01AI 도입 전이라면
AI-Ready Data Operating Layer
기업 데이터를 도입할 AI에 맞게 준비합니다.내 AI에서 검증된 상태로, 바뀌어도 계속.
데이터 상태를 진단하고, 필요한 부분을 보완해, 선택한 AI 업무에 맞는지 검증합니다.
같은 조건에서 비교하고, 조건이 바뀌면 다시 확인합니다.
진단은 무료 · 로그인 없이 샘플 결과를 먼저 볼 수 있습니다
AI를 정하기 전에도 보는 여섯 축의 공통 준비 상태. 특정 업무의 통과 판정은 아닙니다.
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)
대표 벤더(Representative Vendor) 등재
시작점
깨끗한 데이터와 AI-Ready는 다릅니다.
깨끗한 데이터와 AI-Ready는 다릅니다.
내 상황에 맞는 시작점을 고르세요.
AI-Ready는 선택한 업무·모델·조건에서 검증된 상태입니다.
네 가지 시작점 중 하나를 고르면 궁금한 답부터 바로 볼 수 있습니다.
02업무가 정해졌다면
이 데이터로 그 업무를 해도 되는지 검증합니다.
Proof Run 시작03이미 AI를 쓰고 있다면
결과가 아쉬운 AI, 데이터 보완으로 나아지는지 확인합니다.
Proof Run 시작04조건이 바뀌었다면
데이터·모델·정책이 바뀐 뒤에도 여전히 맞는지 다시 검증합니다.
내 데이터로 직접 해보기같은 AI를 여러 고객에 제공한다면, 공통 검증 절차는 재사용하고 고객별 데이터·업무 규칙·성공 기준에 맞춰 조정합니다.
Syntitan에서 보기
스택 안의 자리
데이터와 모델 사이, 비어 있던 층을 Syntitan이 채웁니다.
지금 쓰는 저장소·모델·도구는 그대로 둡니다.
Syntitan은 데이터를 AI에 쓸 상태로 만들고 실행마다 재현하는 일만 맡습니다.
-
실행할 때마다 어떤 데이터 상태였는지 답할 수 있어야 합니다.
- 이상거래 탐지
- 고객 분석
- 엔터프라이즈 copilot
- 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
진단에서 재검증까지 세 영역이 한 흐름으로 이어집니다.
- Baseline
- Qualification
- Assurance
LLM Capsule
핵심 역량 · 독립 도입AI를 위한 컨텍스트 보존 데이터 레이어
- 치환
- 실행
- 복원
DTS
핵심 역량 · 독립 도입필요한 데이터를 재구성하는 핵심 기술
- 보완
- 재구성
- 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 영역
진단에서 재검증까지, Syntitan 하나로 이어집니다.
세 영역이 데이터 버전 하나 위에서 움직입니다.
진단만 먼저, 업무가 정해지면 검증, 운영에서는 재검증.
-
01공통 준비 상태 무료 · 파일 하나로
Baseline
업무를 정하기 전에도 시작합니다. 파일 하나로 여섯 축 점수를 확인하고 필요한 항목만 골라 보완합니다.
파일 하나6축 점수필요한 항목만 보완업무 판정은 다음 단계
-
02업무 기준 검증 업무가 정해졌을 때
Qualification
선택한 업무·AI·평가 기준에 맞춰 필요한 부분만 보완하고, 같은 조건에서 전후를 비교합니다.
같은 AI 조건보완 전후 비교QualifiedNot QualifiedInconclusive
-
03운영 증거 운영에 들어간 뒤
Assurance
실제 실행을 데이터 버전에 묶어 두고, 조건이 바뀌면 영향받은 범위만 다시 검증합니다.
ReleaseRun Binding변경 이력영향 범위만 재검증
기준과 기록은 다음에도 그대로 이어집니다. 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 움직입니다.
도입 근거
고객사와 인증, 특허로
고객사와 인증, 특허로
쌓아 온 기록입니다.
금융·헬스케어·공공에서 진행한 도입과 인증, 특허, 도입 경로를 모았습니다.
- 고객사 · 파트너 15+ 금융 · 헬스케어 · 공공 · 법률 · 마케팅 · 클라우드
- 수상 · 인증 10+ 장관상 2건 · GS 1등급 2 · ISO 2 · KISA
- 특허 12 국내 8건 (등록 4건) · 해외 등록 1건 포함
- 설립 2021 대한민국 성남 · UK 법인 설립
적용 사례
같은 데이터 병목,
같은 데이터 병목,
다른 산업.
같은 데이터 병목이 아홉 산업에서 어떻게 풀리는지, 같은 조건에서 일어나는 일을 예시로 보여줍니다.
예시 금융
사기 탐지 · AML 분석
- Baseline문제지금 데이터 상태를 진단
- 희귀 사기·AML 패턴이 학습 데이터에 거의 없어 모델이 놓치고, 판정에 쓴 데이터도 나중에 찾을 수 없습니다.
