Where Projects Become Outcomes

"프로젝트를 성과로 전환하다"

개인정보 2

AI에 먹일 수 있는 데이터의 조건 - 학습·RAG 데이터 발주 (05/08)

AI 시대의 데이터 발주 가이드 · Ep.05데이터는 충분했다.쓸 수 있는 데이터가 없었다.AI에 먹일 수 있는 데이터의 조건 - 학습·RAG 데이터 발주 · HFC Consulting품질 정비가 끝난 문서 30만 건이 학습 후보로 올라왔다. 법무 검토가 돌아오자 목록이 줄기 시작했다. 외부 기관 발간물은 이용 허락 범위가 불분명했다. 고객 상담 기록에는 개인정보가 있었다. 협력사가 납품한 보고서는 저작권 귀속이 계약에 없었다. 남은 것은 9만 건이었다. 목표했던 모델 성능의 전제가 흔들렸고, 일정표는 다시 그려졌다. 품질의 관문을 통과한 데이터가 권리의 관문 앞에 서 있었다.깨끗한 물이 먹는 물은 아니다앞의 두 편이 다룬 품질은 데이터의 물리적 상태였다. 학습과 검색증강생성(RAG)에 쓰려면 두 번째 ..

테스트 데이터에 실제 이름이 있었다

PMO 실전 노트 · Note 19테스트 서버였다.데이터는 진짜였다.테스트 데이터에 실제 이름이 있었다 · HFC Consulting통합테스트 3주차였다. 결함 하나를 재현하려고 개발자 옆에 앉았다.화면에 이름이 떴다. 가명이 아니었다. 그 아래 휴대전화번호가 열한 자리로 온전히 찍혀 있었다.장면개발자는 당황하지 않았다. 이미 알고 있는 사람의 얼굴이었다. "운영 데이터를 받아서 마스킹 스크립트를 돌렸습니다. 그런데 일부 테이블은 스크립트가 안 탔습니다. 컬럼명이 달라서요."확인하는 데 30분이 걸렸다. 마스킹이 누락된 테이블은 네 개. 그중 하나는 고객 연락처였고, 하나는 수급인 정산 이력이었다. 테스트 서버는 개발망에 있었고, 접속 계정은 팀 단위로 공유되고 있었으며, 접근 기록은 남지 않았다. 누가..

PMO 실전 노트 2026.08.24