업무 혁신을 지원하는 LLM 솔루션
조직이 다루는 데이터는 폭발적으로 증가하고 있습니다. 하지만 이 데이터들이 다양한 부서나 시스템별로 흩어져 관리되면서, 동일한 데이터에 서로 다른 접근 권한이 부여되거나, 콘텐츠 변경 시 민감도 수준 적절히 업데이트 되지 않는 등 관리가 제대로 이뤄지지 않고 있습니다. 그 결과 데이터 관리 체계가 복잡해지고, 보안 정책 수립, 개인정보 보호, AI 학습 데이터 운영의 효율성도 저하되고 있습니다.
또한, 기존의 분류 시스템은 키워드 매칭 혹은 파일 속성 기반으로 작동하기 때문에, 실제 업무 맥락이나 사용 내역과 같이 변화하는 정보에 유연하게 대응하기 어렵습니다. 결국 데이터가 잘못된 등급으로 분류되거나, 민감한 정보가 일반 데이터로 취급되는 등 관리 사각지대가 발생합니다. 보유한 데이터를 정확히 이해하려면 단순한 식별뿐만 아니라, 데이터가 생성·활용·공유 과정 전체를 함께 분석하는 새로운 접근이 필요합니다.
Ellm (Private LLM) 기반의 Data Cataloger는 단순한 파일 분류 도구가 아니라, 문서의 컨텍스트(의미·맥락 등)와 사용 내역(열람·공유·저장 등)을 함께 학습해 데이터를 자동으로 식별하고, 민감도·활용 목적·보안 정책까지 반영하는 지능형 데이터 분류 에이전트입니다.
Data Cataloger를 도입한 조직은 다음과 같은 변화를 경험할 수 있습니다.
데이터 분류는 더 이상 선택이 아닙니다. Data Cataloger는 컨텍스트와 사용 내역 정보를 기반으로 데이터를 보다 빠르고 정확히 분류해, 보안과 활용이 공존하는 AI 기반 데이터 거버넌스 환경을 실현합니다. 이를 통해 기업은 데이터를 보다 안전하고, 효율적으로, 그리고 전략적으로 활용할 수 있습니다.
