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최종 업데이트: 2026년 5월

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마스터 데이터 관리(MDM)는 지난 20년간 '데이터를 정리하는 도구'였습니다. 중복을 제거하고, 형식을 통일하고, 승인 절차를 거쳐 시스템에 반영하는 반복적인 작업의 연속이었습니다. 그런데 2025년을 기점으로 이 패러다임이 근본적으로 흔들리고 있습니다. AI 에이전트가 데이터를 스스로 탐지하고, 판단하고, 수정하는 시대가 열린 것입니다. 이 글에서는 AI 에이전트가 MDM의 중심으로 이동하는 배경, Agentic MDM의 개념과 작동 원리, 기존 MDM과의 근본적 차이, 그리고 2026년 기업이 지금 준비해야 할 사항을 정리합니다. 📋 목차 MDM 패러다임의 전환 — 무엇이 바뀌고 있는가 Agentic MDM이란 무엇인가 기존 MDM vs Agentic MDM — 7가지 핵심 차이 AI 에이전트가 MDM에서 수행하는 4가지 역할 Agentic MDM의 작동 아키텍처 도입 효과 — 무엇이 얼마나 달라지는가 Agentic MDM 도입의 전제 조건 2026년 지금 당장 준비해야 할 3가지 정리 1. MDM 패러다임의 전환 — 무엇이 바뀌고 있는가 전통적인 MDM은 사람이 중심 이었습니다. 데이터 스튜어드(Data Steward)가 오류를 발견하면 티켓을 열고, 담당자가 검토하고, 승인 후 수정하는 흐름입니다. 정확하지만 느렸습니다. 대형 제조기업 기준으로 신규 자재 마스터 하나를 생성하는 데 평균 3~7일이 걸리는 것이 현실이었습니다. 여기에 두 가지 압력이 동시에 가해지고 있습니다. 압력 요인 내용 AI 도입 가속 생성형 AI·머신러닝 모델은 고품질 마스터 데이터를 전제로 작동합니다. 데이터가 오염되면 AI 결과도 오염됩니다. "Garbage In, Garbage Out"이 AI 시대에 더욱 치명적입니다....
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