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데이터 마이그레이션은 이제 그만: SharePoint 목록을 Copilot Studio 지식으로 바로 활용하기 (AI 더빙) · M365.FM – Microsoft 365, Copilot & AI 팟캐스트 (한국어)

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왜 모든 디지털 전환회의 때마다 누군가는 마치 물리적 이동이 지능을 높여주기라도 하는 듯
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첫 단계로 모든 것을 이전해야 한다고 고집하는 걸까요?
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셰어포인트에서 조용히 재활의를 하던 파일이 있는데
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갑자기 컨설턴트가 나타나 미래 호환성을 위해 데이터버스로 업그레이드해야 한다고 말합니다.
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다시 말해 그들은 또 다른 프로젝트를 원한다는 뜻이죠.
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아무것도 고장난 게 없는데도 오직 예산회에는 말이죠.
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현대화란 곧 이동하는 것이라고 듣게 됩니다.
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수년간 코파일럿이나 파워BI 혹은 그 어떤 화려한 AI 어시스턴트라도
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더 근사하고 엔터프라이즈 급인 곳에 있는 데이터가 필요하다는 통념이 이어져 왔습니다.
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셰어포인트 목록은 마치 기업 행사에서 부끄러운 친척처럼 취급받았습니다.
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쓸모는 있지만 사람들 앞에는 내세우고 싶지 않은 그런 존재로 말이죠.
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너무 오래되고 너무 단순하며 대화형 AI에 어울리지 않는다는 가정 때문이었죠.
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하지만 조용히 요란하지 않게 마이크로소프트는 그 가정을 뒤집었습니다.
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이제 코파일럿 스튜디오는 셰어포인트 목록과 직접 대화합니다.
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ETL 파이프라인도 스키마 재설계도 수개월에 걸쳐 설정한 권한을 다시 만들 필요도 없습니다.
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커넥터가 실시간으로 인증하여 데이터 복제 없이 살아있는 데이터를 가져옵니다.
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갑자기 레거시 도구가 마이그레이션 예산을 앞지르게 된 것이죠.
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그래서 오늘 우리는 IT 사재들이 감히 의심하지 못하는 개명을 깨뜨리려 합니다.
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이유 없이 데이터를 옮기지 마라.
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목록을 원래 위치에 그대로 두고도 코파일럿 이의를 유창하게 읽게 할 수 있습니다.
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마이그레이션이라는 신기루를 걷어내봅시다.
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마이그레이션의 신기루.
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모든 기업에는 반사적인 습관이 있습니다.
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중요해 보이는 것이 나타나면 데이터버스로 옮깁니다.
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덩치가 큰 것이라면 당연히 패브릭으로 보내죠.
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표준이 아닌 것이라도 일단 내보내고 봅니다.
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나중에 정리하면 되니까요.
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이것은 전략으로 포장된 근육기억일 뿐입니다.
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마이그레이션은 이제 필수사항이 아닌 하나의 의식이 되었습니다.
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현대화로 위장한 생산성 세금이죠.
1:32
이미 쉐어포인트 목록에 존재하는 영업 파이프라인을 생각해보세요.
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매일 업데이트되고 팀제 알림과 통합되며 수십 개의 대시보드에 데이터를 공급합니다.
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하지만 코파일럿이 등장하자 누군가 당황하기 시작합니다.
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AI가 목록을 사용할 수 없으니 데이터버스로 재구축해야 한다고 말이죠.
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몇 주 후 동일한 데이터가 두 곳에 존재하고
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트리거의 절반은 깨졌으며 라이선스 비용은 배가 되었지만 기능적 향상은 전혀 없습니다.
1:53
축하합니다.
1:54
진전 없는 디지털 이동을 달성하셨군요.
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현대화는 업무를 더 쉽게 만들어야 합니다.
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하지만 우리는 대신 데이터 패리를 만들고 있죠.
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정보는 쉐어포인트를 떠나 변환을 위해 파워 오토메이트를 방문하고
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모델링을 위해 패브릭에 정박했다가 다시 팀제 내부에 있는 척하며 돌아옵니다.
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세상에서 가장 비효율적인 왕복여행입니다.
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비용을 계산해봅시다.
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첫째, 데이터버스는 무료가 아님으로 라이선스 비용이 발생합니다.
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이전된 모든 레코드는 재무 담당자가 결국 경악하며 발견하게 될 보이지 않는 세금을 발생시킵니다.
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다음은 스키마 재설계입니다.
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목록의 열 유형은 절대로 1대1로 완벽하게 맵핑되지 않죠.
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무언가 고장나면 회의가 소집되고 그 결과 파워 오토메이트 재구축이 이어집니다.
2:26
최종 결과는 무엇일까요?
2:28
이미 가지고 있던 것을 얻기 위해 수천 달러를 쓴 것입니다.
2:30
마이크로소프트 365에서 접근 가능한 구조화된 테이블 말입니다.
