01AI 도입 전이라면
데이터가 AI를 시작할 상태인지 먼저 확인합니다.
받는 결과6축 진단 결과와 활용을 막는 항목
무료 진단 시작하기AI-Ready Data Operating Layer
기업 데이터를 AI 업무에 맞게 준비합니다.내 AI로 검증하고, 바뀌어도 계속 쓸 수 있게.
데이터를 진단하고 필요한 부분을 준비해, 내 모델·에이전트로 같은 조건에서 맞는지 확인합니다.
조건이 바뀌면 다시 확인합니다.
진단은 무료입니다. 로그인 후 샘플 데이터나 내 데이터로 시작합니다.
워크스튜디오홈예시
AI에 넣기 어려웠던 데이터, 바로 쓸 수 있게 바꿔드려요.먼저 내 데이터에 어떤 문제가 있는지 살펴봐요.
준비부터 결과 확인까지 한 번에데이터 전문가가 없어도 괜찮아요.어떻게 준비할지는 Syntitan이 먼저 제안해요.
업종별 예시이런 일에 쓸 수 있어요.내 업무와 비슷한 사례를 고르면, 데이터가 어떻게 달라지는지 바로 보여 드려요.
AI에 쓸 데이터 준비개인정보는 바꿔서, 고객 주문 기록을 AI 분석에 쓰고 싶어요.이름은 가려도 같은 고객은 같은 값으로 남습니다. 날짜·나라 표기를 맞추고, 드문 해외 주문 사례를 보완합니다.
처리 전
▶고객주문일국가
김하늘2026/09/21Korea
김하늘2026.09.24KR
이도윤21-09-2026대한민국
처리 후
고객주문일국가
고객_A2026-09-21KR
고객_A2026-09-24KR
고객_B2026-09-21KR
AI에 쓸 수 있게 준비했어요
준비한 것원본은 그대로 남아요
개인정보 보호형식 맞춤사례 보완준비 상태
AI가 얼마나 잘 맞히는지 확인다음 달에 이탈할 고객을 알고 싶어요.요금 표기를 맞추고 빠진 요금제를 채운 뒤, 같은 조건에서 이탈 고객을 얼마나 더 찾는지 비교합니다.
처리 전
▶고객요금제월 요금
C-01프리미엄55,000 KRW
C-0255000
C-03basic33000 KRW
처리 후
고객요금제월 요금
C-01프리미엄55,000
C-02프리미엄55,000
C-03기본33,000
AI가 얼마나 잘 맞히는지 확인
예측할 것
이탈찾은 이탈 고객실제 200명 중
AI에 쓸 데이터 준비AI 챗봇에 쓸 상담 기록을 준비하고 싶어요.연락처 표기가 달라도 같은 고객으로 묶어 가립니다. 중복 기록은 합쳐 같은 내용을 두 번 배우지 않게 합니다.
처리 전
▶고객연락처문의
Hong Gildong010-1234-5678환불
Hong Gildong010-1234-5678환불
Hong Gildong01012345678Late delivery
처리 후
고객연락처문의
고객_AContact_A환불
중복 문의 1건 합침
고객_AContact_ALate delivery
AI에 쓸 수 있게 준비했어요
준비한 것원본은 그대로 남아요
개인정보 보호형식 맞춤중복 정리준비 상태
AI가 얼마나 잘 맞히는지 확인불량이 날 것 같은 제품을 미리 골라내고 싶어요.온도 단위를 맞추고 센서 오류는 빼고, 같은 조건에서 불량을 얼마나 더 찾는지 비교합니다.
처리 전
▶제품온도압력
P-0785℃1.2 bar
P-0899991.3
P-09185°F
처리 후
제품온도(℃)압력(bar)
P-0785.01.2
P-081.3
센서 오류 제외
P-0985.01.25 (avg)
AI가 얼마나 잘 맞히는지 확인
예측할 것
불량찾은 불량 제품실제 60개 중
AI에 쓸 데이터 준비매출을 분석하기 전에 흩어진 판매 기록을 맞추고 싶어요.날짜 표기와 통화 단위를 맞춰 매출을 한 기준으로 합칠 수 있게 합니다. 빠진 금액은 임의로 채우지 않고 표시합니다.
