인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 다양한 데이터를 바탕으로 발전하며 여러 산업에서 혁신을 일으키고 있습니다. 하지만 AI 개발 과정에서 흔히 발생하는 문제 중 하나는 바로 데이터 과부하입니다. 데이터 과부하는 AI 모델이 필요한 데이터 처리 능력을 넘어서는 상황을 의미하며, 이는 매우 복잡한 문제로 발전할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 데이터 과부하로 인한 문제와 이를 해결하기 위한 전략에 대해 알아보겠습니다.
우리나라 기업에서의 이러한 데이터 과부화는 다양한 형태로 등장할 수 있습니다. 정재되지 않은 비정형 데이터, 예를 든다면 보고서만 하더라도 수 많은 버전, 최종, 최종의 최종 등이 난무하고, 발표버전과 배포버전이 다른 것도 상당히 빈번하게 일어나는 일이기도 합니다. 그렇기 때문에 단순히 슬랙과 아카이브된 전체 스토리지가 학습의 데이터가 된다면 의사결정에 사용하기에 상당히 어려울 수 있습니다. 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있을지 이번 글에서 힌트를 찾을 수 있으면 좋겠습니다.
데이터 과부하의 문제점
데이터 과부하는 AI 개발에 있어 가장 큰 장애물 중 하나로 지적됩니다. 여기에는 다음과 같은 문제가 있습니다:
데이터의 방대함과 복잡성
현대 기업들은 대량의 데이터에 접근할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 기업은 고객의 구매 패턴, 검색 기록, 클릭 스트림 데이터 등을 수집하면서 방대한 양의 데이터를 축적합니다. 이러한 데이터는 구조화되기도 하고, 비구조화되기도 하지만, 대체로 AI 모델의 훈련에 필수적입니다.
중요 데이터의 분산화
기업이 데이터를 저장하는 방식은 다양한 위치에 분산되어 있을 수 있습니다. 클라우드 서비스, 데이터 센터, 로컬 디바이스 등에 분산된 데이터는 관리와 통합이 어렵습니다. 이러한 구조는 데이터의 일관성 유지에 큰 어려움을 초래합니다.
민감한 데이터의 보안 문제
데이터 과부하는 종종 민감한 데이터의 보안 문제로 이어집니다. 고객 개인정보, 금융 정보 등은 보호되어야 할 대상이지만, 이러한 데이터가 과부하 환경에서 얼마나 안전한지 장담할 수 없습니다.
데이터 과부하 문제 해결을 위한 전략
명확한 목표 설정
Vanessa Larco, NEA의 파트너는 기업들이 명확하고 구체적인 목표를 설정하는 것이 중요하다고 강조합니다. AI 프로젝트를 시작하기에 앞서 “해결하려는 문제가 무엇인가?”라는 질문을 통해 필요한 데이터와 그 데이터를 얻기 위한 방법을 파악해야 합니다.
점진적 접근 방법 활용
작게 시작하여 점차 확대하는 점진적 접근 방법이 효과적일 수 있습니다. Fraser가 제안한 “오늘 당면하고 있는 문제만을 해결하라”는 전략에 따라, 기업들은 초기에는 특정 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터만을 활용하고, 성공적인 결과를 기반으로 프로젝트 범위를 점진적으로 넓혀가는 것이 바람직합니다.
데이터 품질 관리
Chet Kapoor, DataStax의 회장은 데이터 품질의 중요성을 강조합니다. 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터는 AI 모델의 성능을 최대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 따라서 기업은 데이터 수집 단계에서부터 철저한 품질 관리체계를 갖추어야 합니다.
데이터 통합
데이터의 분산 및 다양성 문제를 해결하기 위해서는 효과적인 데이터 통합 솔루션을 사용하는 것이 필수적입니다. Fivetran과 같은 데이터 통합 플랫폼을 활용하면 여러 출처의 데이터를 효과적으로 통합하여 활용할 수 있습니다.
AI의 미래와 데이터 전략의 중요성
AI가 점점 더 발전함에 따라, 데이터 전략은 기업 성공의 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. Kapoor는 현재 AI의 단계가 모바일 혁명이 초기에 겪었던 혼란과 유사하다고 하며, 이 시기를 “설계서가 아닌 작성서를 쓰는” 시기라고 표현합니다. 많은 기업들이 내부 프로젝트를 통해 지속 가능한 방법을 찾아가고 있으며, 향후 몇 년 내에 혁신적인 AI 애플리케이션을 통해 기업의 방향성을 변화시킬 것입니다.
결론
데이터 과부하는 AI 발전의 중요한 걸림돌이지만, 전략적인 접근법을 통해 이를 극복할 수 있습니다. 기업들은 명확한 목표 설정, 점진적 접근, 데이터 품질 관리 및 통합을 통해 AI 혁신을 실현할 수 있으며, 이를 통해 진정한 데이터 기반의 혁신을 이룩할 수 있을 것입니다.
참고: GenAI Suffers from Data Overload, so Companies Should Focus on Smaller, Specific Goals
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