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그리고 그 부조리는 계속 사여만 갑니다.
2:35
매년 더번듯해 보이는 새로운 플랫폼이 권장되기에 데이터는 또 다시 옮겨다닙니다.
2:39
리스트에서 데이터버스로 데이터버스에서 패브릭으로 다시 언젠가 나올 통합 네이크 플랫폼으로요.
2:44
이름은 바뀌고 비용은 그대로지만 가치는 늘지 않습니다.
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사용자들은 그저 정보가 질문에 답해주길 원할 뿐입니다.
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누구도 연속적인 마이그레이션을 요구한 적 없습니다.
2:52
진실은 잔인할 정도로 단순합니다.
2:54
포파일럿은 데이터 복사를 요구한 적이 없습니다.
2:56
그저 데이터를 볼 권한이 필요했을 뿐이죠.
2:58
복제가 아닌 인증이 필요했던 겁니다.
3:00
커넥터와 데이터 흐름을 작성하느라 보낸 그 모든 시간은 이제 존재하지 않는 접근 격차를 메우기 위한 것이었습니다.
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새로운 셰어포인트 리스트 커넥터는 그 격차를 완전히 제거합니다.
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처음으로 마이크로소프트 생태계의 AI가 데이터가 원래 있는 그대로의 상태를 이해하게 되었습니다.
3:13
우회도 복잡한 미드레어 작업도 필요 없습니다.
3:15
이미 신뢰하는 사용자 컨텍스트 내에서 리스트를 직접 커리합니다.
3:18
당신이 행을 열 수 있다면 코파일럿도 열 수 있습니다.
3:20
당신이 열 수 없다면 코파일럿도 마찬가지입니다.
3:22
거버넌스는 그대로 유지되고 논리는 단순합니다.
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그 의미를 생각해보세요.
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끝없는 마이그레이션의 회전목마와 플랫폼 간의 값비싼 춤은 기술적 한계 때문이 아니었습니다.
3:31
조직적인 관행 때문이었죠.
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데이터 마이그레이션은 실내에서 우산을 쓰는 것처럼 만약을 대비해 수행하는 기업의 미신이 되었습니다.
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기업은 움직임을 진보와 동일시하고 복잡함을 정교함으로 착각했습니다.
3:44
단순함이 마침내 통할 수 있다는 생각은 누구도 하지 못했습니다.
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그런데 이제 마이크로소프트는 어떤 의식도 없이 그 모든 절차를 무효화했습니다.
3:51
새로운 아키텍처 다이어그램도 혁명을 주장하는 백서도 없이 조용한 업데이트만 있었습니다.
3:55
이제 셰어포인트 리스트를 코파일럿 스튜디오 위 지식소스로 추가할 수 있습니다.
3:59
그게 전부입니다.
3:59
5초의 설정만으로 예산 정당화의 근거들이 통째로 사라졌습니다.
4:04
데이터 현대와 이니셔티브로 연명하던 거버넌스 팀들은 실전적 위기에 직면했습니다.
4:09
정부가 원래 있던 곳에 안전하고 감사 가능하며 즉시 접근 가능한 상태로 남아있다면
4:13
마이그레이션 할 것은 아무것도 없기 때문입니다.
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새로운 도전 과제는 인프라가 아니라 사고 방식입니다.
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그러니 다음에 누군가 잘 작동하는 리스트를 무작정 옮기자고 제안한다면 이 점을 기억하세요.
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그저 마이그레이션을 위한 마이그레이션은 전략이 아니라 이름만 번지르르 한화 쓰고일 뿐입니다.
4:28
마이크로소프트가 그것을 불필요하게 만들었습니다.
4:31
물론 가장 핵심적인 반전이 남아있습니다.
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수십 년간 컨설턴트들은 셰어포인트 리스트가 문제라고 주장했지만
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사실 리스트는 마이크로소프트가 그것을 충분히 좋지 않다고 여기 길 멈추기만을 기다리고 있었던 겁니다.
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그리고 이제는 충분히 좋습니다.
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셰어포인트 리스트 커넥터의 등장입니다.
4:43
그때 마이크로소프트는 평소 답지 않은 일을 했습니다.
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가장 명백한 선택을 내린 것이죠.
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상식을 포장하려는 시도를 멈추고 코파일럿 스튜디오가 셰어포인트 리스트를 직접 읽을 수 있게 했습니다.
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불필요한 계층도 사전 릴리스 스키마 어댑터도 없이 연결하고 바로 시작하면 됩니다.
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리스트 URL을 붙여넣고 일반 사용자처럼 인증만 하면 코파일럿은 즉시 그 리스트를 공인된 지식 소스로 취급합니다.
5:03
이 작업은 그것이 모범 사례인지 논쟁하는 것보다 시간이 덜 걸립니다.
5:07
복잡함에 익숙해진 사람들에게는 너무나 단순해서 혼란스러울 수 있으니 천천히 살펴보겠습니다.
