세부 영역
거버넌스 영역은 총 4개의 세부 영역으로 구성됩니다. 각 영역을 선택하면 AI 도입 예시를 확인할 수 있습니다.
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데이터 관리
Data Management
데이터 품질 점검, 시스템 간 동기화, 데이터 거버넌스
AI 도입 예시
Lv.1 AI 도구
입력 → 출력의 단순 변환데이터 품질 검사 도구: 데이터 파일을 업로드하면 중복, 결측, 형식 오류를 탐지하여 결과 리포트를 출력한다.
Lv.2 수동적 AI Agent
요청 시 다단계 자율 실행데이터 관리 Agent: "올해 학교 데이터 품질 점검해줘"라고 요청하면, Agent가 ① NEIS, LMS, 상담, 보건 등 전체 시스템의 데이터를 스캔하고 ② 불일치·중복·결측을 식별하고 ③ 정제 방안과 우선순위를 제시하고 ④ 시스템 간 데이터 연동 상태를 점검하고 ⑤ 개선 로드맵을 작성한다.
Lv.3 능동적 AI Agent
상황 감지 → 선제적 제안데이터 거버넌스 Agent: 학교 데이터 생태계를 상시 감시하며, "NEIS 학적 데이터와 LMS 학생 목록 간 불일치가 3건 발생했습니다(전입 학생 미등록). 즉시 동기화가 필요합니다. 또한 지난달 생성된 상담 데이터의 15%가 필수 필드(상담 유형) 미기재입니다. 해당 상담교사에게 보완 요청을 보낼까요? 추가로, 올해 데이터 증가율을 보면 서버 스토리지가 6개월 내 용량 한계에 도달할 것으로 예측됩니다. 증설 계획을 세워야 합니다"라고 데이터 문제를 선제적으로 관리한다.
