데이터클리닉 블로그

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공공데이터 품질관리 도구를 사용했는데도 실패하는 진짜 이유, 실질적인 해결책?

기존 공공데이터 품질관리 도구의 구조적 한계를 짚고, 대구광역시 데이터 품질 개선 사례를 통해 데이터 품질 관리 방법을 안내해드립니다.

Jul 09, 2026

실제 AI 에이전트 활용 사례, 각 산업별로 어떻게 활용하고 있을까?

AI 에이전트 도입 전, 기업이 놓치기 쉬운 요소를 살펴봅니다. 페블러스가 실제로 구축한 '자율형 AI 데이터 과학자(AADS)' AI 에이전트 활용 사례와 성과를 소개합니다.

Jul 01, 2026

ISO/IEC 5259-2, 우리 회사 AI를 단단하게 만드는 데이터 품질 표준

ISO/IEC 5259-2의 15가지 품질 측정 항목, 실무에서 적용하는 과정까지 정리했습니다. 기준 없이 감으로 검수하던 데이터 품질 관리, 이제 국제 표준으로 활용해 보시길 바랍니다.

Jun 10, 2026

온톨로지 구축 방법, 데이터 사이언티스트의 실제 업무 과정 모두 공개

여러분의 AI를 더욱 똑똑하고 믿을 수 있게 만들어주는 온톨로지 구축 방법, 7단계로 정리했습니다. 외교부 실제 사례, 팔란티어 사례를 기반으로 설명합니다.

May 21, 2026

디지털 트윈 구축 방법, 10억 원의 리스크를 막는 7단계 실전 가이드

디지털 트윈 구축 방법, 목적 정의부터 데이터 수집, 모델 생성, 동기화, 시뮬레이션, 운영 관리까지 총 7단계로 정리했습니다.

Apr 27, 2026

공공데이터 품질관리 도구를 사용했는데도 실패하는 진짜 이유, 실질적인 해결책?

기존 공공데이터 품질관리 도구의 구조적 한계를 짚고, 대구광역시 데이터 품질 개선 사례를 통해 데이터 품질 관리 방법을 안내해드립니다.

Jul 09, 2026

실제 AI 에이전트 활용 사례, 각 산업별로 어떻게 활용하고 있을까?

Jul 01, 2026

ISO/IEC 5259-2, 우리 회사 AI를 단단하게 만드는 데이터 품질 표준

Jun 10, 2026

온톨로지 구축 방법, 데이터 사이언티스트의 실제 업무 과정 모두 공개

May 21, 2026

디지털 트윈 구축 방법, 10억 원의 리스크를 막는 7단계 실전 가이드

디지털 트윈 구축 방법, 목적 정의부터 데이터 수집, 모델 생성, 동기화, 시뮬레이션, 운영 관리까지 총 7단계로 정리했습니다.

Apr 27, 2026

제조 AI 사례 심층 분석ㅣ시장에서 퇴출되지 않는 기업의 조건

실제 대기업 제조 AI 사례로 바라보는 현실적인 문제 5가지, 합성데이터로 연간 5억 원을 절감할 수 있는 해결책을 공개합니다.

Apr 15, 2026

데이터클리닉 고객사례

[데이터클리닉 웨비나] 100억 원을 들여도 실패하는 피지컬 AI? 현실과 99.9% 유사한 디지털 트윈을 만드는 데이터 전략

데이터클리닉 웨비나를 통해 피지컬 AI 개발을 가로막는 데이터 병목 현상의 원인을 분석하고, 이를 해결하기 위한 데이터 전략을 제시합니다.

Apr 01, 2026

데이터클리닉 세미나

오픈클로(OpenClaw)란? 직접 사용하면서 깨달은 문제점, 해결 방안 정리

오픈클로란 사용자의 명령을 받아 컴퓨터로 대신 일하는 AI 에이전트입니다. 실제 사용 후 발견한 치명적인 문제 2가지, 이를 해결하는 방법도 준비했습니다.

