데이터 거버넌스 조직도에 ‘사람’이 아닌 다섯 번째 멤버를 넣어야 하는 이유
전통적인 데이터 관리 체계의 한계를 넘어 AI 에이전트를 거버넌스 핵심 역할로 편입시켜 실시간 데이터 품질과 컴플라이언스를 자동화하는 전략적 패러다임을 분석합니다.
데이터전략
데이터 엔지니어링의 종말? AI 시대가 요구하는 새로운 생존 전략
단순한 파이프라인 구축을 넘어 AI 모델의 성능을 결정짓는 데이터 큐레이션과 전략적 아키텍처 설계로 데이터 엔지니어의 역할이 완전히 재정의되고 있습니다.
AI가 다 해주는 시대? Stitch가 가속하는 것과 여전히 ‘사람’이 필요한 이유
데이터 통합 자동화 도구 Stitch가 단순 반복 업무의 속도를 획기적으로 높여주지만, 데이터의 맥락을 해석하고 전략적 가치를 창출하는 영역은 여전히 인간의 통찰력이 필수적입니다.
6,000억 달러의 착각: 실리콘밸리는 왜 ‘데이터 수집’을 ‘지능’이라 믿었나
단순히 많은 데이터를 쌓는 것이 AI의 성능을 보장한다는 맹신이 불러온 거대한 자본의 낭비와 그 너머의 진정한 데이터 전략을 분석합니다.