AI 업무 자동화 도입 전 사내 데이터 점검

업무 자동화에 필요한 데이터 경로를 확인합니다

AI 자동화의 결과는 모델뿐 아니라 데이터와 업무 규칙, 연동과 운영 방식에 영향을 받습니다. 실패 원인이 언제나 데이터라고 단정할 수는 없습니다. 자동화할 업무의 시작부터 종료까지 필요한 정보와 판단 지점을 정리하세요.

자료의 의미와 갱신 책임을 적습니다

동일한 고객이나 상품이 시스템별로 다른 코드로 저장돼 있는지 확인합니다. 완료·승인 등 상태 값의 의미, 중복·누락 처리와 예외 규칙을 문서화하세요. 데이터 갱신 주기와 접근 권한을 정하고, 잘못된 결과를 수정할 담당자와 기록을 준비합니다.

설계와 운영에서 확인할 항목

• 데이터의 소재 파악: 자동화하려는 업무에 필요한 데이터가 어디에 흩어져 있는지 목록부터 만듭니다. 시스템·문서·사람의 경험까지 빠짐없이 적습니다.
• 구조와 일관성 점검: 같은 항목이 시스템마다 다른 이름·형식으로 저장돼 있지는 않은지, 빈 값과 중복이 얼마나 되는지 확인합니다.
• 접근 경로 확보: 데이터를 안전하게 꺼내 쓸 수 있는 연결 방식이 있는지, 권한과 보안은 어떻게 통제할지 미리 설계합니다.
• 최신성 기준 정의: 어느 정도 신선한 데이터여야 업무에 쓸 수 있는지 기준을 정하고, 갱신 주기를 맞춥니다.
• 작게 시작할 범위 선정: 전사 자동화를 한 번에 노리기보다, 데이터가 비교적 잘 갖춰진 한 업무에서 검증하고 넓혀 갑니다.

프로젝트를 준비하고 있다면 위 항목을 요구사항과 검수 목록으로 정리해 개발 범위를 확인하세요. AI 개발 서비스에서 상담 범위를 확인할 수 있습니다.