2026 AI-ready Data 전략: Data Readiness에서 온톨로지까지

Gartner의 이슈에서 확인할 수 있는 핵심은 AI 성과의 차이는 모델이 아니라 데이터 준비 상태(AI Readiness)에서 나온다는 점인데요.

AI를 제대로 활용하려면 데이터 인프라를 처음부터 AI 기준으로 설계해야 하며, 신뢰할 수 있는 AI를 위해서는 데이터 거버넌스와 보안이 필수적이죠. 이때 온톨로지는 단순한 메타데이터 관리가 아니라, AI가 데이터의 의미·관계·맥락을 이해하도록 돕는 핵심 구조로, 데이터 맵과 결합되어 AI가 올바른 판단을 내리도록 안내하는 역할을 합니다.

결국 AI Readiness는 일회성 프로젝트가 아니라, 데이터 품질·거버넌스·보안·실시간 관리 전반을 포함한 지속적인 운영 체계이자 기업 생존 전략입니다.

이 웨비나에서는 Gartner가 정의하는 AI Readiness의 구성 요소를 중심으로, 왜 데이터 인프라와 거버넌스가 AI 성능의 출발점이 되는지 설명합니다.

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