5:12
코파일럿 스튜디오에서 에이전트를 열고 지식 추가를 클릭한 뒤 셰어포인트를 선택하면 익숙한 두 문구가 나타납니다.
5:19
내 목록과 최근 목록입니다.
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이것들은 마케팅을 위해 꾸며낸 것이 아니라 셰어포인트에서 직접 보는 것과 정확히 일치합니다.
5:24
내 목록은 목록 앱을 통해 직접 만든 항목들을 보여줍니다.
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최근 목록은 최근에 방문한 항목들을 보여줍니다.
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마이크로소프트는 인간의 작은 계열음 조차 그대로 유지했습니다.
5:32
AI는 실제로 사용하는 목록에만 쉽게 연결할 수 있습니다.
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그 점이 꽤나 합리적입니다.
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목록을 선택하면 코파일럿이 인증된 연결을 설정합니다.
5:41
데이터를 복사하거나 인덱스를 생성하지 않고 이미 위존하고 있는 동일한 채널을 통해 실시간 목록을 참조할 뿐입니다.
5:48
당신이나 동료가 기록을 업데이트하거나 휴일을 추가하거나 프로젝트 마감일을 변경하면 코파일럿의 지식에 즉시 반영됩니다.
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캐시 새로 고침도 백그라운드 인덱싱 작업대기도 없습니다.
5:58
여기서 실시간은 유행어가 아니라 문자 그대로의 의미입니다.
6:01
AI는 질문할 때마다 최신 데이터를 조회합니다.
6:04
간단한 예를 들어보겠습니다.
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조직의 휴일 달력은 시어포인트 목록에 있는데 보통 공짜 케이크라도 생기기 전까지는 무시하기 일수죠.
6:11
기존 방식이라면 어시스턴트나 챗봇이 그 정보가 필요할 때 내보내고 변환하고 데이터버스로 가져온 뒤 동기화가 잘 되길 기도해야 했습니다.
6:19
이제는 목록을 한 번만 연결하면 끊입니다.
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인사팀이 9월 1일 노동절을 추가합니다.
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코파일럿에게 다음 회사 휴일이 언제야? 라고 물어봅니다.
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즉시 노동절입니다. 라고 답합니다.
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재인덱싱, 재학습, 동기화 과정 같은 것은 없습니다.
6:32
목록이 업데이트되었고 AI가 확인했으니 끝난 겁니다.
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마크의 탁월함은 새로운 기술이 아니라 마이크로소프트가 하지 않기로 결정한 것에 있습니다.
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그들은 병렬 데이터 저장소를 만들지 않았습니다.
6:42
기존의 것을 그대로 존중했습니다.
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코파일럿은 사용자 보안 컨텍스트 내에서 작동하며 자동으로 권한을 상속받습니다.
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특정 부서만 급여 데이터를 볼 수 있다면 해당 사용자의 코파일럿 인스턴스만 그 데이터를 가져올 수 있습니다.
6:54
권한이 상승된 서비스 계정이나 편의를 가장한 보안 허점은 없습니다.
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이것은 지름길이 아니라 우리가 처음부터 갔어야 할 올바른 길입니다.
7:02
더 많은 것을 성취하기 위해 이를 줄이는 이런 아키텍처 상의 절제는 엔터프라이즈 소프트웨어에서 드문 일입니다.
7:07
수십 년 동안 통합은 복제에 의존해 왔지만 마이크로소프트는 복제가 고취약성임을 깨달았습니다.
7:13
데이터를 복사할 때마다 규정 준수 책임이 생기고 새로운 데이터베이스가 추가될 때마다 거버넌스의 새로운 실패 지점이 됩니다.
7:19
코파일럿 이 원본 목록과 소통하게 함으로써 그들은 보잘것 없던 셰어포인트 목록을 가장 비용 효율적인 지식 베이스로 탈바꿈시켰습니다.
7:26
더 놀라운 점은 이것이 운영 데이터와 대화형 인텔리전스 사이의 경계를 사실상 없애버린다는 것입니다.
7:32
지원 목록, 자산 대장, 작업 추적기 등이 모든 것이 코파일럿 스튜디오를 위한 실시간 정보 피드가 됩니다.
7:37
AI를 위해 보관되는 데이터는 없습니다.
7:39
모든 것이 현장에서 즉시 대화형으로 처리됩니다.
7:42
목록은 구조화되고 통제되며 지속적으로 최신 상태를 유지하는 살아있는 지식세포가 됩니다.
7:47
물론 이는 마이그레이션이라는 단어가 들어간 직함을 가진 전체 부서의 기반을 뒤 흔드는 일입니다.
7:52
그들은 현대화에는 이동이 필수적이라는 논리에 의존하지만, 인턴이 매일 편집하는 바로 그 목록에서 코파일럿 이 구조화된 통찰을 도출할 수 있게 되면 그 근거는 사라집니다.
