표 형식 데이터(Tabular data)는 데이터 과학 분야를 지배하고 있으며, 점점 더 혁신적인 머신러닝 (Machine Learning) 모델과 맞춤형 벤치마크 (Benchmarks)의 관심을 끌고 있습니다. 하지만 테이블이 비즈니스 운영의 중추를 구성하는 기업 데이터 (Enterprise data)에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 비즈니스 애플리케이션을 위한 벤치마킹 범위를 넓히기 위해, 본 연구는 TabPFN, TabICL, ConTextTab과 같은 표 형식 모델 (Tabular models)의 데이터 통계 및 성능 측정에 대한 분석을 제공함으로써 기업 데이터의 특성을 실체화하는 것을 목표로 합니다. 분석을 통해 우리는 기업 데이터가 표 형식 벤치마크와 현저히 다르다는 것을 발견했으며, 일반적인 표 형식 벤치마크에서 성능이 좋은 표 형식 모델이 실제 세계의 기업 데이터에서는 저조한 성능을 보일 수 있고, 그 반대의 경우도 발생할 수 있음을 입증합니다. 이러한 일반화 (Generalization)의 부족은 기업급 특성을 갖춘 추가적인 벤치마크의 필요성을 강조합니다.