코드 생성 비용 감소에 따른 데이터 컨텍스트 중심 설계로의 전환

Context

GitHub Copilot CLI 도입으로 구현 단계의 진입 장벽은 낮아졌으나, 엔터프라이즈 데이터의 복잡한 비즈니스 로직 이해 부족으로 인한 오답 생성 위험 증대. 기존의 Code-driven 방식으로는 데이터 의미론적 해석과 거버넌스 제약 조건을 해결하기 어려운 한계 존재.

Technical Solution

• Intent-driven Execution 체계 구축을 통한 자연어 기반의 데이터 API 및 SQL 생성 프로세스 설계
• Business Semantic Layer 도입을 통한 비즈니스 용어와 실제 데이터 스키마 간의 매핑으로 추측성 쿼리 생성 방지
• 네 가지 핵심 컨텍스트(Semantic, Asset, Relationship, Governance)를 기계 판독 가능 형태로 구조화하여 AI Agent에 제공
• Semantic Layer를 AI Agent와 물리적 데이터 소스 사이의 번역 계층으로 배치하여 데이터 일관성 확보
• Human-in-the-loop 기반의 Agent Review 프로세스를 통한 비즈니스 정의 및 보안 경계 준수 검증
• 단순 코드 생성을 넘어 데이터 관계 엔진과 거버넌스를 결합한 Context-driven Development 아키텍처로 전환