AI 시대, 토스 데이터 아키텍트가 만드는 '이해하는 데이터' 구조
by DD
7개월 전
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토스 데이터 아키텍트, 데이터 품질 향상을 위한 구조 설계의 중요성 강조
AI 시대에 맞춰 데이터 의미 연결을 위한 설계 방향 제시
품질과 속도의 균형을 맞추는 End-to-End 데이터 거버넌스 구축 목표
AI 시대, 데이터 의미 연결의 중요성
AI가 데이터를 이해하기 위해서는 데이터 간의 의미적 연결이 명확해야 한다. 구체적으로, 표준화된 용어와 온톨로지를 활용하여 데이터의 의미를 구조화한다. 따라서, AI가 맥락을 파악하고 정확한 답변을 제공할 수 있도록 돕는다. 결과적으로, 데이터 신뢰도를 높이는 기반을 마련한다.
품질과 속도, 두 마리 토끼 잡기
토스처럼 빠른 조직에서는 속도가 경쟁력이므로, 데이터 아키텍트는 품질과 속도 사이의 균형을 찾아야 한다. 구체적으로, 완벽한 설계보다는 유연한 구조를 지향하며, 표준을 따르도록 유도한다. 반면, End-to-End 데이터 거버넌스 구축을 통해 데이터 품질을 지속적으로 개선한다.
End-to-End 데이터 거버넌스 구축 전략
토스는 데이터 생성부터 활용까지 전 과정을 관리하는 End-to-End 데이터 거버넌스 체계를 구축하고자 한다. 따라서, 데이터 구조, 표준, 품질 관리를 통합적으로 고려한다. 결과적으로, 토스다운 방식의 데이터 거버넌스 모델을 개발하여 업계의 레퍼런스가 되는 것을 목표로 한다.
