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공공데이터포털은 중앙정부, 지방자치단체, 공공기관이 생산한 데이터를 개방하고 제공하는 공식 플랫폼입니다. 통계, 교통, 환경, 복지, 의료, 교육 등 다양한 분야의 데이터를 파일 형태(CSV, Excel 등)로 내려받거나, Open API 형태로 연동해 활용할 수 있습니다.서비스를 기획하거나 개발할 때 신뢰할 수 있는 데이터가 필요하지만,민간 데이터는 비용이 발생하거나 계약 절차가 복잡합니다.공공데이터포털은 데이터를 무료로 제공하며, 일정 조건을 충족하면 상업적 활용도 가능합니다.이 글에서는공공데이터포털의 운영 구조,API 사용 방

POC는 Proof of Concept(개념 증명)의 약자로,새로운 아이디어나 기술이 실제로 작동하는지, 가치가 있는지를 검증하기 위해 빠르게 실험해 보는 과정을 말합니다.기존에는 기획 단계에서 문서와 정성적 논리로만 판단하는 경우가 많았지만, POC를 통해 실제 시스템이나 서비스의 일부를 작동하게 해 보면 기대와 현실의 차이를 구체적으로 파악할 수 있습니다.이를 통해 해당 기술이 사업에 적합한지, 사용자가 받아들일만한 경험을 제공하는지, 그리고 확장 가능한 구조인지 등을 검토할 수 있습니다.이 글에서는POC가 무엇인지, 일반적인

SI(System Integration)는 기업의 IT 시스템을 하나의 구조로 설계 · 구축 · 연동하는 방식을 말합니다. 단순히 소프트웨어를 개발하는 일이 아니라, 업무 프로세스와 데이터 흐름, 기존 시스템까지 함께 고려해 전체 환경을 통합하는 것이 핵심입니다.기업이 사용하는 시스템은 ERP, CRM, 그룹웨어, 내부 서비스 등으로 나뉘어 있고, 각각의 목적과 구조도 다릅니다.SI는 이처럼 분산된 시스템을 연결해 실제 업무가 끊기지 않도록 설계하고, 필요한 기능을 새로 구축하거나 기존 시스템을 개선하는 역할을 합니다.그래서 SI

할루시네이션은생성형 AI가 사실처럼 보이지만 실제로는 근거가 없는 정보를 만들어내는 현상을 말합니다. 질문에 대해 그럴듯한 답변을 내놓지만, 출처가 없거나 사실과 다른 내용을 포함하는 경우가 여기에 해당합니다.이 현상은 AI가 ‘모른다’고 답하기보다, 학습된 패턴을 바탕으로가장 그럴듯한 문장을 생성하도록 설계되어 있기 때문에 발생합니다. 즉, 할루시네이션은 오류라기보다 생성 방식에서 비롯된 구조적 한계에 가깝습니다.문제는 이 답변이 매우 자연스럽고 논리적으로 보인다는 점입니다.그래서 사용자는 내용을 검증하지 않은 채 사실로 받아들이

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