- Qualification적용·보완업무 기준으로 보완하고 검증
- DTS가 희귀 시나리오를 재구성해 채우고, Syntitan이 그 데이터를 검증 시점 그대로 한 버전으로 기록합니다.
- Qualification Result결과이 업무에 쓸 수 있는지 판정
- Data qualified for사기 탐지희귀 패턴까지 포함한 데이터로 판정하고, 결정마다 근거 데이터로 거슬러 올라갈 수 있습니다.
- Assurance운영 · 기록운영 중 기록하고 다시 검증
- 검증을 통과한 버전을 Release하고, 모델을 돌릴 때마다 어느 버전을 썼는지 기록하며, 거래 패턴이 바뀌면 다시 검증합니다.
예시 헬스케어
임상 의사결정 지원
- Baseline문제지금 데이터 상태를 진단
- 환자 데이터는 LLM에 그대로 넣을 수 없고, 희귀질환 코호트는 학습에 쓸 만큼 크지 않습니다.
- Qualification적용·보완업무 기준으로 보완하고 검증
- LLM Capsule이 환자 식별 정보를 다른 값으로 바꾼 사본으로 임상 LLM을 돌리고, DTS가 희귀질환 데이터를 학습에 쓸 만큼 재구성합니다.
- Qualification Result결과이 업무에 쓸 수 있는지 판정
- Data qualified for임상 의사결정 지원원본 환자 기록은 병원 환경에 그대로 두고, 임상 인사이트와 리서치 모델은 바꾼 사본으로 만듭니다.
- Assurance운영 · 기록운영 중 기록하고 다시 검증
- 바꾼 사본과 재구성 코호트를 한 버전으로 두고 임상 LLM을 돌릴 때마다 기록합니다. 진료 기록이 바뀌면 다시 검증합니다.
예시 공공
정책 여론 · 시민 서비스
- Baseline문제지금 데이터 상태를 진단
- 시민 기록이 부처마다 따로 있고 개인정보 규제를 받아, LLM 서비스가 그 기록을 직접 쓰지 못합니다.
- Qualification적용·보완업무 기준으로 보완하고 검증
- DTS가 부처별 시민 기록을 개인을 알 수 없는 형태로 재구성하고, LLM Capsule은 민원 응대 LLM이 쓰는 기록의 식별 정보를 다른 값으로 바꿉니다.
- Qualification Result결과이 업무에 쓸 수 있는지 판정
- Data qualified for정책 여론 분석정책 여론 변화와 시민 요청에 LLM 서비스가 답하고, 어떤 기록을 어떻게 바꿔 썼는지 기관이 확인할 수 있습니다.
- Assurance운영 · 기록운영 중 기록하고 다시 검증
- 부처별 기록이 바뀌면 변경을 감지해 재검증하고, 실행마다 쓴 데이터 버전을 감사용으로 남깁니다.
예시 통신
실시간 추론 · 네트워크 운영
- Baseline문제지금 데이터 상태를 진단
- 추론 결과가 달라져도 입력 데이터의 어느 버전, 어떤 네트워크 구성 변경이 원인인지 찾을 수 없습니다.
- Qualification적용·보완업무 기준으로 보완하고 검증
- Syntitan이 데이터·파이프라인 상태를 버전으로 기록하고, 변경이 들어오면 차이를 남깁니다.
- Qualification Result결과이 업무에 쓸 수 있는지 판정
- Data qualified for실시간 추론달라진 실행과 마지막으로 검증을 통과한 실행을 같은 데이터 기준으로 비교해, 데이터 쪽에서 바뀐 점을 확인하고 그 버전을 다시 쓸 수 있습니다.
- Assurance운영 · 기록운영 중 기록하고 다시 검증
- 실행마다 쓴 버전을 묶어 두고, 토폴로지가 바뀌면 영향받는 모델을 재검증합니다.
예시 제조
품질 검사 · 불량 탐지
- Baseline문제지금 데이터 상태를 진단
- 희소 불량 클래스가 학습 데이터에 부족해, 모델이 운영에서 드문 불량을 놓칩니다.
- Qualification적용·보완업무 기준으로 보완하고 검증
- DTS가 드문 불량 유형의 검사 데이터를 재구성해 채우고, Syntitan이 채우기 전과 후를 같은 조건에서 검증합니다.
- Qualification Result결과이 업무에 쓸 수 있는지 판정
- Data qualified for불량 탐지희소 불량까지 포함한 데이터로 검사 모델을 학습하고, 어떤 데이터로 학습했는지 기록이 남습니다.
- Assurance운영 · 기록운영 중 기록하고 다시 검증
- 라인 설정이나 제품 사양이 바뀌면 변경을 감지해 검사 모델을 재검증합니다.
