이터 프로버넌스는 데이터셋이 어디서 왔고 지금 형태가 되기까지 어떤 변환을 거쳤는지 검증 가능하게 남긴 기록입니다. 단순 로그로는 답할 수 없는 질문에 답합니다. 이 값은 어느 소스에서 나왔는지, 어떤 정제나 집계가 값을 바꿨는지, 마지막으로 무엇이 건드렸는지를 보여줍니다. 출처 이력이 탄탄하면 “데이터가 맞을 거다”라는 추정이, 실제로 보여줄 수 있는 근거로 바뀝니다. AI에서는 모델 결과를 그것을 만든 정확한 데이터 상태까지 잇는 실이 되어, 누군가 결과의 근거를 물을 때 추측이 아니라 감사 가능한 답을 내놓게 합니다.
자주 묻는 질문
데이터 프로버넌스란 무엇입니까?
데이터의 출처와 적용된 모든 변환 이력을 검증 가능하게 남긴 기록입니다.
데이터 리니지와 무엇이 다릅니까?
리니지는 데이터가 시스템 사이를 어떻게 이동하는지 보여줍니다. 프로버넌스는 그 출처와 변경을 검증 가능한 근거로 더해, 결과를 신뢰하고 재현할 수 있게 합니다.
AI에 데이터 프로버넌스가 왜 필요합니까?
AI 결과에 의문이 생겼을 때, 추측 대신 그 결과를 만든 정확한 데이터 상태까지 거슬러 추적할 수 있게 합니다.