Google Cloud Next 2024 참관 후기 3편: 기업 데이터를 활용한 Generative AI

기업이 보유한 데이터를 Generative AI에 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터의 성격에 따른 접근 방식이 필요하다. 데이터는 형태에 따라 정형(Structured), 반정형(Semi-structured), 비정형(Unstructured) 데이터로 분류된다.

일상적인 사용 패턴은 주로 소량의 비정형 데이터를 복사하여 붙여넣는 방식이지만, 기업은 대규모의 모든 데이터 유형을 다뤄야 한다. 따라서 단순한 입력 방식이 아닌, 스키마와 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 구조가 필수적이다.

데이터의 변동성에 따라서는 정적(Static) 데이터와 동적(Dynamic) 데이터로 나뉜다. Generative AI는 학습된 정적 데이터 처리에 유리하지만, 최신 정보가 포함된 동적 데이터의 경우 외부 저장소와의 실시간 연동을 통해 정확도를 확보해야 한다.

기업 환경에서는 마케팅 전략 등 중요한 의사결정에 AI를 활용하므로, 동적 데이터에 대한 높은 정확도가 요구된다. 이를 위해 기업은 데이터 저장소를 Generative AI 애플리케이션과 효과적으로 연동하여 최신 상태를 유지해야 한다.