디지털 전환이 가속화되면서 조직 내 데이터 품질과 신뢰성, 그리고 실시간 인사이트 확보는 AI 기반 의사 결정과 운영 효율성을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있다. 특히 생성AI와 예측 모델링의 활용도가 높아지면서, 신뢰할 수 있는 데이터의 확보와 지속적인 품질 관리, 그리고 편향 없는 인사이트 도출이 데이터 인프라의 주요 요건이 되고 있다. 이에 따라 실시간 데이터 계보 추적, 이상 감지, 자동 조정 등 자율적 데이터 거버넌스를 지원하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다.

데이터 거버넌스 솔루션 기업인 아르하시(Arhasi)가 AI 기반 데이터 관리 솔루션인 ‘에이아이.디지털 스레드(AI.Digital Thread)’를 공개했다. 이 솔루션은 데이터 신뢰성 향상과 운영 효율 극대화를 목적으로 실시간 데이터 계보 추적, 지속적인 품질 모니터링, 고급 자동 조정 기능을 통합한 구조로 설계되었다.

에이아이.디지털 스레드는 자율적인 AI 에이전트를 기반으로 작동하며, 시스템 전반의 데이터 흐름을 분석하고 데이터 수명 주기 전반의 변환 과정을 실시간으로 추적하는 메타데이터를 생성한다. 이 기능은 데이터 불일치 해소와 품질 개선에 기여하며, 데이터 카탈로그를 보강해 데이터의 일관성과 활용 가능성을 높인다.

실시간 데이터 계보와 품질 모니터링으로 정확도 및 신뢰성 제고

에이아이.디지털 스레드는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 모두 처리할 수 있으며, 기존 ETL(Extract, Transform, Load) 및 데이터 웨어하우스 플랫폼과 통합이 가능하다. 기존 데이터 카탈로그와의 연계성을 높여 메타데이터 보강, 분류, 태그 작업을 자동화하여 데이터 품질을 향상시킨다.

조직은 에이아이.디지털 스레드로 실시간으로 품질 이상 징후를 자동 탐지하고 문제를 조기에 해결할 수 있다. 이로 인해 AI 모델은 보다 정확하고 편향 없는 데이터로 학습하게 되며, 모델 성능 또한 개선된다. 데이터 계약 기반의 품질 모니터링은 AI 모델 운영의 신뢰성과 투명성을 높이는 핵심 기능으로 작동한다.

AI 에이전트는 자동화된 이상 징후 탐지 외에도, 시나리오 기반의 가정 분석(What-if Analysis)을 지원해 조직의 예측적 의사 결정에 실질적인 도움을 준다. 이는 단순한 데이터 기록 수준을 넘어, 데이터 활용성과 통찰력 확장에 있어 핵심 기능으로 평가된다.

자동화된 데이터 환경 구축을 통한 MDM 한계 극복

에이아이.디지털 스레드는 기존의 규정 중심 프로세스에 비해 더 높은 민첩성과 대응력을 갖추고 있으며, 이를 통해 빠르게 변화하는 데이터 환경에서 기업의 운영 리스크를 줄이고 데이터 중심 의사 결정의 정확도를 높이는 효과를 제공한다.

에이아이.디지털 스레드는 실시간 데이터 계보와 품질 모니터링을 중심으로 한 자동화된 프레임워크를 통해, AI 시스템 운영과 데이터 기반 의사 결정의 기반을 견고히 할 수 있는 구조를 제공한다. 특히 생성AI, 예측 모델링, 고도화된 분석 시스템을 도입하고자 하는 조직에게 신뢰성과 효율성을 동시에 확보할 수 있는 솔루션으로 주목된다.

아르하시는 향후 다양한 산업군에 에이아이.디지털 스레드의 적용 범위를 확대하고, 사용자 맞춤형 데이터 조정 및 자동화 기능을 강화할 계획이다. 또한 메타데이터 표준화, AI 에이전트 지속 학습, 규제 준수 내역 추적 등 기능을 고도화해 전사적 데이터 거버넌스 전략 수립을 지원할 방침이다.

아르하시 치루 바반시카르(Chiru Bhavansikar) 최고 AI 책임자는 “에이아이.디지털 스레드는 자동화 및 실시간 데이터 인사이트를 통해 기존의 정적 규칙 기반 마스터 데이터 관리(MDM)의 한계를 해소하고 있다.”라며 “이 솔루션은 기존 데이터 인프라의 유연성을 높이고, 더 적응력 있는 운영 환경을 조성하는 데 기여한다.”라고 덧붙였다.

AI 기반 데이터 운영 환경에서 데이터 품질과 계보 추적은 기업 경쟁력 확보의 필수 요소로 부상하고 있다. 아르하시는 에이아이.디지털 스레드를 통해 기업들이 보다 신뢰할 수 있는 데이터 자산을 구축하고, 운영의 자동화와 분석 효율성까지 동시에 달성할 수 있도록 기술적 기반을 제공하고 있다.

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