시스템에 접근할 수 있는 데이터를 알고, 어디에서 왔는지,誰が 사용을 승인했는지 알고 있는 것을 의미합니다.

이것은 추상적인願望이 아닙니다. 규제는 이 방향으로 진행되고 있습니다. EU AI법은 AI 시스템을 위험 수준으로 분류하며, 높은 위험 애플리케이션에 대한 데이터 거버넌스, 추적 가능성, 인간监督에 대한 특정 의무를 부과합니다.

ISO 42001, AI 관리 시스템에 대한 국제 표준은 더 나아가서 조직이 AI 시스템 전반에 걸쳐 데이터 품질, 출처, 수명주기를 관리하는 방법을 증명할 것을 요구합니다. 규제 당국은 정책을 작성했는지 여부를 묻지 않을 것입니다. 그것이 실제로 어떻게 작동하는지 보여줄 수 있는지 묻습니다.

특정 결정을 내린 데이터를 추적할 수 있나요?

민감한 정보가 자신의 규칙에 따라 처리되었는지 chứng명할 수 있나요?

지금까지 설명한 제어는 실제로 프로덕션에서 실행 중인지 증명할 수 있나요?

AI를 자신감 있게 채택

이러한 질문에 답할 수 있다면, 탄탄한 기반을 구축했으며 AI를 채택할 준비가 된 것입니다. 이제 입력에 대한 자신감을 가지고 있으며, 더 이상 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나오는 문제가 없습니다.

실제로 AI에서 가치를 얻고 있는 조직은 가장 先進的な 모델을 갖고 있는 것이 아닙니다. 데이터를 카탈로그화하고, 계보를 설정하고, 배포를 자동화하고, 접근 제어를 보안하고, 데이터 품질을 테스트한 조직입니다.

조직이 보안, 정확성, 규정 준수에 대한 우려를表明한다면, 자신의 기반을 충분히 신뢰하지 못하기 때문에 위에 구축된 것을 신뢰하지 못한다는 것을 의미합니다.

同じ 함정에 빠지지 마세요. 현대화하고, 관리하고,そして AI를 자신감 있게 채택하세요.

AI를 준비했나요?

AI를 채택하려는 조직은 다음 세 가지 질문에 자신감 있게 답할 수 있어야 합니다:

1. 민감한 데이터가 어디에 있는지 완전한 인벤토리를 생성할 수 있나요?
2. 데이터의 계보를 출처에서 AI 모델이 사용하는 지점까지 추적할 수 있나요?
3. 내일 규제 당국이 개인 정보를 어디에 두었는지 물으면, 테스트 환경에 없다는 것을 증명할 수 있나요?

만약 못한다면, 시작하세요! 데이터 풍경지도를 구축하고, 철저히 탐험하세요. 더 이상의 드래곤이 없습니다!