처리 전
▶주문날짜금액
O-112026.9.348,000 KRW
O-1209/03/26
O-132026-09-03$36
처리 후
주문날짜금액
O-112026-09-0348,000 KRW
O-122026-09-03
확인 필요
O-132026-09-0336 USD
AI에 쓸 수 있게 준비했어요
준비한 것원본은 그대로 남아요
날짜 맞춤통화 맞춤준비 상태
AI가 얼마나 잘 맞히는지 확인연체될 것 같은 대출을 알고 싶어요.소득과 금액 단위를 원으로 맞추고 빈칸을 채운 뒤, 같은 조건에서 연체 대출을 얼마나 더 찾는지 비교합니다.
처리 전
▶대출월 소득대출 금액
L-113M30,000,000 KRW
L-12300000025M
L-1318000000
처리 후
대출월 소득대출 금액
L-113,000,00030,000,000
L-123,000,00025,000,000
L-132,800,000 (avg)18,000,000
AI가 얼마나 잘 맞히는지 확인
예측할 것
연체찾은 연체 대출실제 120건 중
활용 현황
년‹2026년›최근 프로젝트
최근 에이전트 리포트
20–39세 구독 의향 조사페르소나 서베이CUBIG Data.csv(v1) 외 2건완료김김철수8월 7일
이탈 위험 고객이탈 예측customer_activity_2025.csv(v2)완료AAlex Kim10월 11일
재방문 유도 캠페인CRM 캠페인customer_activity_2025.csv(v1) 외 1건실패SSora Lee10월 6일
출시 가격 범위신제품 가격 전략tv_sales_2025.csv(v2)완료DDaniel Choi10월 2일
6축 진단으로 고칠 부분을 봅니다. DTS가 처리안을 제안하고 적용은 사람이 정하며, 처리에 성공할 때마다 새 버전이 생깁니다.
Gartner® 〈Deploy Domain-Specific Agentic AI to Lower AI Costs and Drive Innovation〉 (2026)
Gartner® 〈Emerging Tech: AI Vendor Race: Tech Innovators in Agentic AI — Solution Accelerators〉 (2026)
Gartner® 〈Emerging Tech: AI Vendor Race: Most Prominent Use Cases in Agentic AI by Industry〉 (2026)
Gartner® 〈Emerging Tech: Provider Differentiation Strategy—Trends for Hyper-Synthetic Data〉 (2025)
Hyper-Synthetic Data 리포트(2025) 대표 벤더(Representative Vendor) 등재
시작점
깨끗한 데이터와 AI-Ready는 다릅니다.
깨끗한 데이터와 AI-Ready는 다릅니다.
시작점은 지금 상황에 맞게 고릅니다.
AI-Ready는 내 활용 목적·모델·조건에서 검증된 상태입니다.
시작점을 고르면 필요한 답부터 봅니다.
02모델 업무가 정해졌다면
이 데이터가 그 모델 업무에 맞는지 확인합니다.
받는 결과같은 조건의 전후 비교와 기준 충족 여부
내 AI로 적합성 검증03에이전트가 업무를 맡는다면
에이전트가 놓치는 상황을 사용자보다 먼저 찾습니다.
받는 결과테스트 케이스와 놓친 상황 목록
내 데이터로 직접 해보기04조건이 바뀌었다면
데이터·모델·정책이 바뀐 뒤 다시 확인할 범위를 찾습니다.
받는 결과데이터 버전과 연결된 실행 기록 (변경 후 재확인은 출시 예정)
내 데이터로 직접 해보기같은 AI를 여러 고객에게 제공한다면, 공통 검증은 다시 쓰고 고객마다 데이터·업무 규칙·성공 기준에 맞춰 조정합니다.