8:01
한때 데이터센터급의 정당성을 요구하던 플랫폼이 이제는 유화를 하나와 클릭한 번이면 충분해졌습니다.
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그것이 시사하는 문화적 변화를 생각해보십시오.
8:09
처음으로 인텔리전스 계층이 그 아래의 대격변을 요구하지 않게 되었습니다.
8:13
AI는 비즈니스가 새로운 스키마에 맞춰 재구성하도록 강요하지 않습니다.
8:16
AI가 기존 스키마에 적응합니다.
8:18
기업 기술의 작은 세계에서 이는 혁명적인 겸손함입니다.
8:22
그리고 나타난 것만큼이나 빠르게 IT 회의에서의 대화가 바뀔 것입니다.
8:26
데이터 레이크냐 웨어하우스냐를 두고 더 이상 논쟁할 필요가 없습니다.
8:28
단지 코파일럿 이 그 목록을 읽을 수 있나요? 라는 질문만 들릴 것입니다.
8:32
그리고 대답은 예가 될 것입니다.
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그리고 자연스럽게 거버넌스 담당자들이 당황하기 시작할 텐데, 이제 그들이 예전만큼 필요하지 않기 때문입니다.
8:38
고통 없는 거버넌스입니다.
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여기서부터 불안감이 시작됩니다.
8:41
새로운 통합 기능이 나올 때마다 누군가는 어김없이 거버넌스는 어떻게 되나요? 라고 묻습니다.
8:45
마치 코파일럿을 시어포인트 목록에 연결하는 것이 기업 보완 정책의 구멍을 뚫는 것처럼 말입니다.
8:50
진정하세요.
8:51
펜타곤에 침투하는 것이 아닙니다.
8:53
데이터는 시어포인트를 절대 떠나지 않습니다.
8:55
단지 기존 권한을 그대로 따르는 프로세스가 이를 읽어드릴 뿐입니다.
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그것이 바로 거버넌스 팀이 계속 놓치고 있는 핵심입니다.
9:01
새롭게 노출되는 것은 없습니다.
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코파일럿은 목록 데이터를 복제하거나 내보내거나 다시 호스팅하지 않습니다.
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누가 무엇을 볼 수 있는지 이미 결정된 동일한 액세스 모델을 통해 한 번에 하나의 질문으로 실시간 커리합니다.
9:11
사용자에게 시어포인트 권한이 없다면 코파일럿으로부터도 아무것도 얻지 못할 것입니다.
9:15
에이전트는 누구를 사칭하지 않습니다.
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호출하는 사용자의 컨텍스트 내에서 실행되므로 이미 존재하는 동일한 인증 경로, 암호화, 감사로깅이 재사용됩니다.
9:24
가능한 가장 단순한 형태의 규정 준수 유지 방식입니다.
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데이터버스 마이그레이션과 비교해 보십시오.
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완전히 새로운 환경을 구축하고 테이블을 복제하고 역할 기반 액세스 제어를 수동으로 재구성한 다음
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시어포인트가 자동으로 적용하던 것과 일치하는지 확인하느라 몇 줄을 허비하게 됩니다.
9:39
거버넌스 문서와 보안 승인 절차, 그리고 비공개로 표시된 열이 실수로 노출되지 않았는지 확인하기 위한
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마이그레이션 후에 번거로운 검색 작업을 잊지 마세요.
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리스트를 지식으로 활용하면 그 모든 중복 작업은 사라집니다.
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거버넌스는 새로 만드는 것이 아니라 상속받는 것입니다.
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왜 일부 전문가들이 이를 불안해하는지 알 수 있을 겁니다.
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그들의 복잡한 순서도는 기존 ACL이 적용된다, 는 한 문장으로 줄어듭니다.
10:00
정교한 보안 아키텍처와 차 등 액세스 토큰을 관리하는 복잡한 파워실 스크립트는
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과도하게 설계된 과거의 의례적인 유물로 전락합니다.
10:08
작동 원리에 대해 명확히 설명해드리겠습니다.
10:10
코파일럿은 자격증명을 저장하지 않으며
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마이크로소프트 365인증에 사용하는 것과 동일한 오어스 세션을 사용합니다.
10:16
테넌트에서 다단계 인증을 강제하는 경우 해당 관문이 계속해서 액세스를 보호합니다.
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각 코파일럿 커리는 사실상 사용자 아이디로 실행되는 시어포인트 호출입니다.
10:24
결과는 언어적으로 재구성되어 돌아오지만
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기술적인 거버넌스는 사용자가 직접 목록을 열었을 때와 정확히 동일하게 적용됩니다.
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섀도우 데이터베이스도 없고
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사용자 권한을 몰래 흉내내는 높은 권한의 서비스 주체도 없습니다.
10:36
감사는 어떻게 될까요?
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여전히 존재합니다.
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모든 읽기, 액세스, 요청은
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마이크로소프트 퍼뷰 나테넌트에서 사용하는
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감사 제품군의 일반적인 경로를 따릅니다.
