최근 몇 년 사이, 생성형 AI는 단순한 유행을 넘어 비즈니스 환경 전반에 걸쳐 강력한 변화를 일으키는 기술로 자리 잡았습니다. 챗봇부터 콘텐츠 제작, 고객 서비스, 자동화까지, AI는 우리 일상과 업무 방식에 깊숙이 스며들고 있습니다.​그러나 이러한 기술이 주는 혜택만큼, 도입 과정에서의 어려움과 도전 과제 또한 존재합니다. 아무리 성능 좋은 스포츠카라도 연료가 없다면 제대로 달릴 수 없듯이, AI도 ‘고품질 데이터’라는 연료가 없으면 그 잠재력을 발휘할 수 없습니다. 데이터 관리와 보안이 AI 도입의 성공을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있는 지금, 기업들은 이러한 과제를 어떻게 준비하고 있을까요?  파수가 최근 진행한 설문조사는 바로 이 질문에서 시작됐습니다. IT 및 보안 담당자 560명을 대상으..

상상해 보세요. 여러분의 조직이 AI라는 미지의 바다로 모험을 떠나려 합니다. 이 항해는 더 나은 미래로 향하는 여정이자, 경쟁자들보다 앞서 나가기 위한 도전입니다. AI는 정교한 나침반처럼 고객이라는 항구를 정확히 찾아가게 해주고, 데이터 기반 예측 분석은 바다 위에서 가장 효율적인 항로를 미리 예측해주는 해도와 같습니다. 많은 기업들이 이미 AI라는 항해 도구를 통해 넓은 바다로 나아가 놀라운 성과를 거두고 있습니다. 하지만, 이 항해에서 놓치기 쉬운 중요한 진실이 있습니다. 바로 데이터라는 연료를 얼마나 잘 준비했고, 관리돼 있느냐가 성공의 열쇠라는 점입니다.​​데이터는 AI 항해의 핵심 연료입니다. 이 연료가 깨끗하고 안전하게 준비되지 않는다면, 배는 방향을 잃거나, 심지어 바다 위에서 표류하거나..

클라우드 전환, 클라우드 마이그레이션 (Cloud Migration)은 다양한 제약이 따르는 온프레미스 환경을 벗어나 조직의 데이터 및 IT 인프라를 클라우드로 ‘이사’하는 작업을 뜻합니다. 최근 몇 년간 기업 및 기관의 전산ᆞ정보보호 담당자들 사이에서 이른바 핫한 주제 중 하나죠. ​클라우드 환경은 비용, 편의성, 확장성 등 다양한 부분에서 이점이 있습니다. 무엇보다 빠르게 변화하는 IT 환경 속 계속해서 늘어나는 데이터 및 인프라를 관리하기 용이하다는 점이 가장 큰 장점인데요. 특히, 최근 기업 LLM (기업 맞춤형 AI)의 부상으로 기업들은 자체 데이터를 활용하기 위해 여러 측면에서 노력하고 있습니다. LLM 학습에 앞서 자체 데이터의 메타정보 관리 목적으로 클라우드 마이그레이션에 대한 고민을 더 ..