Syntitan에서 보기
작동 방식
데이터와 목적을 맡기면
데이터와 목적을 맡기면
내 기준으로 확인한 데이터를 돌려받습니다.
데이터를 준비해 활용 목적에 맞추고, 결과를 직접 확인합니다. 확인한 기준은 다음 데이터에도 이어집니다(변경 후 재사용은 출시 예정).
예시고객 이탈 예측
-
01맡기는 것
customers.csvCRM
customer_id plan last_login C-1042 Pro 09-28 c1042_ Pro null C-2210 Basic 10-02 C-3307 null 10-11 C-4415 Pro 10-09 4415 Pro 10-09 활용 목적이탈 예측
모델·기준XGBoost v1.3Recall ≥ 0.82
-
02Syntitan이 하는 일
6축 진단
- 사용성
- 무결성
- 맥락성
- 일관성
- 재현성
- 추적성
활용 목적에 필요한 것만 준비
c1042_C-1042고객 ID 연결같은 모델·평가 데이터로 전후 비교
내 기준전
후
-
03돌려받는 것
Version 2새 버전
기준 충족for churn prediction
with XGBoost v1.3- 기준
- Recall ≥ 0.82 충족
- 근거
- 같은 조건의 전후 비교
- 바뀐 것
- 고객 ID 연결 · 결측 보완
v1 시작v2 새 버전
다음에도 그대로다음 데이터에 쓸 활용 목적 설정
다시 하지 않아도 되는 일데이터팀에 정리를 요청하고 기다리는 일. 데이터가 바뀔 때마다 처음부터 다시 검증하는 일.
스택 속 위치
데이터와 모델 사이, 비어 있던 층을 Syntitan이 채웁니다.
지금 쓰는 저장소·모델·도구와 함께 씁니다.
Syntitan은 데이터를 AI에 맞게 준비·검증하고, 실행마다 쓴 데이터 상태를 기록합니다.
-
실행할 때마다 어떤 데이터 상태였는지 답할 수 있어야 합니다.
- 이상거래 탐지
- 고객 분석
- 엔터프라이즈 코파일럿
- AI 에이전트
- 리스크 시뮬레이션
- 문서 검색 · 요약
실행은 특정 데이터 상태에 묶여 기록됩니다. 결과가 어디서 나왔는지 거슬러 올라갈 수 있습니다.
-
Syntitan AI-Ready Data Platform
지금 답할 질문에 따라 세 경로 중 하나로 시작합니다.
- Ready for Raw Data
- Ready for Model
- Ready for Agent
LLM Capsule
핵심 역량 · 독립 도입AI를 위한 컨텍스트 보존 데이터 레이어
- 치환
- 실행
- 결과 복원
DTS
핵심 역량 · 독립 도입필요한 데이터를 AI 업무에 맞게 보강하는 핵심 기술
- 보완
- Data Enablement for AI
- 독립 도입
-
관리하기 좋게 쌓여 있지만, AI에 쓸 상태로 검증된 것은 아닙니다.
- 데이터베이스SQL · NoSQL
- 문서계약서 · 내부 문서
- CRM & ERPSalesforce · SAP
- 오브젝트 스토리지S3 · Data Lake
- 로그 & IoT센서 · 스트림
- API & LegacyREST · SOAP
소스가 다 있고 정리도 되어 있어도, 그대로 AI-Ready인 것은 아닙니다.
세 가지 시작 경로
지금 답해야 할 질문에서 시작합니다.
Syntitan은 CUBIG의 AI-ready data platform입니다.
어느 경로든 원본 Dataset은 그대로 두고 결과를 버전으로 남깁니다.
-
01데이터부터 볼 때 진단 무료 · 파일 하나로
데이터 레디Ready for Raw Data
여섯 축으로 진단하고, DTS가 제안한 처리안을 검토해 고른 것만 적용합니다. 처리에 성공할 때마다 새 버전이 생깁니다.
