데이터 준비도(Data Readiness)는 어떤 데이터셋이 AI 모델이나 에이전트에 신뢰성 있게 쓰일 수 있을 만큼 준비됐는지를 뜻합니다. 사용성·무결성·맥락·일관성·재현성·추적성 전반에서요. 데이터가 양적으로 많아도 준비된 건 아닙니다. 컴플라이언스로 제한돼 있거나, AI에 필요한 맥락이 없거나, 불균형하거나, 결과가 바뀌었을 때 추적이 불가능할 수 있습니다.
프로젝트를 시작하기 전에 AI를 위한 데이터 준비도를 진단하면 모델·에이전트 사용을 막는 구체적인 갭이 드러나, 몇 주씩 정리하다 문제를 발견하는 대신 데이터 상태를 먼저 고칠 수 있습니다.