데이터 구축 제안서에는 프로젝트 목적, 데이터 유형, 구축 범위, 수량, 작업 방식, 품질관리 기준, 보안 조건, 일정, 산출물, 견적, 검수 방식이 들어가야 합니다. 제안서는 고객이 과업 범위를 이해하고 비교할 수 있는 기준 문서입니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 데이터 구축 제안서의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 고객의 AI 모델 목적과 데이터 활용 계획을 요약합니다.
- 수집·라벨링·가공·품질검수 범위를 구분합니다.
- 납품 산출물과 검수 기준을 표로 정리합니다.
AI 데이터 바우처나 정부지원사업 프로젝트에서는 제안서와 과업지시서의 용어가 일치해야 합니다. AI 데이터 서비스 범위와 품질관리 기준을 함께 제시하는 것이 좋습니다.
구축 시 주의할 점
- 마케팅 문구만 많고 산출물 기준이 부족하면 검수 단계에서 문제가 생길 수 있습니다.
- 지원사업 제출 문서에는 금액·기간·산출물 표현을 명확히 해야 합니다.
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