6축 진단적용 · 보류 · 제외새 버전파일·MCP로 내보내기
-
02모델 업무가 정해졌을 때 내 모델 · 합의한 기준
모델 레디Ready for Model
모델 업무 하나의 데이터·평가 조건을 정하고, 준비 전후를 비교해 합의한 기준을 넘었는지 봅니다.
같은 평가 조건준비 전후 비교합의한 기준모델 인증 아님
-
03에이전트가 업무를 맡을 때 실행 연결 출시 예정
에이전트 레디Ready for Agent
업무 자료로 Task와 Case를 만들고 에이전트가 놓치는 상황을 찾습니다. 실제 실행 연결·보완·재검증은 출시 예정입니다.
Task·Case놓친 상황같은 기준실행 연결 출시 예정
데이터나 조건이 바뀌면 그대로 쓸 부분은 다시 쓰고, 바뀐 부분만 다시 확인합니다(출시 예정). 기존 플랫폼과 함께 · 연결 방식 보기
핵심 역량
원본 그대로는 못 쓰는 데이터도
원본 그대로는 못 쓰는 데이터도
두 역량이면 쓸 수 있습니다.
LLM Capsule은 민감한 데이터를, DTS는 부족하거나 제한된 데이터를 맡습니다.
각각 따로 도입할 수 있고, Syntitan 안에서는 함께 작동합니다.
도입 근거
고객사와 인증, 특허로
고객사와 인증, 특허로
쌓아 온 기록입니다.
금융·공공·국방 도입 사례와 인증, 특허, 도입 경로를 모았습니다.
- 고객사 15+ 금융 · 공공 · 국방 · 통신 · 유통
- 수상 · 인증 18 인증 9건 · 수상 9건 (장관상 3건 포함)
- 특허 17 등록 5건 · 출원 중 12건 (2026년 7월 기준)
- 설립 2021 대한민국 성남 · UK 법인 설립
실제 기록보험
보험 상담 분류
작업 범위64개 분류 모델의 부족한 학습 데이터 보완
적용 사례
업무는 달라도
업무는 달라도
데이터 병목은 같습니다.
반복하는 AI 업무를 고르면, 데이터가 막히는 지점과 푸는 방법을 예시로 보여줍니다.
예시 금융
사기 탐지 · AML 분석
- 진단문제지금 데이터 상태를 진단
- 희귀 사기·AML 패턴이 학습 데이터에 거의 없어 모델이 놓치고, 판정에 쓴 데이터도 나중에 찾을 수 없습니다.
- 준비·비교적용·보완활용 목적에 맞게 준비하고 검증
- DTS가 업무에 필요한 희귀 시나리오를 채우고, Syntitan이 보강한 데이터를 검증 시점 그대로 한 버전으로 기록합니다.
- 결과 확인판정활용 목적에 쓸 수 있는지 판정
- 기준 충족사기 탐지희귀 패턴까지 포함한 데이터로 판정하고, 결정마다 근거 데이터로 거슬러 올라갈 수 있습니다.
- 추적·재사용운영 · 기록실행마다 기록 · 변경 후 재확인은 출시 예정
- 기준을 충족한 버전을 저장하고, 실행마다 어느 버전을 썼는지 기록합니다. 거래 패턴이 바뀌면 바뀐 점을 확인해 영향받은 데이터를 다시 검증합니다.
예시 헬스케어
임상 의사결정 지원
- 진단문제지금 데이터 상태를 진단
- 환자 데이터는 LLM에 그대로 넣을 수 없고, 희귀질환 코호트는 학습에 쓸 만큼 크지 않습니다.
- 준비·비교적용·보완활용 목적에 맞게 준비하고 검증
- LLM Capsule이 환자 식별 정보는 치환하고 진료 맥락·구조는 유지한 작업본으로 임상 LLM을 실행합니다. DTS는 희귀질환 데이터를 학습할 만큼 보강합니다.
- 결과 확인판정활용 목적에 쓸 수 있는지 판정
- 기준 충족임상 의사결정 지원원본 환자 기록은 병원에 두고, 임상 업무는 치환한 작업본으로, 리서치는 보강한 코호트로 진행합니다.