Mar 13, 2026

한국의 소버린 AI 생존 전략, 굳건히 자리잡으려면 어떻게 해야 할까

소버린 AI, 한국에서 굳건히 자리잡기 위해서는 어떻게 해야 할까요? 소버린 AI가 필요한 이유부터 생존 전략까지, 데이터 인프라 기업 페블러스의 시각으로 분석합니다.

Feb 27, 2026

국방 AI 적용 사례ㅣ국가기관의 국방 AI를 위한 합성데이터 생성 전략 8가지

국방 AI 개발이 어려운 이유는 무엇일까요? 그리고 어떻게 해결할 수 있을까요? 실제 국방 AI 적용 사례를 토대로, 국방에 특화된 합성데이터 생성 전략 5가지를 말씀드리겠습니다.

Feb 26, 2026

데이터클리닉 고객사례

데이터 시각화 도구, 실무가 편해지려면? 5가지 기준과 실제 활용 사례

데이터 시각화 도구, 어떻게 골라야 할까요? 5가지 기준을 살펴 보시면 선택이 편해집니다. 현업에 최적화된 툴, 실제 활용 사례도 준비했습니다.

Feb 19, 2026

데이터클리닉 고객사례

실무에서 깨달은 IQ 150 AI 데이터셋 구축의 핵심

IQ 150의 AI를 만드는 비결은 데이터에 있습니다. 데이터 품질을 진단 및 개선하고, 블록체인 기반 거버넌스로 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는 전 과정을 보여드립니다.

Feb 10, 2026

멀티모달 데이터셋이란? 구축 시 주의사항 4가지, 실제 활용 사례까지!

다양한 유형의 데이터를 이해하고 결합하는 멀티모달 데이터셋. 응용 분야, 구축 시 주의사항, 페블러스에서 실제로 구축한 사례까지 알아보겠습니다.

Feb 03, 2026

데이터클리닉 고객사례

작업 효율을 80% 향상시키는 제조업 데이터 분석 비결

작업 효율 80% 향상의 핵심은 모델이 아닌 데이터 인프라에 있습니다. 프로젝트가 데모 단계에서 멈추지 않고 성공할 수 있는 제조업 데이터 분석 비결을 준비했습니다.

Jan 30, 2026

세계 모델이란 무엇일까? 20억 원 손실을 막는 AI의 조건

AI의 '정신적 시뮬레이터', 세계 모델의 비밀을 공개합니다. 현실 세계의 법칙을 학습해 기업의 손실을 예방하고 행동을 예측하는 AI를 자세히 알아보세요.

Jan 16, 2026

11만 건의 LLM 데이터셋 만들기, 직접 진행한 과정 모두 공개합니다.

데이터 과학과 품질 및 규제 분야 내 공신력 있는 문서 285건으로 11만 건의 LLM 데이터셋을 구축했습니다. 실제 데이터 구축 파이프라인을 공개합니다.

Jan 05, 2026

AI 거버넌스 프레임워크, 똑똑하면서도 윤리적인 AI를 만들려면?

AI 거버넌스 프레임워크란 AI-Ready 데이터를 지속적으로 유지하는 윤리적 가이드라인입니다. AI 거버넌스를 구축하는 노하우 5가지까지 확인해 보세요.

Dec 24, 2025

데이터 품질 진단, 이렇게 하면 됩니다.

우리 데이터 품질, 괜찮은 걸까? 몇 번의 클릭만으로 바로 확인할 수 있어요. AI 학습 데이터를 점검하는 가장 쉬운 방법, 데이터클리닉

Dec 23, 2025

Guide

데이터 프로파일링이란? 데이터가 병든 ‘진짜’ 이유를 분석하려면

데이터 프로파일링이란 데이터를 객관적으로 분석해 데이터 속 문제점을 진단하는 과정입니다. 귀사의 병든 데이터, 그 원인을 찾아내고 싶다면 이 글을 참고해 보세요.

