판매 로그, 카탈로그, 재고 시스템, 리뷰 등 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 언어별 메타데이터와 다중 채널 구성을 포함해 데이터의 다양성을 확보합니다.

중복 제거, 이상치 탐지, 누락값 처리 등 품질을 높이는 과정을 통해 학습 데이터의 신뢰도를 높입니다.

공통 스키마로 통일하고, 카테고리 매핑 및 속성 표준화를 통해 상이한 소스 간 상호 운용성을 확보합니다.

상품명, 설명, 카테고리, 언어 등 메타데이터를 구조화하고 검색 인덱싱에 적합한 태그를 부여합니다.

자율 학습에 필요한 라벨링 가이드를 마련하고, 인간 검토 루프를 통해 품질을 유지합니다.

데이터 검증 파이프라인과 거버넌스 원칙으로 책임 있는 데이터 사용을 보장합니다.

수집 데이터와 실제 상태의 일치 여부를 지속적으로 확인합니다.

필요 속성 누락 없이 카탈로그를 구성하고, 다언어 속성도 포용합니다.

소스 간 형식 차이를 제거하고 동일 속성은 동일한 규칙으로 처리합니다.

실시간 혹은 근실시간 업데이트로 변화에 민감한 데이터도 반영합니다.

상품ID, 이름, 설명, 가격, 통화, 카테고리, 속성, 언어 등 공통 필드 정의.

다양한 소스의 카테고리를 통합된 계층 구조로 매핑합니다.

언어, 지역, 데이터 원본, 수집 타임스탬프를 체계적으로 기록합니다.

민감 데이터의 사용 권한 관리와 로그 추적을 강화합니다.

데이터 품질 지표를 정의하고 정기적으로 점검합니다.

학습 데이터의 출처를 추적하고 재현성을 확보합니다.