- 추적·재사용운영 · 기록실행마다 기록 · 변경 후 재확인은 출시 예정
- 치환한 작업본과 보강한 코호트를 한 버전으로 묶어 실행마다 기록합니다. 진료 기록이 바뀌면 다시 검증합니다.
예시 공공
정책 여론 · 시민 서비스
- 진단문제지금 데이터 상태를 진단
- 시민 기록이 부처마다 따로 있고 개인정보 규제를 받아, LLM 서비스가 원래 기록을 직접 쓰지 못합니다.
- 준비·비교적용·보완활용 목적에 맞게 준비하고 검증
- DTS가 부처별 시민 기록을 개인 원기록으로 복원하지 않는 형태로 재구성하고, LLM Capsule은 민원 응대 LLM이 쓰는 기록의 식별 정보를 맥락은 유지한 채 치환합니다.
- 결과 확인판정활용 목적에 쓸 수 있는지 판정
- 기준 충족정책 여론 분석LLM 서비스가 정책 여론 변화를 분석하고 시민 요청에 답하며, 어떤 기록을 어떻게 치환해 썼는지 기관이 확인할 수 있습니다.
- 추적·재사용운영 · 기록실행마다 기록 · 변경 후 재확인은 출시 예정
- 실행마다 어떤 데이터 버전을 썼는지 기록하고, 부처별 기록이 바뀌면 바뀐 점을 확인해 다시 검증합니다.
예시 통신
실시간 추론 · 네트워크 운영
- 진단문제지금 데이터 상태를 진단
- 추론 결과가 달라져도 입력 데이터의 어느 버전, 어떤 네트워크 구성 변경이 원인인지 찾을 수 없습니다.
- 준비·비교적용·보완활용 목적에 맞게 준비하고 검증
- Syntitan이 데이터·파이프라인 상태를 버전으로 기록하고, 변경이 들어오면 차이를 남깁니다.
- 결과 확인판정활용 목적에 쓸 수 있는지 판정
- 기준 충족실시간 추론달라진 실행과 마지막으로 기준을 충족한 실행을 같은 평가 조건에서 비교합니다. 데이터에서 바뀐 점을 찾고, 기준을 충족한 버전을 다시 씁니다.
- 추적·재사용운영 · 기록실행마다 기록 · 변경 후 재확인은 출시 예정
- 실행마다 쓴 버전을 기록하고, 토폴로지가 바뀌면 바뀐 점을 확인해 영향받는 데이터를 재검증합니다.
예시 제조
품질 검사 · 불량 탐지
- 진단문제지금 데이터 상태를 진단
- 희소 불량 클래스가 학습 데이터에 부족해, 모델이 운영에서 드문 불량을 놓칩니다.
- 준비·비교적용·보완활용 목적에 맞게 준비하고 검증
- DTS가 드문 불량 유형의 검사 데이터를 채우고, Syntitan이 채우기 전과 후를 같은 조건에서 검증합니다.
- 결과 확인판정활용 목적에 쓸 수 있는지 판정
- 기준 충족불량 탐지희소 불량까지 포함한 데이터로 검사 모델을 학습하고, 어떤 데이터로 학습했는지 기록이 남습니다.
- 추적·재사용운영 · 기록실행마다 기록 · 변경 후 재확인은 출시 예정
- 라인 설정이나 제품 사양이 바뀌면 바뀐 점을 확인해 검사용 데이터를 재검증합니다.
예시 보험
보험금 청구 처리
- 진단문제지금 데이터 상태를 진단
- 청구 서류에 가입자 식별 정보가 그대로 들어 있어 LLM 처리에 쓸 수 없습니다.
- 준비·비교적용·보완활용 목적에 맞게 준비하고 검증
- LLM Capsule이 가입자 식별 정보는 치환하고 청구 맥락은 유지한 작업본으로 LLM을 실행합니다. 결과는 회사 안에서 원래 값으로 복원합니다.
