디지털 인프라 거버넌스 가이드
클라우드와 AI를 경계·권한·비용·리스크라는 공통 통제 문법으로 설계하고 운영하는 17개 Part의 실무 가이드.
거버넌스 가이드부터 포트폴리오 플래너, 성숙도 진단과 실측 벤치마크까지 판단 기준·근거·다음 실행을 한 흐름으로 살펴본다.
운영 기준을 읽는 자료, 현재 상태와 실행 순서를 정하는 도구, 원본 데이터를 비교하는 리포트로 나눴다. 각 항목은 전용 페이지에서 이어진다.
데이터·클라우드·AI 거버넌스와 성숙도 평가 기준을 읽고, 무엇을 확인하고 개선할지 정리한다.
클라우드와 AI를 경계·권한·비용·리스크라는 공통 통제 문법으로 설계하고 운영하는 17개 Part의 실무 가이드.
데이터의 목적과 책임부터 자산·메타데이터·아키텍처·품질·접근·AI 활용까지, 의사결정과 운영을 하나의 신뢰 루프로 연결한 실무 가이드.
6개 운영 영역을 5단계 기준으로 평가하고, 단계별 개선 액션과 다음 전환 조건을 살펴본다.
10개 보안 역량의 4단계 평가 기준과 선행 통제를 살펴보고, 현재 구현 상태에 맞는 개선 순서를 찾는다.
요구사항의 합의와 누락을 확인하고, 체크리스트로 현재 수준을 진단하거나 여러 애플리케이션의 현대화 순서를 비교한다.
목표·업무·정보·규칙·검증·이행의 관계를 연결해 합의 브리프와 구현 브리프를 만드는 브라우저 기반 요구사항 정의 도구.
최대 8개 애플리케이션을 같은 기준으로 비교해 7R 방향, 전환 웨이브, 선행조건과 90일 실행 골격을 만드는 브라우저 기반 의사결정 도구.
Observability와 AWS 클라우드 보안 중 필요한 영역을 골라 운영 증거를 확인하고, 다음 90일 우선순위를 정한다.
원본 데이터와 테스트 조건을 공개한 벤치마크에서 구성별 차이를 확인한다.
동일한 한국어 PDF와 Titan Text Embeddings V2를 사용해 Aurora PostgreSQL db.t4g.medium의 pgvector, AWS Bedrock Knowledge Bases · Basic, AWS Bedrock Knowledge Bases + Smart Parser의 단건·멀티턴 응답과 성능을 비교한 공개 리포트.
실제 운영 증거와 제약 조건을 함께 검토해 우선순위, 완료 조건과 90일 실행 범위를 구체화한다.