[아이티데일리] 전 산업계의 핵심 동력이 데이터를 중심으로 재편되고 있다. 특히 챗GPT(ChatGPT)의 등장 이후, 데이터 학습의 결정체인 생성형 AI가 전 세계의 뜨거운 감자로 부상했다. 수많은 데이터를 학습하고 이를 토대로 결과물을 생성하는 생성형 AI를 구현하기 위해 데이터의 수집부터 저장, 학습, 거버넌스 정립 등 제반을 다지는 작업이 더욱 중요한 과제로 떠올랐다.

본지(컴퓨터월드/아이티데일리)는 지난달 7일 서울 양재동 엘타워에서 각계 데이터 전문가 및 국내 대표 기업들과 함께 생성형 AI를 둘러싼 주요 이슈에 관한 해답과 데이터 활용 전략을 제시해 보고자 ‘생성형 AI & 빅데이터’를 주제로 ‘제20회 2023 데이터 컨퍼런스’를 개최했다. 데이터 인사이트와 핵심 전략이 공유된 이번 컨퍼런스 내용을 정리했다.

“데이터 컨버전스와 통합 플랫폼”

다음으로 지티원 어호경 전무가 ‘데이터 컨버전스와 통합 플랫폼’을 주제로 발표했다.

지티원은 데이터 거버넌스와 애플리케이션 거버넌스 통합 포털을 구축해 고객들에게 서비스하고 있다. 하나의 단일 데이터 거버넌스 플랫폼 포털을 통해 표준화와 다양한 상호운용성을 보장하며 고객의 전방위적인 데이터 업무 활용을 지원한다.

최근 부상하고 있는 AI와 관련해 지티원은 기존 자사의 데이터 거버넌스에 AI를 접목하는 방안 그리고 AI 모델 자체에 대한 관리·운영을 통합하는 AI 모델 데이터 프로세스 관리 체계에 관한 솔루션을 개발 중이다. 지티원은 AI 변수 데이터 관리, 모델 메타데이터 관리, 모델 성능을 관리 등을 3대 축으로 AI 모델 거버넌스를 구축하고 있다. 기존 자사가 서비스하던 ‘메타마이너(MetaMiner)’를 머신러닝(ML), 자동화까지 접목해 ‘메타카탈로그(MetaCatalog)’로 발전시킨 제품을 비롯한 AI 모델의 데이터 표준·신뢰성·가시성·접근·유통을 통합 관리하는 신규 지능형 플랫폼을 내년 3월 출시할 계획이다.

어호경 전무는 “생성형 AI, 빅데이터 등장 이후에 IT 업계에서는 상당히 많은 ML 모델을 개발하고 있다. 개발도 중요하지만, 개발한 모델에 필요한 데이터 요소들을 어떻게 관리하고, 어떤 방식으로 성능을 측정할지 전반적인 관리 체계를 마련하는 것이 중요해지고 있다”며 “AI, ML 모델을 개발하는 과정에서 수집한 알고리즘, 환경, 지표 등을 모두 하나의 세트로 관리할 필요가 있다. 또한 모델의 성능 관리 측면에서는 상시 모니터링을 할 수 있는 기반을 마련해 객관적인 가이드라인을 통한 의사결정이 가능하도록 거버넌스 차원에서의 접근을 해야 한다”고 제언했다.