10:45
에이전트는 기밀 데이터를 가지고 떠나는 위문의 보시 아니라
10:48
API를 호출하는 사용자의 활동으로 표시됩니다.
10:51
따라서 규정 준수 담당자가
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누가 이 기록에 액세스 했습니까? 라고 물으면
10:55
코파일럿에게 질문을 던진 바로 그 사람입니다.
10:58
라고 자신있게 답할 수 있습니다.
10:59
허무할 정도 주오
11:00
한때 걸림돌이었던 거버넌스는
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이제 보이지 않는 인프라가 되어 조용히 제 역할을 수행합니다.
11:05
물론 이는 AI 위험에 대한 두려움을 조장하며
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경력을 쌓아온 사람들에게는 불쾌한 일일 것입니다.
11:10
무서운 부분이 사실은
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평범한 권한상 속에 불과하다는 것이 밝혀지면
11:13
그들의 주장도 설득력을 잃게 됩니다.
11:15
기억해야 할 핵심은 이것입니다.
11:17
코파일럿은 위험을 증폭시키는 것이 아니라
11:19
계층을 축소합니다.
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데이터가 존재하는 곳이 적을수록
11:23
보호해야 할 거버넌스 서비스도 줄어듭니다.
11:25
반면 마이그레이션은 중복을 초래하여
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동일한 데이터 세트의 복사본이 여러 시스템에 존재하게 되고
11:31
각각 별도의 보존, 분류, 사고 대응 루틴을 필요로 합니다.
11:35
실시간 연결은 복사본을 완전히 제거함으로
11:37
규정 준수 위험을 줄여줍니다.
11:39
이미 거버넌스 비용은 지불하셨습니다.
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마이크로소프트 365를 통해 매달 꽤 많은 비용을 지불하고 계시니까요.
11:44
도대체 왜 데이터버스 라이선스와
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별도의 감사 파이프라인을 통해
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비용을 이중으로 지불하려 하시나요?
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코파일럿을 새로운 제어가 필요한 신뢰할 수 없는 주체로 취급하는 것은
11:51
그 아키텍처를 잘못 이해한 것입니다.
11:53
이는 불량 서비스가 아니라
11:54
인증된 사용자의 문맥 인식 확장 도구입니다.
11:57
여전히 걱정되신다면 직접 테스트해보세요.
11:59
특정 열에 대한 액세스를 제한한 뒤
12:01
코파일럿에게 해당 데이터를 요청해보십시오.
12:02
코파일럿은 절대 권한을 우회하지 않으며
12:04
정중하게 거부할 것입니다.
12:06
그것이 바로 증거입니다.
12:07
그렇습니다.
12:08
거버넌스는 여전히 중요하지만
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그와 관련된 고통은 이제 겪지 않아도 됩니다.
12:11
우리는 적게 함으로써
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더 많은 것을 얻는 흔치 않은 순간에 도달했습니다.
12:14
기존 셰어포인트 모델의 상속
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ACL
12:16
감사는 여전히 핵심 규칙으로 작동합니다.
12:19
코파일럿은 무언가를 건 드리기 전에
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규칙을 실제로 읽어보는 성실한 인턴처럼
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그 안에서 작동할 뿐입니다.
12:24
좋습니다.
12:25
그런데 성능은 어떻게 되냐고요?
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물론 그렇게 물으실 줄 알았습니다.
12:28
현실 점검
12:28
성능
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규모
12:29
그리고 제한사항에 대해 이야기해보죠.
12:31
커피로 연명하는 모든 IT 회의에
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깊숙이 박혀있는 통념을 다뤄봅시다.
12:34
목록 리스트
12:35
은 대규모 데이터를 처리할 수 없다는 통념 말입니다.
12:37
흥미롭지만 틀린 말입니다.
12:38
사람들은 셰어포인트 목록이
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클라우드에 있는 거창한 엑셀 시트가 아니라는 사실을 잊곤 합니다.
12:42
목록은 SQL 기반이며
12:44
협업 액세스에 최적화되어 있습니다.
12:46
현대적인 목록은
12:47
최소한의 설계 역량만 갖췄다
12:49
면 수만 개의 행을 거뜬히 처리할 수 있습니다.
12:52
열인덱싱은 선택사항이 아니라
12:53
성능을 지탱하는 척추와 같습니다.
12:56
이를 무시하면
12:56
구형 다이얼업 모뎀 수준의
12:58
느린 속도를 경험하게 될 것입니다.
13:00
제대로 활용하면
13:01
일반적인 데이터버스 폼보다 훨씬 빠르게
13:03
대규모 데이터 세트를 조회할 수 있습니다.
13:06
여기서 혼란이 시작됩니다.
13:07
사용자들은 5천 개 항목 제한 경고를 보면
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재앙이라도 닥친 듯 생각합니다.
13:11
그 제한은 저장 용량의 한계가 아니라
13:13
시스템 보호를 위한 것입니다.
