Indegene, NEXT UDP 안에 LLM 기반 Data Quality Agent 구축해 생명과학 기업 데이터 품질 관리 자동화

How Indegene is modernizing and scaling enterprise data quality in life sciences

Indegene이 AWS 위에 구축한 NEXT Unified Data Platform(NEXT UDP) 내 LLM 기반 Data Quality Agent를 소개한다. 이 에이전트는 문맥을 반영한 데이터 품질 규칙을 생성·검증하고 실행 가능한 SQL과 Python 코드를 만들며, 중앙 집중형 human-in-the-loop 거버넌스 아래에서 동작한다. 기사에 따르면 기존 데이터 품질 프로그램은 기술 규칙과 비즈니스 규칙의 소유가 나뉘어 있다는 문제가 있다. 기술 규칙은 HCP ID의 null 여부, 형식, 유일성, 참조 레코드 매핑 같은 구조적 정합성을 확인하고, 비즈니스 규칙은 territory 내 제품 시장 점유율 합계가 100%인지, HCP의 처방 활동이 전문 분야와 자격 기준에 맞는지를 확인한다. 기술 규칙은 코드에, 비즈니스 규칙은 용어집과 SOP에 흩어져 있어 정렬과 거버넌스가 어렵다고 짚는다. NEXT UDP는 데이터 수집, 변환, 데이터 품질, 거버넌스, 메타데이터 관리, 분석을 하나의 플랫폼에 묶으며, Data Ingestion, Data Quality, Orchestration, Data Catalog, SQL Bot Generator 등의 독립형 AI 에이전트를 제공한다고 소개한다. 기사는 이를 통해 파편화된 엔터프라이즈 데이터를 신뢰할 수 있는 단일 원천으로 통합하고, 도메인 전반의 데이터 품질과 거버넌스를 표준화하며, 메타데이터 가시성·계보·추적성을 개선하고, 데이터 엔지니어링 워크플로의 수작업을 줄이는 것을 목표로 한다고 밝힌다. 기사는 Indegene이 생명과학 분야에서 전 세계 상위 20개 바이오파마 기업을 고객으로 두고 있으며, 규제가 엄격한 워크플로를 AI 내장 플랫폼과 거버넌스 운영 모델로 지원한다고 설명한다. 이 글은 AWS Machine Learning Blog에 Shravan K S(Indegene Limited)와 공동 작성된 것이다.