데이터 자산화

같은 데이터를 여러 과제가 다시 쓸 수 있을 때 비로소 자산입니다.

일회성 vs 자산

	일회성	자산
수집	과제 시작할 때 한 번	지속적·자동
형태	분석가 PC의 CSV	카탈로그에 등록된 데이터셋
설명	담당자 머릿속	스키마·단위·품질 기록
접근	요청하면 보내줌	권한 내 자유 조회
결과	과제 끝나면 소멸	다음 과제가 이어받음

자산화의 최소 요건

1. 자동 수집 — 사람 손이 들어가면 끊깁니다
2. 표준 식별자 — 설비 마스터 기준
3. 메타데이터 — 단위·주기·출처·품질
4. 버전 관리 — 언제 무엇이 바뀌었는지
5. 접근 경로 — API나 쿼리로 바로 꺼낼 수 있어야

라벨도 자산이다

제조 AI에서 가장 비싼 것은 라벨(이 구간이 고장이었다, 이 제품은 불량이다)입니다.

• 정비 이력·품질 판정을 데이터와 시간으로 연결해 두면 그 자체가 학습 자산
• 전문가가 판단한 내용을 시스템에 기록하는 습관이 몇 년 뒤 큰 차이를 만듭니다

지금 라벨을 남기지 않으면, 2년 뒤에도 여전히 "데이터는 많은데 학습을 못 한다"고 말하게 됩니다.