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온톨로지는 단순히 정보를 저장하는 구조가 아니라,개념과 관계를 정의해 데이터에 의미를 부여하는 지식 모델링 방식입니다.데이터는 많아졌지만, 모든 데이터가 같은 방식으로 이해되지는 않습니다. 같은 단어라도 맥락에 따라 달라지고, 서로 다른 시스템에서는 같은 개념을 다른 이름으로 부릅니다.온톨로지는 이런 차이를 정리해, 데이터가 무엇인지, 어떤 개념과 연결되는지를 명확히 해검색, 추천, 추론, AI 학습 같은 작업에서 더 일관된 결과를 만들어냅니다.이 글에서는온톨로지가 어떤 구조로 구성되는지, 어떤 문제를 해결하는지, 그리고 실무에서

ITSM은 IT 운영이 조직 안에서 어떻게 관리되고 축적되어야 하는지를 정의하는 방식입니다.배포는 버튼 하나로 끝나고, 인프라는 코드로 관리되며, 장애 알림도 실시간으로 전달됩니다. 겉으로 보면 IT 운영 역시 충분히 체계화된 것처럼 보입니다. 하지만 실제 현장에서는여전히 많은 판단과 대응이 사람의 손을 거쳐 이뤄지고 있습니다.문제는 기술이 아니라 운영 방식에 있습니다.SLA는 문서로 존재하지만 장애 대응 속도는 기대에 미치지 못하고, 같은 유형의 이슈가 반복되지만 원인과 개선은 조직에 남지 않는 경우가 많습니다.운영 기준이 명확하

장애는 언제나 예상보다 먼저 발생합니다. 문제는 장애가 아니라, 그 이후입니다. 누구의 책임인지, 어디까지 대응해야 하는지, 어느 시점부터 보상이 논의되어야 하는지에 대한 기준이 없다면, 작은 장애 하나도 곧바로 분쟁으로 이어질 수 있습니다.많은 프로젝트가 초기에는 일정과 기능 구현에 집중하느라 운영 기준까지 정리하지 못합니다. 그러나 서비스가 안정화되고 트래픽이 증가하면, 장애 대응 속도와 책임 범위 같은 요소들이 하나씩 문제로 드러나기 시작합니다.이때 명확한 기준이 없다면 모든 판단은 사람에게 맡겨지고, 상황마다 달라질 수밖에

벤 다이어그램은 빠르고 정확한 의사결정을 위해 사용하는 도구입니다. 구글, 아마존, 마이크로 소프트 같은 대형 IT 기업부터 스타트업, 제품팀, 컨설팅 · 전략 조직에 이르기까지 다양한 현장에서벤 다이어그램을 활용해 의사결정에 도달하는 시간은 줄이고, 판단의 정확도는 높이고 있습니다.벤 다이어그램은말로 설명하던 아이디어를 시각적으로 정리해 겹치는 영역과 분리해야 할 부분을 자연스럽게 드러내 주어, 프로젝트 초반의 혼란이 빠르게 정리되도록 도와줍니다.그 결과 팀 간 이해 속도는 빨라지고, 다음 단계로 나아가기 위한 판단도 한결 수월해

AI 기술은 이제 단순한 실험 단계를 넘어, 실제 업무에 활용할 수 있는 수준까지 빠르게 발전하고 있습니다.문서를 요약하고 질문에 답하는 것을 넘어, 코드와 데이터, 업무 기록을 이해하고 맥락에 맞는 결과를 만들어내는 AI가 현실이 되고 있습니다.이러한 변화 속에서기업들은 AI를 어떻게 더 깊이, 더 실질적으로 업무에 활용할 수 있을지에 관심을 갖기 시작했고, AI를 조직의 업무 흐름 안으로 자연스럽게 끌어들이는 방식에 주목하고 있습니다. 이 흐름의 중심에 있는 기술이 바로MCP 서버(Model Context Protocol Ser