- 결과 확인판정활용 목적에 쓸 수 있는지 판정
- 기준 충족청구 처리청구 요약과 판단 근거가 실제 건에 맞춰 돌아와 심사 업무로 바로 이어집니다.
- 추적·재사용운영 · 기록실행마다 기록 · 변경 후 재확인은 출시 예정
- 어떤 항목을 치환했는지와 어떤 데이터 버전을 썼는지 실행마다 기록하고, 서류 양식이 바뀌면 다시 검증합니다.
예시 리테일 · 이커머스
추천 엔진 운영
- 진단문제지금 데이터 상태를 진단
- 추천 품질이 떨어졌을 때 데이터와 런타임 환경 중 무엇이 바뀌었는지 찾는 데 며칠씩 걸립니다.
- 준비·비교적용·보완활용 목적에 맞게 준비하고 검증
- Syntitan이 데이터 상태와 실행 당시 환경 정보를 한 버전으로 함께 기록하고, 실행마다 어느 버전을 썼는지 남깁니다.
- 결과 확인판정활용 목적에 쓸 수 있는지 판정
- 기준 충족상품 추천품질이 떨어진 실행과 검증을 통과한 실행을 같은 기준으로 비교해 데이터에서 바뀐 지점을 확인합니다.
- 추적·재사용운영 · 기록실행마다 기록 · 변경 후 재확인은 출시 예정
- 카탈로그·로그 스키마가 바뀌면 바뀐 점을 확인해 추천용 데이터를 재검증합니다.
예시 국방
폐쇄망 LLM 업무 지원
- 진단문제지금 데이터 상태를 진단
- 문서가 폐쇄망 밖으로 나갈 수 없고, 맥락을 지우면 LLM 답변을 업무에 활용할 수 없습니다.
- 준비·비교적용·보완활용 목적에 맞게 준비하고 검증
- LLM Capsule이 폐쇄망 안에서 식별 정보를 치환한 작업본을 만들고, 승인된 경로의 LLM에는 구조와 맥락을 유지한 그 작업본만 전달합니다.
- 결과 확인판정활용 목적에 쓸 수 있는지 판정
- 기준 충족문서 분석원본은 망 안에 둔 채 문서 분석·질의응답 결과가 원래 용어로 돌아옵니다.
- 추적·재사용운영 · 기록실행마다 기록 · 변경 후 재확인은 출시 예정
- 치환한 항목을 버전으로 관리해 실행마다 기록하고, 문서 양식이나 분류 기준이 바뀌면 다시 검증합니다.
예시 산업 · OT/ICS
OT 네트워크 데이터 분석
- 진단문제지금 데이터 상태를 진단
- 원본 OT 데이터는 설비 구성이 드러나 분석 환경으로 내보낼 수 없고, 이상 사례는 드뭅니다.
- 준비·비교적용·보완활용 목적에 맞게 준비하고 검증
- DTS가 설비 구성 정보는 빼고 이상 탐지에 필요한 패턴은 남긴 데이터로 재구성하고, 드문 이상 사례를 채웁니다.
- 결과 확인판정활용 목적에 쓸 수 있는지 판정
- 기준 충족이상 탐지이상 탐지 모델을 재구성 데이터로 학습하고 현장 원본과 같은 조건에서 검증합니다. 원본 텔레메트리는 현장에 그대로 남습니다.
- 추적·재사용운영 · 기록실행마다 기록 · 변경 후 재확인은 출시 예정
- 설비가 추가되거나 프로토콜이 바뀌면 바뀐 점을 확인해 데이터를 재검증합니다.
배우기
도입 전에
도입 전에
읽어 두면 좋은 글.
AI-Ready가 무엇인지, 내 데이터는 어디쯤인지 먼저 확인하세요.
직접 확인
내 데이터가 AI 업무에 맞는지 확인합니다.
대부분 무료 진단에서 시작합니다.
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무료 진단 시작하기
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내 AI로 적합성 검증
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-
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진단은 무료입니다. 데이터 준비·적합성 검증·운영은 유료입니다.
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