AI 활용을 위한 견고한 데이터 관리
조직이 AI를 도입해 경쟁력 강화를 기대하지만, 정작 그 기반이 되는 데이터의 품질과 인프라는 제대로 준비가 되어 있지 않은 경우가 대다수입니다. 실제로 많은 조직들은 부서별로 서로 다른 저장소와 협업 툴들을 사용하면서 데이터가 분산되고, 관리 기준도 제각각 입니다. 이로 인해 문서의 소유자, 접근 권한, 버전, 사용 이력 등 핵심 메타정보가 불분명해지고, 시간이 지날수록 일관성, 중복, 버전 이슈 등 복잡한 데이터 관리 문제들이 누적돼, AI 학습 대상 여부 판단이 매우 어려워집니다.
일부 조직들은 이를 해결하기 위해 데이터를 중앙에 모으지만, 지속적인 관리를 위한 인프라 및 체계가 제대로 정립되지 않은 상태에서는 시간이 지나면서 결국 동일한 문제가 반복될 수밖에 없습니다. 이는 AI 도입에 있어 큰 걸림돌이 됩니다.
이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해서는 조직 내 모든 데이터를 단일한 신뢰 원천에서 관리할 수 있는 SSOT (Single Source of Truth) 체계를 구축해야 합니다. 이를 구현하기 위해서는 단순히 데이터를 중앙에 모으는 수준을 넘어, 데이터 인프라 자체를 SSOT 개념에 맞게 설계해야 합니다. 특히, 문서가상화 (VCI, Virtual Content Infrastructure) 플랫폼을 기반으로 마스터 DB를 중심에 두고, 실제 업무 현장에서 사용되는 문서 사본들은 Synthetic (가상) 객체로 관리하면 효과적입니다. 이렇게 되면 사용자는 로컬이나 엔드포인트에서 문서를 활용하더라도, 시스템은 모든 변경 사항을 중앙 마스터에 자동으로 반영해 정책 일관성과 데이터 품질을 유지할 수 있습니다. 또한, 각 문서의 이력, 버전, 접근 기록이 추적 가능해져 데이터에 대한 모든 정보를 확보해 AI 학습에 필요한 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 마련할 수 있습니다.
Wrapsody는 이러한 SSOT를 구현하는 핵심 솔루션으로, 모든 파일의 버전, 관계, 활용 이력을 중앙에서 자동으로 동기화합니다. 이를 통해 조직은 별도의 단일 저장소가 아닌 논리적 통합을 통해 전체 데이터를 연결하고, AI 학습에 최적화된 Master DB 구조를 완성합니다.
Fasoo의 솔루션을 통해 조직은 다음과 같은 변화를 경험할 수 있습니다.
AI의 성능은 데이터의 신뢰성에서 시작됩니다. Master DB는 단순한 저장소가 아니라, 조직의 모든 데이터를 단일 진실 공급원(SSOT) 아래에서 관리할 수 있게 하는 핵심 인프라입니다. Fasoo는 Wrapsody를 통해 조직이 데이터 중심으로 사고하고, 신뢰할 수 있는 기준 위에서 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다.
