Dataset Profiling
2026년 7월 16일
Dataset Profiling
Dataset Profiling은 원천 metadata를 구조화된 데이터셋 신호로 바꾸는 과정이다. AI Agent가 데이터 분석 workflow를 만들 때, LLM이 컬럼명만 보고 판단하지 않도록 돕는다.
산출하는 신호
- 행 수 구간
- 수치형/범주형/날짜형 컬럼 목록
- 분류 타깃 후보
- 회귀 타깃 후보
- 고카디널리티 컬럼
- 시계열 후보 컬럼
- ID-like 컬럼
- 결측 비율
어디에 쓰나
- Data-aware Prompting
- Profile-based Input Sanitization
- target/feature 추천
- recipe selection
- warning generation
핵심 설계
LLM에게 보여주는 데이터 설명과 시스템이 실제로 쓰는 데이터 신호는 같은 기준에서 나와야 한다. 그래야 prompt와 검증 로직이 서로 다른 결론을 내리지 않는다.