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회의에서는 모두 같은 말을 하는 것처럼 보이지만, 한 달 뒤 결과물이 전혀 다르게 나오는 이유는 무엇일까요? 이 글에서는 데이터 통합 전략의 ‘정렬(Align)’ 단계를 중심으로, 개념 우선 설계·개념 나침반·신념 점수·반사실적 시나리오 같은 도구를 통해 조직 안의 모호성과 가정을 어떻게 드러내고 합의 가능한 정의로 바꿀 수 있는지를 설명합니다.

왜 많은 데이터·AI 프로젝트는 충분한 기술과 인력을 갖추고도 의도와 다른 방향으로 흘러갈까요? 이 글은 데이터 통합 전략 시리즈의 첫 편으로, 조직 안의 정렬 실패를 진단하는 Assess 단계에 집중합니다. 모호성, 지식 격차, 맹점이 어떻게 데이터 위생을 무너뜨리는지, 같은 단어가 왜 부서마다 다른 의미로 사용되는지, 그리고 데이터 챔피언이 어떤 역할을 하는지를 함께 설명합니다.