AI 도입이 실험 단계를 넘어 비즈니스 전반을 오케스트레이션 하는 에이전틱 AI 시대로 진입함에 따라, 많은 기업들이 실질적인 비즈니스 생산성 향상 및 새로운 가치 창출을 위해 AI-Ready Data를 최우선 과제로 손꼽고 있습니다. 어떻게 AI가 더 많은 데이터를 보다 잘 활용하게 할 수 있을까요? AI 여정의 많은 기업들이 생성형 AI의 요구사항을 지원할 수 있는 데이터 전략과 접근 방식에 대한 재구상을 필요로 하고 있습니다. 특히 방대한 양의 비정형 데이터를 신뢰할 수 있는 AI 자산으로 전환하는 것은 AI 혁신을 가속화하고 기업 경쟁력을 높이는 핵심 과제입니다. 

본 웨비나에서는 패러다임 변화 속에서 나타나는 데이터의 파괴적인 변화를 살펴보고, 정형, 비정형, 반정형 데이터를 아우르는 AI-Ready Data 전략과 최신 데이터 통합·자동화 기술을 통해 데이터를 신뢰할 수 있는 AI 자산으로 전환하고 AI 혁신을 가속화하는 방법을 알아봅니다. AI Ready Data 아키텍처 혁신 방안과 데이터 핵심 기술을 국내외 최신 사례, 실전 유즈 케이스, 데모와 함께 소개할 예정입니다. 

귀한 시간 내시어 참여하셔서, 차별화된 데이터 자산을 기반으로 AI 혁신을 가속화하기 위한 소중한 인사이트를 얻으시는 시간이 되시기 바랍니다. 

세션1 > AI Ready Data 아키텍처 혁신과 핵심 기술 완전 정복 
AI ready Data를 위한 비정형 데이터의 Data Extraction을 기존의 OCR 방식에 더해 IBM만의 AI/ML 알고리즘을 반영한 추출 방법, LLM을 이용하여 비정형 데이터의 민감성 데이터와 유해 데이터를 처리하는 방법과 데이터 거버넌스 적용 방법에 대해서도 알아봅니다. AI에 데이터를 제공 시, Vector DB적재를 위한 Chunking, Embedding의 자동화와 Iceberg 테이블에 정형화된 적재를 통해 Hybrid 형태로 LLM모델에 데이터를 제공하여 보다 정확도가 높고 비정형 데이터 간의 맥락을 알 수 있는 정교한 답변을 가능하게 하는 아키텍처를 소개합니다.
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세션2> AI Ready Data 실전 유즈 케이스 및 데모 
watsonx.data의 "비정형데이터 플로우 생성" 기능과 "비정형 데이터 강화(Enrichment)"를 활용하는 방법에 대한 데모를 통해 내부에서 적재된 비정형 데이터를 AI에 제공하기 위한 사전 추출 작업 및 데이터 거버넌스 적용을 직접 시연합니다. 또한 이렇게 추출된 데이터를 기반으로 RAG를 구현하고 watsonx 플랫폼의 Chatbot 기능을 통해 바로 Agentic AI를 실행할 수 있는 유즈 케이스를 설명합니다.
#비정형 데이터 정형 강화(enrichment), #비정형 데이터 처리 파이프라인 구축, #Workflow 대량 처리, #비정형 데이터 거버넌스 적용