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“AI 신뢰성, 정확・완전・안전한 데이터가 좌우”…세일즈포스, 신뢰는 기업 AI의 핵심 “엔터프라이즈 AI의 미래는 더 많은 데이터에 관한 것이 아니라, 올바른 데이터에 관한 것이다. 생성형 AI 출력은 신뢰할 수 있는 데이터에 기반을 두어야 하며, AI가 회사 자체 데이터에 기반을 둘 때 더 유용한 결과를 제공하고 궁극적으로 더 큰 신뢰와 채택을 유도한다.”세일즈포스(Salesvorce)가 ‘AI와 데이터 신뢰성 설문조사(Your Data, Your AI survey)’를 발표했다. 전 세계 지식근로자 약 6,000 명을 대상으로 한 이번 설문에서 ‘AI 데이터의 신뢰성에 문제가 있는 것으로 나타났다’고 세일즈포스는 밝혔다. 신뢰는 기업 AI의 핵심인데, 신뢰성이 높은 데이터가 부족하다는 것이다.기업에서 AI를 도입하고 이를 효율적으로 활용하려면, AI에서 사용할 수 있는 정확하고 완전.. 2024. 4. 24. 더보기
데이터 품질 개선하는 4가지...가트너, 2024년까지 조직의 50%가 DQ 솔루션 채택 데이터는 디지털 세상의 원유와 같다. 수집, 분석, 가공, 저장, 배포하는 과정을 거치면서 수 없이 다양한 모습으로 변신하기 때문이다. 데이터는 디지털 전환과 혁신의 기본이면서 본질이기도 하다. 모든 것은 데이터로부터 시작하고 그 끝에도 데이터를 남긴다. 따라서 모든 데이터는 완전성, 적합성, 일관성, 정확성, 무결성, 최신성, 상호연계성 등 조직과 업무에서 요구하는 데이터 품질을 만족시켜야 한다. 용도와 목적에 부합되는 고품질 데이터는 의사 결정의 신뢰도와 정확성을 높이고, 빠르고 신속한 의사 결정을 내리는 데 필수적이다. 그래서 데이터 품질을 개선하는 것은 모든 디지털 기반 비즈니스의 출발점이 된다. 기업의 CDAO(Chief Data and Analytics Officer )나 데이터 및 분석 관련.. 2023. 5. 25. 더보기
데이터 문해력 부족이 비즈니스 성과 저해...태블로, '데이터 리터러시 구축' 보고서 생각만 하는 것과 알고 있는 것은 분명 다르다. 하지만 실천과 행동이 뒤따르지 않으면 그런 다름의 경계도 사라진다. 비즈니스 현장에서는 지금 이 순간에도 이런 일들이 수 없이 일어나고 있다. 특히 그것의 대상이 '데이터'인 상황에서 분명하게 알고 확실하게 실천하지 않으면, 실제적인 영향과 위험은 시간이 지날수록 증가한다. 태블로(Tableau)가 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)에 의뢰해 연구 조사를 진행한 '데이터 리터러시 구축(Building Data Literacy: The Key To Better Decisions, Greater Productivity, And Data-Driven Organizations)' 보고서를 발표했다. 조직에서의 데이터 문해력(Literacy)에 .. 2022. 3. 21. 더보기
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