팀 리더가 정리한 사내 데이터레이크 품질검증 워크플로우에 AI 적용 실전 적용 전략 배경 AI 기반 품질검증 아키텍처 개요 엔터프라이즈 워크플로우 통합 프로세스 보안·비용 고려사항 구현 예시 코드 FAQ 결론 배경 데이터레이크는 조직의 분석·AI 역량을 결정짓는 핵심 기반이지만, 데이터 품질검증 워크플로우는 늘 반복적이고 시간이 소모적인 업무였습니다. 최근 대규모 언어 모델과 사내 데이터 품질 규칙셋을 결합해, 기존 룰 기반 검증 프로세스를 보완하는 시도가 널리 확산되고 있습니다. 팀 리더 입장에서 중요한 포인트는 기술성보다 운영성입니다. 즉, CI/CD에 자연스럽게 녹아들고, 기존 품질지표와 충돌하지 않으며, 엔지니어 경험(Developer Experience)을 해치지 않는 방식으로 AI 검증을 접목하는 것이 핵심입니다. AI 기반 품질검증 아키텍처 개요 사내 데이터레이크 품질검증에 AI를 적용할 때의 구조는 크게 세 가지로 구성됩니다. 첫째, 원천 데이터를 표준 스키마에 맞게 전처리하고 샘플링하는 Ingestion 계층입니다. 둘째, 사전에 정의한 규칙과 AI 기반 휴리스틱 검사를 병렬로 수행하는 검증 계층입니다. 마지막으로 검증 결과를 메타데이터 레이어에 기록해 품질 대시보드나 거버넌스 API에서 활용하도록 합니다. 이 구성은 완전히 새로운 시스템을 만들기보다 기존 룰 엔진과 AI 서비스를 오케스트레이션한다는 관점이 중요합니다. 특히 RLHF로 학습된 모델을 도입할 경우 Bias, Drift를 주기적으로 감시하는 체계가 필요합니다. 아키텍처 설계 시 리더 관점의 체크리스트 첫째, 품질결함 탐지 Recall을 높이되 False Positive를 과도하게 늘리지 않도록 Threshold...