13:14
셰어포인트는
13:15
사용자가 무작정 목록을 쌓아두는 것을 알기에
13:17
필터 없이 전체 테이블을 불러오지 못하게
13:19
정중히 막는 것입니다.
13:21
인덱스 열을 추가하고
13:22
논리적인 필터를 설계하면
13:23
그 장벽은 사라집니다.
13:25
코파일럿 위 호출도
13:25
동일한 API를 사용하므로
13:27
브라우저에서 느끼는 성능과
13:29
코파일럿 이 체감하는 성능은 거의 동일합니다.
13:31
목록이 최적화되어 있다면
13:32
코파일럿도 최적화됩니다.
13:34
그렇지 않다면
13:34
그건 플랫폼의 한계가 아니라
13:36
설계가 미흡하기 때문입니다.
13:37
미신이 아닌 현실로
13:38
수치를 확인해봅시다.
13:40
인덱싱이 제대로 되어 있고
13:41
커리가 가능한 1만 개나 5만 개의 항목이 있는 목록은
13:44
수백 밀리초 내에 응답합니다.
13:46
대화형 속도로는 충분하고도 남습니다.
13:49
지나친 반응을 불러일으키는 체감 지연 현상은
13:51
대부분 인덱싱 되지 않은 텍스트 열
13:52
서투른 조회
13:53
또는 설명필드 안에
13:54
jsonblob을 넣는 식의 잘못된 사용에서 비롯됩니다.
13:57
상한음식을 데이터베이스에 입력하고
13:59
냄새가 난다고 불평하는 사람은 없을 겁니다.
14:01
여기서도 같은 원리가 적용됩니다.
14:03
물론 한계는 존재합니다.
14:05
놀랍게도 마이크로소프트 제품도 물리법칙은 따르니까요.
14:08
복잡한 트랜잭션 로직
14:09
상호의존적 인테이블
14:11
계단식 업데이트
14:12
또는 엔티티 간 조인이 필요한 무거운 분석이 필요하다면
14:15
데이터버스나 패브릭을 사용하는 편이 낫습니다.
14:17
코파일럿 위 대화 엔진은
14:19
고주파 트랜잭션 조정용으로 설계되지 않았습니다.
14:22
추론과 정보 검색을 위한 도구입니다.
14:24
목록은 운영현황 파악, 상태 대시보드,
14:27
재고관리, 용어집, 변경 로그 등에 탁월합니다.
14:30
데이터가 참조용이면서도 활발히 사용되는 경우라면
14:32
목록이 제격입니다.
14:33
자, 여기 실용적인 진단 체크리스트가 있습니다.
14:36
첫째, 목록이 사람이 있는 속도보다 빠르게 변한다면
14:38
마이그레이션 하세요.
14:39
둘째, 조회열 이상의 관계형 무결성이 필요하다면
14:42
마이그레이션 하세요.
14:43
셋째, ERP처럼 거대해진 목록을 만드셨다면 축하드립니다.
14:48
SQL이 존재하는 이유가 바로 당신 때문이니
14:50
이제 이전하세요.
14:50
하지만 휴가 일정, 자산 추적, 지식 등록, 고객 FAQ 같은 나머지는 그대로 두세요.
14:55
코파일럿이 알아서 처리할 겁니다.
14:57
성능 관련 질문에는 규모가 커지면 고장나지 않을까?
14:59
라는 속듯이 담겨있죠.
15:00
답은 대체로 아니요입니다.
15:02
마이크로소프트는 이미 이를 철저히 테스트했습니다.
15:04
지난 20년간 기업 고객들이 방대한 데이터를 올려왔기에
15:06
플랫폼의 내구성은 문제가 되지 않으며
15:08
사용자들의 조급함이 문제일 뿐입니다.
15:10
그럼에도 솔직히 말씀드리자면
15:11
환경이 느리게 느껴진다 면시어 포인트 위 잘못일 확률은 거의 없습니다.
15:15
그건 당신의 열, 필터, 또는 테스트라는 이름으로
15:17
방치된 쓸모없는 행들을 삭제하지 않은 탓입니다.
15:20
목록에 그런 행이 10만 개나 있다면
15:21
당신은 AI를 누릴 자격이 없습니다.
15:23
주말 내내 중복 항목을 삭제하는 벌을 받아야 마땅하죠.
15:26
참고로 지연 시간 문제도 코파일럿 때문이 아닙니다.
15:28
결과를 실시간으로 가져오기 때문에
15:30
발생하는 지연은 시어 포인트 위 처리 과정 때문이지
15:32
AI 위 병목 현상이 아닙니다.
15:34
최적화된 목록은 거의 즉각적으로 응답합니다.
15:37
구조가 나쁜 목록은 마치 AI가 느린 것처럼 보이지만
15:40
사실은 시어 포인트가 당신의 관리 소호를
15:42
실시간으로 처리하는 모습을 보고 있는 것입니다.
