생성형 AI 및 에이전트를 위한

비정형 데이터 필수 가이드

비정형 데이터는 이메일과 문서, 동영상, 소셜 미디어 게시물에 이르기까지 전 세계 데이터의 최대 90%를 차지합니다. 이러한 비정형 데이터에는 아직 충분히 활용되지 않은 방대한 잠재적 인사이트가 담겨 있습니다. 하지만 기존의 데이터 파이프라인(ETL/ELT)은 데이터의 방대한 규모와 다양한 형태를 처리하도록 설계되지 않았기 때문에, 분석이 복잡하고 비용도 많이 듭니다.

그러나 이제 LLM과 생성형 AI의 등장으로 이러한 데이터를 활용하는 데 있어 진입 장벽과 비용 부담이 크게 낮아졌으며, 이를 통해 조직은 데이터에서 새로운 인사이트를 얻고 경쟁 우위를 확보할 수 있게 되었습니다.

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• 가공 전 비정형 데이터를 AI 모델에 적합한 확장 가능하고 기계 판독이 가능한 자산으로 전환하는 AI 준비형 파이프라인 구축 방법 10단계
• 정보를 자율적으로 분석하고 핵심 인사이트를 추출하며, 보험 청구 처리나 시장 변동 예측과 같은 작업을 수행함으로써 데이터 활용 패러다임을 혁신하는 AI 에이전트의 역할
• 데이터 융합 기법으로 멀티 모달 정보를 결합해, 단일 데이터 유형을 넘어 더욱 심층적이고 신뢰도 높은 비즈니스 인사이트를 도출하는 방법