Data Ready — 데이터를 읽고 통제할 수 있게
Data Ready는 파일을 한곳에 모으거나 형식을 바꾸는 일이 아니다. 선택한 유즈케이스에 필요한 원천을 찾고, 허가받고, 손실 없이 읽고, 품질을 확인하고, 변경·권한·삭제를 추적할 수 있는 상태로 만드는 일이다.
완료를 판단하는 한 문장
같은 원천을 다시 처리해도 누가 어떤 버전을 어떤 권한으로 변환했는지 설명하고 결과를 재현할 수 있다.
네 가지 준비축
위치·소유자·목적·정보등급·ACL·보존과 수집 승인을 안다.
메일·문서·표·스캔·음성을 구조와 좌표를 보존하며 추출한다.
형식·단위·코드·결측·중복·추출 오류를 규칙과 표본으로 검사한다.
원본 ID·해시·버전·ACL·변환 이력·보존·삭제 상태를 파생물까지 잇는다.
AI·ML 데이터 품질을 목적 적합성과 생애주기 관점에서 다루는 ISO/IEC 5259-1:2024처럼, Data Ready도 일회성 정제가 아니라 계속 측정하고 갱신하는 운영 상태다.
Data Ready 작업 순서
1. 업무 질문으로 원천 범위를 잠근다
“전사 문서”가 아니라 질문에 답하는 데 필요한 시스템·폴더·메일함·기간·필드를 정한다. 데이터 원천 인벤토리에 소유자와 제외 범위를 함께 기록한다.
2. 원본과 파생물을 분리한다
원본 파일·메시지·레코드는 변경하지 않고 보존한다. 추출 텍스트·표·OCR 결과·임베딩은 원본 ID와 해시에서 다시 만들 수 있는 파생물로 관리한다.
3. 형식마다 추출 계약을 정한다
- Office·PDF·Excel: 문서와 표 정돈
- 이메일·첨부: 이메일 플레이북
- 음성·회의 기록: 처음부터 잘 남기기
- 반복 수집·삭제: 수집·정제 파이프라인
4. 실패를 숨기지 않는다
빈 본문, 깨진 표, OCR 저신뢰, 암호·DRM, 중복·버전 충돌 후보를 실패 대기열로 보낸다. 성공한 파일 수만 보고하지 말고 형식별 실패율과 사람 표본 정확도를 함께 본다.
Data Ready 게이트
다음 항목을 증거로 확인하기 전에는 Knowledge Ready 작업이나 AI 색인으로 넘기지 않는다.
Data Ready만으로는 부족하다
텍스트가 깨끗하고 검색 가능해도 어느 문서가 유효한지, 약어가 무엇을 뜻하는지, 서로 충돌할 때 누구에게 물어야 하는지 모르면 AI 근거로 쓸 수 없다. 다음 Knowledge Ready에서 의미와 효력을 준비한다.