15:44
이제 기대를 다시 조정해봅시다.
15:45
규모 자체가 악은 아닙니다. 관리가 안 되는 것이 문제죠.
15:48
권한을 깔끔하게 관리하는 거버넌스 원칙이
15:50
목록의 반응 속도도 유지해줍니다.
15:52
약간의 인덱싱 규칙과 파워 오토메이트 가이드라인만 있으면
15:55
성능 문제는 더 이상 핑계거리가 되지 않습니다.
15:58
비즈니스 상황의 95%에서
15:59
충분히 좋은 것은 허용 가능한 수준을 넘어
16:02
최적의 선택입니다.
16:03
자, 테스트 행에 대한 웃음이 잦아들었으니
16:05
이제 더 진지한 이야기를 해보죠.
16:06
이번 업데이트는 엔터프라이즈 데이터 설계의
16:09
계층 구조를 바꿉니다.
16:10
이제 목록은 데이터베이스 이전의 단순한 임시 저장소가 아닙니다.
16:15
관리 가능하며 성능이 뛰어난
16:17
전략적인 1등 시민으로 거듭났습니다.
16:20
지금껏 목록을 과소평가해왔던 사람들에게는
16:23
뼈아픈 깨달음이 될 것입니다.
16:25
전략적 전환, 살아있는 지식으로서의 목록
16:27
수년간 시어포인트 목록은 기업의 다락방에 방치되어
16:30
삭제하기엔 중요하고 언급하기엔 너무 구식인 존재였습니다.
16:33
데이터버스 저장소 비용은 내기 싫지만
16:35
열이 있는 표는 필요했던 프로젝트들이 머무는 곳이었죠.
16:38
이제 단 하나의 코파일러 커넥터를 통해
16:40
그 먼지 쌓인 표들은 유기적으로 업데이트되고
16:42
번안을 인식하며 즉시 대화가 가능한 살아있는 지식으로 진화합니다.
16:46
축하합니다.
16:47
사무실의 골동품이 엔터프라이즈 AI 위 내관이 되었습니다.
16:50
이 변화의 규모를 명확히 해봅시다.
16:52
역사적으로 문서 라이브러리가
16:54
조직의 기억이라는 명성을 독차지 해왔습니다.
16:57
그곳에는 PDF, 파워포인트,
16:59
이미 끝난 이니셔티브의 유물들이 담겨있죠.
17:01
반면에 목록은 대화형이고 구조적이며
17:03
표 형태를 띄고 늘 변화하는 상태였습니다.
17:06
코파일럿 이전에는 그 역 동성이 오히려 짐이었습니다.
17:08
AI는 끊임없는 변화를 따라 잡지 못했습니다.
17:10
이제는 그것이 강점이 되었습니다.
17:12
코파일럿이 실행 시점에 지식을 가져오기 때문입니다.
17:15
목록은 데이터 피질의 활성 뉴런으로 변모하여
17:17
지속적으로 업데이트되고
17:18
즉시 액세스 가능하며 결코 낡지 않습니다.
17:20
이는 마이크로소프트가 의도하지는 않았겠지만
17:22
확실히 촉발한 전략적 역전입니다.
17:24
더 이상 데이터가 어디에 있어야 하는지가 아니라
17:26
지능이 데이터에 어떻게 액세스해야 하는지가 중요합니다.
17:29
새로운 계층 구조는
17:30
건축적 상태보다 직접적인 연결성을 중시합니다.
17:33
데이터버스는 여전히 엔지니어들의 놀이터이지만
17:34
목록은 이제 비즈니스가 실제로 일어나는 보다
17:37
보편적인 무언가를 대변합니다.
17:39
업무, 정책, 자산, 고객 등
17:41
매일 수정해야 할 데이터 라면 목록에 두는 것이 맞습니다.
17:44
페넌트의 모든 목록을 소형 지식셀로 생각하십시오.
17:47
각각은 특화된 맥락을 담고 있습니다.
17:49
재무 목록은 예산을, 인사 목록은 휴가를,
17:52
IT 목록은 자산을 다룹니다.
17:54
독립적으로는 단순해 보입니다.
17:55
하지만 모이면 하나의 생태계를 형성합니다.
17:58
코파일럿은 이를 통합하라고 요구하지 않습니다.
18:00
그저 실시간으로 관련 있는 셀을 조회할 뿐입니다.
18:02
이는 데이터 웨어하우스가 아니라
18:04
살아있는 진실의 메시, 메시입니다.
18:06
이 모델의 아름다움은 그 절제에 있습니다.
18:08
12개월 전만 해도 AI와 목록에 대한 이야기는
18:10
화살표, 커넥터, 통합계층으로 가득 찬
18:13
화이트보드 다이어그램으로 번졌을 것입니다.
18:15
지금은 그저 연결하고, 인증하고, 대화하면 끝입니다.
