AI 수집부터 보안, AI 연계까지 이어지는 데이터 파이프라인의 핵심 개념

[ 소스 시스템 ] (상이한 엑셀 스키마 변환)
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     ▼ (CDC / 배치 ETL)
[ 원시 데이터 레이어 ] ➔ 원본 상태 그대로 유입 및 저장
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     ▼ (데이터 정제 및 가공)
[ Feature 레이어 ] ➔ AI 모델 학습/추론용 특성 데이터 생성
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      ├─▶ [ 보안 볼트 ] ➔ 민감 원문 데이터 암호화 격리 보관
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      │        ▼ (마스킹 처리)
      │       [ 비식별화 데이터 ] ➔ 안전하게 변환된 데이터 가독성 확보
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[ Feature 서빙 API ] ➔ 외부 서비스 및 AI 모델에 실시간 데이터 제공
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      ├─▶ [ AI 판단 감사 로그 ] ➔ 추론 근거, XAI 지표 적재 (컴플라이언스 대응)
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      └─▶ [ 임시 저장소 (TTL 자동 파기) ] ➔ 유효 기간 도래 시 보안 및 용량 관리를 위해 자동 삭제