NetApp으로 GenAI의 데이터 거버넌스 및 분류 전략 탐색

오늘날의 데이터 중심 세상에서 인공 지능(AI) 기술의 확산은 가능성과 도전의 새로운 시대를 열었습니다. 조직에서 AI, 특히 생성형 AI(GenAI)를 도입할 때 직면하는 주요 과제 중 하나는 강력한 데이터 거버넌스 및 분류 관행을 보장하는 것입니다.

GenAI 분야에서는 데이터 세트의 품질과 범위가 AI 모델의 성능과 창의성에 직접적인 영향을 미칩니다. 아티스트가 다양한 경험과 관찰을 통해 영감을 얻듯이 GenAI는 풍부한 데이터 세트에 의존하여 의미 있고 혁신적인 결과물을 만들어 냅니다. 적절한 데이터의 활용은 러닝 프로세스를 촉진하여 AI가 당면 과제에 내재된 패턴, 뉘앙스, 복잡성을 파악할 수 있게 합니다. 조직 특성에 맞는 고품질의 컨텍스트가 없으면 GenAI는 일관성, 관련성 또는 다양성이 부족한 결과물을 생산할 수도 있습니다.

그러나 조직에 특화된 데이터조차 시간의 흐름에 영향을 받기 마련입니다. 데이터는 마치 순간을 포착한 스냅샷과도 같아서 시간이 지나면 정보의 최신성이 떨어지고 컨텍스트가 결여되게 됩니다. 조직에서 신제품을 출시할 수도 있고, 새로운 기능을 도입하거나, 제품을 새로운 솔루션 세트로 결합하거나, 더 이상 시장과 관련이 없는 제품을 단종할 수도 있습니다. 이러한 변경 사항을 데이터 저장소에 통합하는 것은 검색 정확도의 수준을 높이는 데 매우 중요합니다.

고려해야 할 또 다른 점은 이러한 대규모 데이터 세트에는 개인 식별 정보, 기밀 의료 기록 및 재무 기록과 같은 민감한 정보가 포함될 수 있다는 것입니다. 고객 구매 동향이나 곧 출시될 제품 전략과 같이 무해해 보이는 데이터라도 경쟁업체에 공개될 경우 조직이 타격을 받을 수 있습니다. 회사에서 데이터를 통합, 분류, 평가 및 공유할 때는 무단 액세스를 방지하고 규정 표준을 준수하는 것이 중요합니다.

어떻게 하면 회사가 보유하고 있는 데이터 자산의 잠재력을 책임감 있고 안전하게 극대화할 수 있을까요? 몇 년, 심지어 수십 년 동안 휴면 상태에 있었던 데이터에 그 해답이 있는 경우가 많습니다. NetApp에서는 데이터 거버넌스 및 분류에 대해 포괄적인 접근 방식이 필요하다는 점을 충분히 인지하고 있습니다. NetApp 툴을 사용하면 회사의 가장 중요한 자산인 데이터의 가치를 최대로 활용할 수 있습니다.

데이터 거버넌스란 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터의 품질, 무결성, 보안을 보장하기 위해 구현된 정책, 절차 및 제어 프레임워크를 의미합니다. 생성형 AI의 맥락에서 강력한 데이터 거버넌스 관행은 다음을 확보하는 데 매우 중요합니다.

• 민감한 정보 보호: 조직은 정보의 민감도에 따라 데이터를 분류하고 액세스 제어를 구현함으로써 기밀 데이터에 대한 무단 액세스를 방지하고 GenAI 애플리케이션의 침해 또는 오용 위험을 완화할 수 있습니다.
• 윤리적 사용 보장: 데이터 사용에 대한 명확한 지침 및 윤리적 기준을 수립함으로써 조직은 합성 데이터를 책임감 있게 생성하고 편견 또는 차별적 결과를 방지하는 등 GenAI와 관련된 윤리적 복잡성을 해소할 수 있습니다.
• 규정 준수 유지: GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 것이 가장 중요합니다.

데이터 분류에는 데이터의 민감도, 가치 및 규정 요구 사항에 따라 데이터를 분류하는 작업이 포함됩니다. NetApp의 포괄적인 기능 세트는 기본적인 데이터 카탈로그 작성 기능 그 이상을 제공합니다. NetApp은 AI, 머신 러닝 및 자연어 처리 기술을 활용하여 데이터를 유형, 중복, 민감한 정보별로 범주화하고 분류하며 잠재적인 규정 준수 위험에 대한 노출을 지속적으로 알려 줍니다.

NetApp은 GenAI의 고유한 당면 과제에 맞춰 수립된 다양한 데이터 분류 전략을 제공합니다.

• 데이터 자산 가시성: 온프레미스 및 퍼블릭 클라우드에서 전체 NetApp® 데이터 자산에 대한 완벽한 가시성을 확보하여 데이터의 정확도를 높이고 민감한 정보에 대한 지식을 얻을 수 있습니다. 데이터 과학자, AI 엔지니어, IT 관리자 및 규정 준수 팀은 모든 데이터 세트의 성능을 활용하고 비용을 최적화하며 위험을 줄일 수 있습니다.
• 개인 및 기밀 데이터 검색: NetApp의 분류 기능은 개인 식별 정보(PII), 신용 카드 번호, 사회 보장 번호, 은행 계좌 번호 및 건강 세부 정보, 민족적 배경 또는 성적 지향과 같은 민감한 개인 데이터를 식별할 수 있습니다. 이 기능은 관할권 전반에 걸친 규정 요구 사항을 준수하여 가장 민감한 정보까지 안전하게 보관되도록 보장합니다.
• 데이터 최적화: 오버헤드를 줄이고 AI 모델에 최신 컨텍스트를 입력하려면 결과를 왜곡할 수 있는 중복되고, 오래되고, 업무와 관련 없는 데이터를 제거해야 합니다. NetApp 데이터 인텔리전스 플랫폼을 활용하면 데이터를 검색, 매핑 및 분류하여 GenAI 및 검색 증강 생성(RAG)에 맞게 준비할 수 있으므로 챗봇이 가장 정확한 답변을 제공할 수 있게 됩니다.

GenAI의 성능을 활용하여 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 확보하는 조직이 점차 늘어남에 따라 강력한 데이터 거버넌스 및 분류 관행의 중요성이 그 어느 때보다 높아지고 있습니다. NetApp은 데이터 관리 및 스토리지 솔루션 분야의 전문 지식과 GenAI에서 제기되는 과제에 대한 깊은 이해를 바탕으로 급변하는 이 환경을 책임감 있게 헤쳐 나가려는 조직의 신뢰할 수 있는 파트너로 자리매김하고 있습니다.

포괄적인 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하고 고급 데이터 분류 전략을 구현함으로써 조직은 GenAI의 잠재력을 최대로 활용하는 동시에 위험을 방지하고 데이터의 윤리적 사용 및 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

NetApp과 협력하여 조직은 GenAI의 혁신적인 기능을 활용하는 동시에 최고 수준의 데이터 거버넌스 및 분류 표준을 유지할 수 있습니다.

자세한 내용은 NetApp AI 솔루션 페이지에서 확인하십시오.

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