18:18
코파일럿 스튜디오 에이전트 하나당 최대 15개의 목록을 연결할 수 있습니다.
18:21
이는 15개의 독립적인 지식 소스를
18:23
마이그레이션 오버헤드 없이
18:24
원래 위치에 그대로 유지하는 것입니다.
18:26
증부한 기업용 추적 데이터를 인지지도,
18:28
카그너티브맵, 로바꿀 15가지 방법입니다.
18:30
그 영향력은 편리함을 넘어섭니다.
18:32
지식이 생성되는 곳에 고정함으로써
18:34
스스로 치유되는 생태계를 만드는 것입니다.
18:36
사용자가 데이터를 한 번 수정하면
18:38
모든 곳이 즉시 혜택을 봅니다.
18:40
데이터 레이크 동기화도, 야간 재구축도,
18:43
조정 작업도 필요 없습니다.
18:44
목록을 참조하는 모든 코파일럿 대화는
18:46
어젯밤에 내보내기 파일이 아닌
18:48
실시간 현실을 반영합니다.
18:50
그것이 가장 세련된 형태의 디지털 진실입니다.
18:53
이것이 지능을 민주화합니다.
18:54
이제 목록을 가진 모든 부서는
18:56
해당 분야를 이해하는 코파일럿을 구축할 수 있습니다.
18:58
인사팀은 자체 레지스트리에서
19:00
복지 관련 질문에 답할 수 있습니다.
19:02
시설팀은 추적기에서 사무실 자산 정보를
19:04
바로 설명할 수 있습니다.
19:05
법무팀은 IT가 스키마를 재작성할 필요 없이
19:07
컴플라이언스 로그에서 정책 조항을 찾아낼 수 있습니다.
19:10
지능계층이 사용자에 맞추는 것이지
19:12
사용자가 지능에 맞추는 것이 아닙니다.
19:14
그것이 바로 궁극적인 문화적 역전입니다.
19:16
AI를 비즈니스에 적용하기 위해
19:18
필요했던 복잡성이 역전되었습니다.
19:20
이제 비즈니스 데이터가 AI 자체를 구동합니다.
19:23
한때 중간관리자의 즉흥적 인도구로
19:24
치부되던 셰어포인트 목록이
19:25
이제는 공식적인 엔터프라이즈급 지식저장소가 되었습니다.
19:28
이것이 전략적 전환이며
19:29
인프라로서의 단순성에 대한 재평가입니다.
19:31
아직도 마이그레이션 중입니까?
19:32
왜죠?
19:33
메조키즘입니까?
19:34
아니면 습관입니까?
19:35
답은 별로 중요하지 않습니다.
19:36
데이터 현대화 계획이
19:37
여전히 고상한 일이라고 생각하는
19:38
프로젝트 기획자만 우스운 꼴이 될 뿐입니다.
19:41
이번 회계 연도에 할 수 있는 가장 현명한 일은
19:43
커넥터를 추가하는 것 외에는
19:44
아무것도 하지 않는 것입니다.
19:45
새로운 데이터 개명
19:46
데이터를 옮기지 말고
19:48
인텔리저스를 연결하세요.
19:49
이제 이것이 개명입니다.
19:51
마이크로소프트가 마침내 코파일럿을 현실과 일치시켰습니다.
19:54
여러분의 정보는 이미 생태계 안에 존재합니다.
19:56
데이터는 이동이 아니라 권한이 필요했을 뿐입니다.
19:59
권력의 이동은 미묘하지만 심오합니다.
20:01
코파일럿은 더 이상 완벽한 데이터베이스나
20:03
중복된 데이터 세트를 요구하지 않습니다.
20:05
데이터가 있는 그곳에서 관리되고 인증된 상태로 데이터를 만납니다.
20:09
한때 임시방편으로 치부되던 보잘것 없는
20:11
셰어포인트 리스트가
20:12
이제는 실시간으로 구조화되고
20:14
철저히 보호되는 운영 지식의 핵심이 되었습니다.
20:17
지금부터 작성되는 모든 마이그레이션 계획은
20:19
단순히 연결할 수는 없는가
20:20
라는 질문으로 시작되어야 합니다.
20:23
만약 답이 예, 라면
20:24
해당 프로젝트 제안서의 나머지 부분은 휴지통에 버려야 합니다.
20:27
여러분의 오래된 셰어포인트 리스트가
20:29
지난 6개월간의 마이그레이션 계획보다 더 똑똑해졌습니다.
20:32
그에 맞게 대우하십시오.
20:33
예산을 낭비하게 만드는 잘못된 IT 습관을
20:35
타파하는 설명을 원하신다면
20:37
무엇을 해야 할지 아실 겁니다.
20:39
어제의 도구를 내일의 인텔리전스로 바꾸는
20:41
더 많은 통찰력을 위해 구독하세요.
20:42
효율성은 얻는 것이 아니라 연결하는 것입니다.
20:45
연결을 선택하세요.