데이터 거버넌스란? 정의, AI 거버넌스, 솔루션, 데이터 파이프라인

AI를 비즈니스에 성공적으로 도입하기 위해서는 데이터 수집과 거버넌스라는 두 가지 중요한 요소를 고려해야 합니다. 이때, AI 솔루션을 가장 효과적으로 구축하고 배포하기 위해서는 궁극적으로 포괄적인 데이터 거버넌스와 관련된 AI 거버넌스 프레임워크와 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축해야 합니다. 이번 글에서는 AI 거버넌스에 대한 주요 고려 사항과 데이터 파이프라인 생성 및 유지 관리에 대한 단계별 가이드를 자세히 살펴보겠습니다.

AI 거버넌스

AI 거버넌스는 기업의 인공지능 사용과 구현을 감독하는 프레임워크인데요, 이 프레임워크를 정의하는 방식은 업계, 내부 규칙, 규정, 그리고 현지 법률에 의해 달라질 수 있습니다. 즉, 모든 상황에 적용될 수 있는 단일한 방식은 없으며 각 기업은 각각의 요구에 가장 적합한 방법을 선택해야 합니다. 그러나 일반적으로 AI 거버넌스에는 세 가지 핵심 영역이 있습니다.

1. 성능

모델의 성능을 측정하는 방법은 중요한 요소입니다. 초기 모델 구축 후 모델이 예상대로 작동하는지 확인하기 위해 일련의 측정 항목을 개발해야 합니다. 이에는 정확도, 편향성 및 공정성 등이 포함됩니다. 이러한 요소들은 모델의 정확성과 사용 가능성을 평가하는 데 도움이 됩니다.

2. 투명성

AI 모델의 결정 과정을 보여줌으로써 법률적 요구 사항을 준수할 수 있습니다. GDPR와 같은 규정은 소비자에게 투명성을 보장합니다. 또한 모델의 설명 가능성은 최종 사용자와 재현성에 모두 중요합니다.

3. 윤리

윤리는 AI 구현의 아주 중요한 측면입니다. 솔루션의 의도부터 모델의 작동 방식 확인에 이르기까지 다양한 측면을 다룹니다. 이 영역은 책임 있는 AI의 정의와 이를 충족시키기 위한 프로세스를 정의합니다.

데이터 거버넌스

데이터 거버넌스는 기업이나 조직이 시스템 내 데이터를 관리하는 방식을 의미하며 조직의 전체적인 AI 거버넌스 프레임워크에서 중요한 부분을 차지합니다. 데이터 거버넌스는 아래와 같은 요소들을 고려하는 것이 좋습니다.

1. 유효성

데이터는 필요한 사람들이 액세스 하고 활용할 수 있어야 합니다. 조직은 누가 어떤 데이터를 볼 수 있는지에 대한 질문에 대답할 수 있어야 합니다.

2. 유용성

데이터는 구조화되고 레이블이 지정되어 있으며 사용하기 쉬워야 합니다. 데이터 과학자들은 데이터를 활용 가능한 형태로 만들기 위해 많은 시간을 투자합니다. 이를 위해 데이터 준비를 더욱 신속하고 효율적으로 처리할 수 있는 데이터 파이프라인과 프로세스를 구축하는 것이 중요합니다.

3. 진실성

데이터는 수명 주기 동안 일관된 구조, 품질 및 완전성을 유지해야 합니다. 따라서 데이터 파이프라인은 데이터가 모델 구축 과정에서 일관되게 유지될 수 있도록 중요한 역할을 합니다.

4. 보안

데이터는 수명 주기 동안 손상이나 무단 사용 또는 변경으로부터 보호되어야 합니다. AI에 사용되는 데이터는 개인정보를 포함할 수 있으므로, 특히 민감한 정보의 경우 해당 데이터 유형에 적합한 보안 점검을 수행해야 합니다. 또한 데이터 수집 및 가공을 외부에 위탁할 때에는 AI 및 데이터 보호 규정과 인증에 대한 자세한 조사가 필요합니다.

데이터 파이프라인 관리 방법

1. 데이터 수집

하나 이상의 소스에서 데이터를 수집하세요. 내부 소싱과 공공 데이터셋, 오픈 소스 데이터 또는 외부 공급 업체에서 가져온 데이터 등 다양한 소스를 활용할 수 있습니다. 데이터 수집의 목표는 가능한 모든 사용 사례와 극단적인 사례를 고려하여 소스 데이터를 만드는 것입니다. 이때, 데이터를 윤리적으로 소싱하는 것을 잊지 마세요.

2. 데이터 어노테이션

데이터에 이미지 분류나 오디오 전사 등 라벨을 답니다. 이때, 데이터 어노테이션 작업자를 적절히 선택하는 것이 중요합니다. 작업의 편견을 최소화하기 위해서는 다양한 배경과 관점을 지닌 작업자를 선택해야 하며 대규모 어노테이션 작업에서는 글로벌 아웃소싱이 필요할 수 있습니다.

3. 데이터 검토

각 단계에서 데이터를 검토하는 것이 중요합니다. 특히 어노테이션 작업 후에는 데이터 레이블의 정확성과 편향 여부를 확인해야 합니다. 모든 사용 사례가 설명되도록 어노테이션이 되어야 합니다. 데이터 검토를 통해 라벨링의 정확성이 확인되면 모델을 배포할 준비가 완료됩니다.

4. 모델 업데이트

실제 환경과 변화하는 데이터를 반영하기 위해서는 모델을 자주 업데이트해야 합니다. 모델 드리프트를 방지하기 위해 데이터 파이프라인은 새로운 학습 데이터를 사용하여 배포 이후에도 서비스를 계속해야 합니다. 모델 유지 관리는 간과되기 쉽지만 장기적인 AI 성공에 필수적 단계입니다.

인공지능 구축 시 확인해야 할 것

AI 데이터 확보와 거버넌스 프레임워크는 AI 전략 구축에 필수적입니다. 그러나 이 외에도 고려해야 할 사항이 많습니다. AI 전략을 효과적으로 구축하기 위해 다음 질문들을 고려해 보세요.

1. 문제 이해하기: AI로 해결 가능한 문제인가요?
2. 데이터 이해하기: AI 알고리즘이 필요로 하는 학습 데이터가 모두 확보되었나요?
3. 주요 지표 결정하기: 정확도, 효율성, 비용 절감, 편향 등을 나타내는 주요 지표는 무엇인가요?
4. 성능 감사하기: 모델 드리프트를 식별할 수 있는 방법이 있나요?
5. 반복하기: 모델을 배포한 후에도 계속해서 재훈련하고 조정하는 등의 작업을 수행하고 있나요?

데이터 거버넌스 솔루션

적절한 도구와 프로세스는 AI 모델 구축을 성공으로 이끄는 핵심 요소입니다. 또한 데이터 거버넌스 분야의 전문가로부터 도움을 받는 것은 AI 파이프라인과 프레임워크를 개발하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 외부 전문가의 지원이 필요하다면 지금 당장 에펜의 AI 데이터 전문가에게 상담을 신청해 보세요. 26년의 산업 경험을 기반으로 여러분의 요구에 맞는 맞춤형 데이터 거버넌스 솔루션을 제안해 드립니다.