예시 보험
보험금 청구 처리
- Baseline문제지금 데이터 상태를 진단
- 청구 서류에 가입자 정보가 그대로 들어 있어 LLM 처리에 쓸 수 없습니다.
- Qualification적용·보완업무 기준으로 보완하고 검증
- LLM Capsule이 가입자 정보를 다른 값으로 바꾼 사본으로 LLM을 돌리고, 결과는 Business-Ready Reconstruction으로 회사 안의 대응표를 통해 원래 값에 되돌립니다.
- Qualification Result결과이 업무에 쓸 수 있는지 판정
- Data qualified for청구 처리청구 요약과 판단 근거가 실제 건에 맞춰 돌아와 심사 업무로 바로 이어집니다.
- Assurance운영 · 기록운영 중 기록하고 다시 검증
- 어떤 항목을 바꿨는지와 어떤 데이터 버전을 썼는지 실행마다 기록하고, 서류 양식이 바뀌면 다시 검증합니다.
예시 리테일 · 이커머스
추천 엔진 운영
- Baseline문제지금 데이터 상태를 진단
- 추천 품질이 떨어졌을 때 데이터·런타임 환경 중 무엇이 바뀐 건지 며칠씩 찾아야 합니다.
- Qualification적용·보완업무 기준으로 보완하고 검증
- Syntitan이 데이터 상태와 그때의 실행 환경 정보를 한 버전으로 함께 기록하고, 실행마다 어느 버전을 썼는지 남깁니다.
- Qualification Result결과이 업무에 쓸 수 있는지 판정
- Data qualified for상품 추천품질이 떨어진 실행과 검증을 통과한 실행을 같은 기준으로 비교해 데이터에서 바뀐 지점을 확인합니다.
- Assurance운영 · 기록운영 중 기록하고 다시 검증
- 카탈로그·로그 스키마가 바뀌면 변경을 감지하고 추천 모델을 재검증합니다.
예시 국방
폐쇄망 LLM 업무 지원
- Baseline문제지금 데이터 상태를 진단
- 문서가 폐쇄망 밖으로 나갈 수 없고, 맥락을 지우면 LLM 답이 쓸모가 없어집니다.
- Qualification적용·보완업무 기준으로 보완하고 검증
- LLM Capsule이 폐쇄망 안에서 식별 정보를 다른 값으로 바꾼 사본을 만들고, 승인된 경로의 LLM에는 문서 구조와 맥락을 유지한 그 사본만 전달합니다.
- Qualification Result결과이 업무에 쓸 수 있는지 판정
- Data qualified for문서 분석원본은 망 안에 둔 채 문서 분석·질의응답 결과가 원래 용어로 돌아옵니다.
- Assurance운영 · 기록운영 중 기록하고 다시 검증
- 어떤 항목을 바꿨는지 버전으로 두고 실행마다 기록하며, 문서 양식이나 분류 기준이 바뀌면 다시 검증합니다.
예시 산업 · OT/ICS
OT 네트워크 데이터 분석
- Baseline문제지금 데이터 상태를 진단
- 원본 OT 데이터는 설비 구성이 드러나 분석 환경으로 내보낼 수 없고, 이상 사례는 드뭅니다.
- Qualification적용·보완업무 기준으로 보완하고 검증
- DTS가 설비 구성 정보는 빼고 이상 탐지에 필요한 패턴은 남긴 데이터로 재구성하고, 드문 이상 사례를 채웁니다.
- Qualification Result결과이 업무에 쓸 수 있는지 판정
- Data qualified for이상 탐지이상 탐지 모델을 재구성 데이터로 학습하고 현장 원본과 같은 조건에서 검증하되, 원본 텔레메트리는 현장에 남습니다.
- Assurance운영 · 기록운영 중 기록하고 다시 검증
- 설비가 추가되거나 프로토콜이 바뀌면 변경을 감지해 모델을 재검증합니다.
배우기
도입 전에
도입 전에
읽어 두면 좋은 글.
AI-Ready가 무엇인지, 내 데이터는 어디쯤인지 먼저 확인하세요.
직접 확인
데이터가 실제 결과를 만드는지, 지금 확인하세요.
어떤 상황에서 오셨든, 시작은 데이터 진단부터.
버튼마다 누른 이유에 맞는 지점에서 열립니다.
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무료로 AI-Ready 진단 시작
샘플 진단 결과를 먼저 보고, 로그인 후 내 데이터로 무료 진단합니다.
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Proof Run 시작
샘플의 보완 전후 비교와 판정 근거를 먼저 봅니다.
-
내 데이터로 직접 해보기
바로 쓸 준비가 됐다면 로그인 후 업로드로 갑니다.
진단은 무료 · 보완·Proof Run·운영은 유료입니다. 샘플 결과는 로그인 없이 볼 수 있습니다.
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