01
데이터 소스
문서, 파일, 작업 이력, 외부 시스템이 어디에 흩어져 있는지 봅니다.
범위
- 데이터 인벤토리
- 소스 맵
- 이슈 목록
Best fit
이런 경우에 맞습니다
문서, 기록, 작업 이력 등 분산된 정보를 정리하고, 데이터 관리 기준을 수립하고, 활용 체계를 구축합니다.
- 자료가 흩어져 있어 다시 찾기 어려울 때
- 업무 기록을 제품이나 AI 기능에 연결하고 싶을 때
- 데이터 관리 기준이 없어 운영이 흔들릴 때
From Request to Scope
흩어진 데이터를 운영 범위로 바꾸는 기준
데이터를 한곳에 모으는 일에서 멈추지 않고, 소스, 구조, 관리 책임, 품질, 활용처를 함께 정리합니다.
02
구조와 메타데이터
필드, 관계, 상태, 분류 기준을 재사용 가능한 형태로 정리합니다.
범위
- 데이터 모델
- Taxonomy
- Metadata 기준
03
관리 기준
누가 입력하고, 승인하고, 수정할지 운영 규칙을 정합니다.
범위
- Owner
- 권한 기준
- 변경 규칙
04
활용 화면
검색, 리포트, API, AI workflow에서 쓸 수 있는 접점을 설계합니다.
범위
- 관리 화면
- Dashboard
- AI 활용 기준
How We Translate
흩어진 기록을 다시 쓸 수 있는 데이터 운영 모델로 바꿉니다.
데이터 관리는 흩어진 기록을 한곳에 모으는 일만으로 끝나지 않습니다. MARS AI는 Data Operating Model로 소스, 구조, 품질, 권한, 활용 흐름을 정리해 다시 쓸 수 있는 기준을 만듭니다.
Proof
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