레거시 데이터를 AI 시대에 맞게 재정의

기업과 기관의 데이터 환경은 수십 년에 걸친 시스템과 누적된 프로세스로 복잡하게 얽혀 있습니다. ERP, ECM, 그룹웨어, 로컬 파일 서버 클라우드 등 다양한 레거시 시스템에 분산된 데이터는 형식도, 정책도, 품질 수준도 모두 제각각 입니다.  이로 인해 시스템을 교체하거나 AI 환경으로 전환을 시도해도, 데이터 정합성/품질/보안 문제가 발목을 잡습니다.  결국 많은 조직이 단순한 Migration이 아닌, AI 시대에 맞게 데이터를 재정의하고 정제하는 과정 자체를 가장 큰 과제로 마주하고 있습니다.

기존의 데이터 Migration은 단순히 저장소를 옮기거나 포맷을 변환하는 수준에 머물러 왔습니다.  그러나 이제는 단순 이동이 아니라, 데이터의 품질, 맥락, 거버넌스를 함께 재구성하는 과정이어야 합니다.  오래된 데이터는 중복, 오류, 권한 불일치, 보안 정책 누락 등 다양한 문제를 안고 있으며, 이를 그대로 이전하면 새로운 시스템에서도 같은 문제가 반복됩니다.  따라서 데이터 이전은 이제 기술 프로젝트가 아닌, 데이터 자산을 재정립하는 전략 프로젝트로 접근해야 합니다.