December 2025
Beginner to intermediate
336 pages
5h
Korean
이 파트는 기초 시험 범위를 넘어 지속 가능하고 확장 가능한 데이터 가치의 전략적 기반 요소인 거버넌스, 계보 관리, 카탈로그화, 책임 있는 AI 통합, 성능 및 비용 관리에 대해 다룹니다. 체계적인 데이터 관행이 AI 가속화의 병목이 아닌 증폭제가 되는 방식을 제시합니다.
12장, "고급 Azure 데이터 개념"에서는 거버넌스 프레임워크, 카탈로그 + 분류 + 계보에서 Microsoft Purview의 역할, 새로운 AI 지원 데이터 상호 작용(LLMs 및 지능형 에이전트 패턴), 그리고 미래 지향적인 아키텍처 고려 사항을 종합적으로 다룹니다.
이 부분을 완료하면 거버넌스 성숙도가 신뢰할 수 있는 AI의 선행 조건인 이유를 설명하고, 계보가 감사 가능성과 지표 신뢰도를 어떻게 뒷받침하는지 설명하며, AI 증강이 데이터 전문가 워크플로우를 가속화하지만 대체하지 않는 지점을 식별할 수 있게 됩니다.
일반적인 실패 패턴으로는 구현 후 거버넌스 적용, 관리되지 않은 데이터셋을 활용한 AI 파일럿 실행, 프로토타입 모델 능력과 생산 환경 준비도를 혼동, 데이터 노출 증가에 따른 규정 준수 의무 과소평가 등이 있습니다.
시험 연계: 여기에서 개념적 인식을 통해 고급 인증(DP-300, DP-420, DP-500) 및 아키텍처 전문 분야를 준비할 수 있습니다.
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