데이터 플랫폼에 필요한 다섯 가지 요건과, 그것이 아마도 실패하고 있는 이유

많은 조직이 데이터 제품을 만들지만, 대부분은 체계적 프로그램이 아닌 임시 방식으로 운영돼 중복 작업과 AI 확장 한계를 낳고 있다.

핵심 요구사항은 데이터 생성 단계에 거버넌스와 맥락을 내장하고, 기존 자산을 자동 탐지하며, 설명 가능한 신뢰 점수를 제공하는 것이다.

또한 사일로를 넘어 자산을 쉽게 찾게 하고, 제품이 바뀌어도 지속적으로 정합성을 관리할 수 있어야 한다.

이런 기능이 없으면 데이터팀은 반복 작업에 시간을 낭비하고, 신뢰할 수 있는 AI 이니셔티브를 대규모로 추진하기 어렵다.