AI Agent의 운영 실패를 해결하는 'Context Plane' 중심 데이터 아키텍처 전환
The Missing Context Plane: Why Enterprise Data Architecture Needs a Third Layer for AI Agents
Azure Data Landing Zone 폐기 및 Fabric-Databricks 중심 아키텍처 전환
The end of a Azure Data Platforms era is here, and the future is Databricks- and Fabric-centric architectures
Relational Model을 탈피한 JCR 기반 Hierarchical Data 구조 설계
The Backbone (JCR) of AEM – “Everything is a Node”
데이터 생태계 전 과정의 역할 분리를 통한 End-to-End 파이프라인 최적화
I Thought “Data Analyst” Was the Whole Game… Then I Entered the Data Avengers Office 👀
Hallucination 제거를 위한 3계층 Agentic Data Layer 설계 및 MCP 표준 도입
The Data Layer Problem in Agentic AI — Why Your Agent Knows Everything Except What It Needs
파편화된 DB 스택을 하나로, Multi-Model Database의 가치
What Is a Multi-Model Database and Why It Matters
현대 데이터 스택이 SQL, RAG, API, 대시보드를 분리된 채로 운영하면서 데이터 간 연결성 부재로 불완전한 인사이트만 제공하는 문제를 그래프 + AI 에이전트 통합으로 해결
🧠 From SQL to Intelligence: Why the Future of Data is AI + Graphs + Agents
LLM Twin 구축 팀이 ETL 파이프라인과 NoSQL 기반 아키텍처로 다중 소스 데이터 수집 및 콘텐츠 타입별 처리 자동화
🧩 Data Collection Pipeline — The First Step to Building an LLM Twin🧩
Horse Powertrain이 중앙 집중식 데이터팀의 병목을 Data Mesh 아키텍처로 전환해 각 도메인 팀의 데이터 자율성 확보
Presentation: Data Mesh in Action: A Journey From Ideation to Implementation