AI-Ready 데이터
RAG와 파인튜닝, 무엇을 선택할까? 먼저 확인할 실패 원인과 AI-Ready Data
RAG와 파인튜닝 중 무엇을 쓸지 정하기 전에 AI 답이 틀린 원인부터 가려야 합니다. 문서 직접 입력까지 세 방법의 차이와 비교…
학습 허브
AI-Ready 데이터에 관한 아티클과 용어를 AI 도입 단계별로 묶었습니다.
Syntitan · Ready for Raw Data
우리 데이터, AI에 쓸 수 있는 상태일까?
정제된 데이터가 곧 AI-Ready 데이터는 아닙니다. 준비됐다는 게 무슨 뜻인지, 우리 데이터는 어디쯤인지부터 확인하세요.
Syntitan · Ready for Model · Agent
이 업무의 기준을 데이터가 채울까?
일반 점수로는 이 업무에 맞는지 알 수 없습니다. 모델·에이전트와 평가 기준을 정한 뒤 준비 전후를 비교합니다.
Syntitan · AI 데이터 추적·재사용Track and reuse
운영에서 결과가 왜 달라졌을까?
운영 중 결과가 달라지면, 실행에 쓴 데이터 버전과 이후 바뀐 점부터 확인합니다.
LLM Capsule
원본을 그대로 못 보내는 데이터, AI 업무에 쓸 수 있을까?
민감한 값을 그대로 보낼 수 없을 때, 치환해서 AI가 일하게 하고 결과는 내부 매핑으로 되돌립니다.
DTS
사례가 부족하거나 쓸 수 없는 데이터라면?
AI 업무에 필요한 데이터를 DTS로 보강합니다. 증강·보정·합성 가운데 맞는 방법을 고르고, 쓸 만한지 검증합니다.
비교
이미 쓰는 도구와 비교하고 있다면
- Syntitan 데이터 카탈로그 Operating Control vs Data Catalog: Discovery vs ReproducibilityEN 비교 읽기
- Syntitan 범용 MLOps Operating Control vs Generic MLOps: Versioning the Data StateEN 비교 읽기
- Syntitan AI 모니터링 Operating Control vs AI Monitoring Tools: Detect vs ReproduceEN 비교 읽기
- LLM Capsule AI DLP LLM Capsule vs AI DLP: Block the Data or Finish the WorkEN 비교 읽기
- DTS 익명화 · 차등 프라이버시 DTS vs Data Anonymization vs Differential Privacy: How to ChooseEN 비교 읽기
- LLM Capsule 합성데이터 I Came for Synthetic Data. Do I Actually Need LLM Capsule?EN 비교 읽기
AI-Ready 데이터
K-익명화(K-anonymity)란? 민감한 데이터를 AI-Ready Data로 활용하는 방법
K-익명화는 데이터 속 한 사람이 최소 K명 중 한 명으로만 보이게 하는 기술입니다. 원리와 적용 순서, 집계표 연구, K값과 한계를…
AI-Ready 데이터
AI 기본법 대비, AI 사용 규정만 만들면 끝일까? 증빙과 운영까지 준비하는 법
AI 기본법 대비는 사용 규정만으로 끝나지 않습니다. 규정을 지켰다는 증빙과 업무 데이터로 AI를 쓰는 운영 경로를 점검 질문과 함께 정리했습니다.
AI-Ready 데이터
공공데이터 AI 친화 가이드라인, 무엇부터 준비할까?
행정안전부와 NIA가 2026년 7월 낸 공공데이터 AI 친화 가이드라인 v1.1의 요구를 관리 원칙 15개, 품질 지표 6개, 데이터 카드 38개…
AI-Ready 데이터
전처리 드리프트(Preprocessing Drift)란? 같은 원본 데이터가 모델에 다르게 전달되는 이유
안녕하세요. 기업 데이터가 AI 업무에 실제로 활용될 수 있도록 돕는 큐빅(CUBIG)입니다. 원본 데이터와 모델 버전은 그대로인데 AI 결과가 달라지는 경우가…
AI-Ready 데이터
AI를 운영 환경에 적용한 뒤 결과가 달라졌다면? 스키마 변경부터 확인해야 하는 이유
안녕하세요. 기업 데이터가 AI 업무에 실제로 활용될 수 있도록 돕는 큐빅(CUBIG)입니다. 운영 중인 AI가 갑자기 다른 결과를 내기 시작하면 가장…
최신
아티클 · AI-Ready 데이터
지방정부 AI 서비스 가이드 분석, 30개 서비스와 데이터 준비 과제
한국지역정보개발원 지방정부 AI 서비스 가이드를 분석해 30개 서비스 중 21개에 담긴 데이터 준비 과제와 사업 전에 확인할 데이터 상태를 정리합니다.
블로그 · AI-Ready Data
AI 에이전트 거버넌스, 무엇을 남겨야 할까? 실행 기록과 AI-Ready Data로 운영하는 방법
AI 에이전트 거버넌스는 정책 문서만으로 끝나지 않습니다. 실행마다 남길 근거와 다시 점검할 계기, AI-Ready Data로 운영하는 방법을 정리했습니다.
아티클 · AI-Ready 데이터
데이터 전처리, 한 번 해 두면 모든 AI 업무에 쓸 수 있을까? 업무별 AI-Ready Data 준비
같은 고객 데이터도 AI 업무마다 데이터 전처리에서 정할 내용이 다릅니다. 업무별 여섯 가지 결정과 데이터 누수를 막는 순서를 정리했습니다.
AI-Ready Data
사내 AI 도입, PoC는 됐는데 왜 막힐까? AI-Ready Data는 데이터 자산화부터
PoC 뒤 사내 AI 도입이 멈췄다면 데이터 자산부터 살펴보세요. AI-Ready Data 기준으로 준비하고 검증해 다음 결정을 내리는 방법을…
AI-Ready Data
기업 AI 도입은 왜 PoC에서 멈출까? 데이터 재현성이 필요한 이유
안녕하세요. 엔터프라이즈 AI를 위한 AI-Ready 데이터 플랫폼 Syntitan을 만드는 CUBIG입니다. 기업의 AI 도입 속도가 빠르게 올라가고 있습니다. 이제는…
AI-Ready Data
클린 데이터 vs AI-ready 데이터: 데이터는 깨끗한데 AI가 쓰지 못하는 이유
안녕하세요, 엔터프라이즈 AI를 위한 AI-ready 데이터 플랫폼 Syntitan을 만드는 CUBIG입니다. 💎 데이터 리더들 사이에서 계속 회자되는 한 문장이,…
AI-Ready Data
MCP와 검증 가능한 데이터 상태(Verifiable Data State)
안녕하세요, 엔터프라이즈 AI를 위한 AI-ready 데이터 플랫폼 Syntitan을 만드는 CUBIG입니다. 💎 MCP는 AI 에이전트가 시스템에 도달하는 방식을 표준화합니다.…
Syntitan
AI 실증 격차를 해소하는 엔터프라이즈 데이터 파이프라인 구축
AI projects fail in production because organizations feed models with fundamentally unusable data. Learn how to transform broken…
LLM Capsule
macOS용 LLM Capsule 출시: 개인정보 보호 규정을 준수하며 업무에 생성형 AI를 활용하는 방법
Hello, this is CUBIG, dedicated to helping organizations adopt AI safely. 😎 Many teams would love to use…