"이 고객 데이터, 어느 시스템이 맞나요?" "왜 부서마다 매출 숫자가 다르죠?" "엑셀로 데이터 맞추는 시간이 분석하는 시간보다 더 길어요." 많은 기업이 겪고 있는 데이터 문제입니다. 시스템은 늘어나고 데이터는 쌓이지만, 같은 고객·협력사·품목에 대한 기준이 통일되지 않아 혼란이 반복됩니다.이러한 문제를 해결하는 출발점이 바로 MDM(Master Data Management)입니다. MDM을 도입한 기업들은데이터 처리 시간이 최대 70%까지 감소하고,데이터 품질은 약 30~35% 수준으로 개선되었습니다.기준 데이터가 정리되면 부

국내 에듀테크 시장은 약 10조 원 규모로의 성장이 전망될 만큼 높은 관심을 받고 있습니다. 다양한 정보가 넘쳐나는 환경 속에서콘텐츠 접근성이 크게 높아지면서, 직무 교육과 자격증은 물론 재테크 · 취미 · 라이프스타일까지 삶의 거의 모든 영역에서 교육콘텐츠가 빠르게 늘어나고 있습니다.교육 시장이 성장할수록 경쟁도 함께 치열해지고 있습니다. 이 과정에서 강의의 수나 내용만으로는 차별화를 만들기 어려워졌고,사용자가 서비스를 어떻게 경험하는지, 학습을 얼마나 지속하는지가 점점 더 중요한 기준으로 떠오르고 있습니다.아무리 좋은콘텐츠를 갖

기업의 IT 환경은 계속해서 복잡해지고 있습니다.ERP, CRM, MES, WMS, 각종 내부 시스템과 외부 서비스까지, 조직이 성장할수록 시스템은 계속 추가됩니다.문제는 시스템 자체를 넘어, 시스템 사이를 어떻게 연결하고 관리하느냐에 있습니다.초기에는 필요한 시스템끼리 직접 연동하거나, 엑셀 · 배치 작업으로 데이터를 맞추는 방식으로도 충분해 보입니다. 하지만연동이 늘어나고 변경이 반복되기 시작하면, 작은 수정 하나가 전체 운영에 영향을 미치고 장애 원인을 파악하는 데도 시간이 오래 걸립니다.이런 문제를 해결하기 위해 등장한 연동

기획자가 가장 자주 겪는 어려움 중 하나는,머릿속에 있는 흐름을 말이나 문서로 정확히 전달하는 일입니다.기능 자체는 명확한데, 이를 글로 풀어 설명하려고 하면 문장이 길어지고 설명은 점점 복잡해집니다.말로 설명하면 더 어려워지는 이유는 해석의 기준이 사람마다 다르기 때문입니다.“이 경우에는 이렇게 처리합니다”라는 문장은, 듣는 사람의 경험과 관점에 따라 전혀 다른 장면으로 그려집니다. 그 결과, 같은 설명을 두고도 기획자와 개발자가 서로 다른 그림을 떠올리게 됩니다.특히 기획자는 사용자 흐름과 업무 시나리오를 기준으로 사고하고, 개

프로젝트가 중반 정도에 접어들면 일정이 틀어지는 상황을 한 번쯤은 경험해보셨을 겁니다. 초반에는 계획대로 진행되는 것처럼 보이지만,어느 순간부터 일정과 품질이 동시에 흔들리기 시작합니다.일정이 틀어지는 순간,지연은 곧바로 비용 증가로 이어지고 결국 프로젝트리스크로 남게 됩니다. 그래서프로젝트를 이끄는 PM과 기획자에게 일정 관리는 선택이 아니라 반드시 갖춰야 할 기본 역량으로 요구됩니다.물론 프로젝트를 진행하다 보면 변화는 피할 수 없습니다.중요한 것은 변화 속에서도 최선의 선택을 하며 프로젝트를 완성으로 이끄는 것입니다. 이를 위