Dec 17, 2025

피지컬 AI 뜻, 똑똑하게 행동하는 AI의 특징은? 실제 국내 사례까지

피지컬 AI란, 현실 세계를 직접 인식하고, 판단하며, 스스로 움직여 행동하는 AI를 뜻해요. 또한 똑똑하게 행동하는 피지컬 AI는 이 2가지 조건을 갖추고 있습니다.

Dec 04, 2025

데이터클리닉 2.0(AADS)이 뭐예요?

AI 오류는 사소한 오류에서 시작됩니다. 데이터클리닉 2.0은 프롬프트 한 줄로 데이터 오류와 규제 리스크를 실시간으로 진단 및 개선하는 ‘데이터 종합병원’입니다.

Nov 26, 2025

News

상위 5% AI 기업은 AI Ready 데이터를 구축하고 있습니다.

AI 도입, 누구나 할 수 있습니다. 그러나 진정한 성패는 데이터의 ‘AI Ready’에 달려 있습니다. AI Ready 데이터를 구현한 실제 사례, 방법을 소개합니다.

Nov 17, 2025

데이터클리닉 for 공공기관

데이터 품질 진단 시점, 이때가 최고의 타이밍입니다.

데이터 품질 진단 시점, 언제가 최적의 시점일까요? 품질 진단 시점을 놓치지 않고 꾸준히 관리하는 방법, 모두 알려드리겠습니다.

Nov 14, 2025

AI 학습 데이터 구축? 성과 내는 조직만의 전략 4가지

성과 내는 조직은 AI 학습 데이터 구축부터 다릅니다. 평범하거나 품질 낮은 데이터가 아니라 ‘고품질 데이터를 구축하는 노하우 4가지’를 안내합니다.

Nov 06, 2025

공공데이터 품질관리단계, 이 4단계만 따라 하면 품질관리 수준평가 최우수

공공데이터 품질관리, 어디서부터 시작해야 할지 막막하시죠? 복잡한 품질관리 평가도 쉽고 체계적으로 대비할 수 있도록, 4단계 가이드라인을 제공해 드려요.

Oct 31, 2025

데이터클리닉 for 공공기관

합성데이터 생성, 정의 및 사례 - 실제 데이터를 완벽히 대체할 수 있을까?

합성데이터는 실제를 완벽히 대체할 수 있을까요? 데이터클리닉에선 충분히 가능합니다. 그뿐만 아니라 합성데이터의 정의부터 생성 원리, 실제 사례까지 살펴볼게요!

Oct 31, 2025

데이터클리닉 고객사례

[데이터 클리닉 웨비나] AI 모델 성능 관리, 이제는 데이터 경영의 시대

AI 솔루션의 성패, 결국 데이터 품질에 달려 있습니다. 이번 웨비나는 AI 모델의 성능 저하 원인, 해결책, 실제 기업의 데이터 품질 개선 사례까지 담겨 있습니다.

Oct 30, 2025

데이터클리닉 세미나

데이터 품질 관리 솔루션 선택 기준, 도입 전 확인해야 할 체크리스트 3

데이터 품질 관리 솔루션, 왜 활용해야 할까요? 그리고 어떤 기준으로 선택해야 진정으로 우리 기업에 도움이 될까요? 체크리스트 3가지를 알아보겠습니다.

Oct 29, 2025

인공지능 데이터 편향성을 개선하는 방법? 실제 사례를 통한 해결 방안 소개

인공지능 데이터 편향성이란 무엇이고, 발생하는 원인은 무엇일까요? 실제 사례부터 국내 기업의 해결 방안까지, 모두 알아보겠습니다.

Oct 20, 2025

데이터클리닉 고객사례

피지컬 AI 시대, 데이터 품질 관리 플랫폼 | 페블러스 데이터클리닉

Pebblous Makes Data Tangible 손에 잡히듯 데이터 품질이 보입니다.

Oct 13, 2025