세일즈포스
데이터 파운데이션 데이터 전략의 패러다임 전환: 볼륨에서 맥락으로

LLM의 구조적 한계, 환각(Hallucination)

생성형 AI는 방대한 공개 데이터를 학습해 일반적인 대화와 추론에는 능숙합니다. 하지만 각 기업의 비즈니스 로직, 고객 히스토리, 실시간 재고 현황이나 계약 조건 같은 기업 고유의 '맥락'은 알지 못합니다.
AI가 단순 보조 도구를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 'AI 에이전트'로 진화할수록, 잘못된 맥락 기반의 의사결정은 비즈니스에 치명적입니다. 시장의 관심이 "어떤 모델이 더 똑똑한가"에서 "AI에게 우리 비즈니스의 정확한 맥락을 어떻게 알려줄 것인가" 로 이동하고 있는 이유입니다.

데이터 수집을 넘어, 의미의 통합으로

데이터를 많이 보유하는 것과 데이터에 담긴 의미를 통합하는 것은 전혀 다른 작업입니다.
ERP·CRM·콜센터 시스템이 같은 고객에 대해 서로 다른 이름, 형식, 기준으로 데이터를 저장하고 있다면, AI 에이전트에게 전달되는 것은 일관성 없는 노이즈의 집합일 뿐입니다.
이 문제를 해결하는 핵심 개념이 바로 마스터 데이터 관리(MDM) 와 골든 레코드입니다.
전사 차원의 단일 기준 데이터가 갖춰질 때, AI는 추측 대신 근거를 갖고 행동할 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 맥락(Trusted Context)을 완성하는 3가지 조건

• 🔗 연결
  데이터가 어디 있든 끊김 없이 접근 가능해야 합니다.
• ✅ 신뢰
  연결된 데이터를 믿을 수 있어야 합니다. (골든 레코드, 데이터 리니지)
• 🔒 보안
  허용된 범위 안에서만 AI가 움직이도록 거버넌스 통제해야 합니다.

신뢰할 수 있는 맥락을 완성하는 네 개의 기둥

1. 인포매티카(Informatica) — 의미와 기준을 정렬한다
   기업 전체 데이터의 카탈로그, 품질 관리, MDM을 통해 골든 레코드를 생성·유지합니다. AI가 추측이 아닌 근거로 행동하는 기반이 여기서 만들어집니다.
2. 데이터 360 — 데이터를 옮기지 않고 연결한다
   제로 카피(Zero Copy) 방식으로 스노우플레이크·데이터브릭스 등 기존 데이터 환경과 연동합니다. 정형 데이터는 물론 PDF·음성·이미지 등 비정형 데이터까지 RAG 기술로 AI 에이전트에 공급합니다.
3. 뮬소프트(MuleSoft) — 맥락을 실행으로 연결한다
   레거시 시스템부터 최신 SaaS까지 API 주도 연결로 사일로를 타파합니다. 2026년 공개된 뮬소프트 에이전트 패브릭(Agent Fabric) 은 멀티 클라우드 환경의 AI 에이전트를 단일 관제탑에서 통합 운영합니다.
4. 태블로(Tableau) — 인사이트를 사람의 언어로
   태블로 넥스트(Tableau Next) 는 자연어 질문으로 즉각 인사이트와 시각화를 제공합니다. 태블로 시맨틱스(Tableau Semantics)로 기업 고유의 비즈니스 언어를 AI에 사전 학습시킵니다.