PoC는 통과하고 운영에서 멈추는 데이터·AI 팀을 위해

엔터프라이즈 AI는 모델이 아니라 데이터에서 실패합니다.한 번 AI-ready로. 그 뒤 실행마다 그대로.

데이터는 쌓여 있습니다. AI엔 바로 못 씁니다. 그 사이를 Syntitan(신타이탄)이 채웁니다.
로그인해서 내 데이터로 직접 돌려보세요.

신타이탄 살펴보기 내 데이터로 확인하기

가입 시 무료 체험. 영업 미팅도, PoC도 없습니다.

신타이탄 준비도 진단: 6축 데이터 준비도 점수

여섯 가지 기준 점수로 내 데이터의 준비 상태를 확인합니다.

AI-Ready 데이터는 운영에서 쓸 수 있고, 믿을 수 있고, 흔들리지 않습니다. CUBIG은 막힌 승인, 지저분한 데이터, 돌릴 때마다 달라지는 결과를 넘어 기업 데이터를 AI가 바로 쓸 수 있는 수준까지 끌어올립니다.

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

문제

AI는 데이터 관리와 AI 실행 사이에 갇혀 있습니다.

저장도 되고 모델도 좋습니다. 정작 프로젝트를 멈추는 건 그 사이의 데이터입니다.

제한된 데이터

팀이 손댈 수 없는 데이터입니다.

승인에 몇 달이 걸리는 동안 업무는 막혀 있습니다.

쓸 수 없는 데이터

학습하기엔 너무 지저분하거나 빈약한 기록입니다.

결측과 불균형 때문에 모델은 시작도 못 하고 멈춥니다.

불안정한 데이터

PoC와 운영 사이에서 상태가 바뀝니다.

지난달에 되던 실행이 오늘은 재현되지 않습니다.

GenAI 프로젝트의 30%는 PoC 이후 폐기됩니다. IT 리더의 4%만이 자신의 데이터가 AI-ready라고 답합니다. — Gartner (2024, 2025)

비어 있던 레이어

지금 시스템은 데이터를 관리합니다. 신타이탄은 그 데이터를 AI에서 돌아가게 합니다.

스노우플레이크·데이터브릭스·패브릭은 데이터를 저장합니다. 그 데이터를 AI에 쓸 상태로 만들고 실행마다 같은 상태로 재현하는 건 Syntitan(신타이탄)의 일입니다. 기존 시스템 위에서, 아무것도 대체하지 않습니다.

두 가지 진입 경로

데이터부터 시작하거나, workflow부터 시작하세요.

막힌 곳이 데이터든 workflow든, 팀 상황에 맞는 경로에서 시작하세요.

하나의 플랫폼, 두 진입 경로.

Path A · AI-Ready 데이터

데이터 책임자·ML 팀·AI 플랫폼 담당자를 위한 경로

기업 데이터를 AI가 쓸 수 있게 만들고, 그 상태를 유지합니다

막혀 있거나 부족하거나 AI 위에서 불안정한 데이터를, 모델이 바로 쓸 수 있게 다시 만듭니다.

Path B · 민감 AI workflow

AI 도입 리드·workflow 담당자를 위한 경로

민감 데이터 위에서 LLM·RAG·agent workflow를 그대로 돌립니다

민감 데이터 때문에 막혀 있던 LLM workflow를, 원본 노출 없이 돌아가게 합니다.

플랫폼

하나의 플랫폼. 다섯 가지 역량.

진단부터 증명까지, 모든 것이 한곳에서 돌아갑니다. 신타이탄입니다.

Platform

Syntitan

AI-Ready Data Platform입니다. 데이터를 AI가 쓸 수 있게 만들고, 그 상태를 유지하고, 그 차이를 내 워크플로우에서 직접 증명합니다.

신타이탄 살펴보기
제품에서 만나게 될 6단계 그대로입니다
1
Diagnose 6가지 축으로 AI 준비도 진단
2
Refine AI가 이해하도록 값·맥락 보정
3
Optimize 지표·모델에 맞춰 최적화
4
Release 버전이 고정된 데이터 상태 릴리스
5
Proof Run 베이스라인 모델로 전후 비교
6
Verify 내 환경에서 재실행
6가지 축 Usability Integrity Context Consistency Reproducibility Traceability
Syntitan capability

DTS

AI-ready 데이터 전환 엔진. 제한되고 빈약하고 불균형한 데이터를 모델이 학습할 수 있는 데이터셋으로 재구성합니다.

DTS 살펴보기
Syntitan capability

LLM Capsule

AI를 위한 맥락 보존 데이터 레이어. 원본은 환경 밖으로 안 나가고, 결과는 사내에서 실무용으로 돌아옵니다.

LLM Capsule 살펴보기
Validation 릴리스 전에 거치는 품질 게이트
Operating Control 릴리스 상태(Release State) · 실행 연결(Run Binding) · 변경 비교(Diff) · 재현(Reproduce)
Agent Connection 에이전트·워크플로우를 기업 시스템과 연결
신타이탄 안에서

가장 먼저 푸는 벽.

데이터와 AI 사이에서 팀들이 부딪히는 세 가지 벽입니다. 아마 여러분의 벽도 이 중 하나일 겁니다.

불균형 데이터셋에 행 증강을 제안하는 신타이탄 AI 추천 화면

빈칸과 오류투성이 데이터가 AI를 막고 있다면?

불균형 보정부터 합성 증강까지, 완전한 AI-Ready 데이터셋을 만드세요.

원본 값은 환경 안에 둔 채 변환된 데이터셋 화면

원본 노출 없이 데이터를 활용하고 싶다면?

원본 값은 안에 머물고, 쓸 수 있는 결과가 돌아옵니다.

신타이탄 합성 페르소나 리서치의 응답률 차트 화면

고객·시장 반응을 먼저 비교하고 싶다면?

패널 모집 없이 합성 페르소나로 시뮬레이션하세요. 몇 주가 아니라 몇 시간이면 됩니다.

이 모든 게 한곳에서 돌아갑니다 Syntitan.

사례

같은 데이터 병목, 다른 산업,
한 곳에서 풉니다.

금융·헬스케어·공공·통신/NOC·제조/OT. AI 운영을 막는 데이터 상태는 어느 산업이든 똑같습니다. CUBIG은 그 상태를 풀어냅니다.

금융 서비스

사기 탐지 & AML 분석

“이상 탐지 신뢰도가 올라가고, 희귀 사기·AML 패턴까지 감사 가능한 모델 실행으로.”

결과
병목
  • 학습 데이터에는 희귀 사기·AML 패턴이 너무 적게 담깁니다.
  • 컴플라이언스 감사에서 어떤 데이터 버전으로 어떤 결정이 나왔는지 추적할 수 없습니다.
예시 데이터셋
  • transaction_id
  • account_id
  • amount
  • merchant_id
  • mcc_code
  • timestamp
  • location
  • is_fraud

헬스케어

임상 의사결정 지원 & 리서치

“PHI 노출 없이 임상 인사이트와 리서치 모델 생성, 희귀질환 코호트까지.”

결과
병목
  • PHI 규제 때문에 환자 데이터를 최신 LLM·ML 파이프라인에 넣지 못합니다.
  • 희귀질환 코호트가 너무 작아 안정적인 모델 학습이 어렵습니다.
예시 데이터셋
  • patient_id
  • encounter_id
  • diagnosis_code
  • lab_result
  • medication
  • timestamp
  • age_group
  • region

공공

정책 여론 & 시민 서비스

“정책 여론 변화 조기 감지, 시민 서비스 응답 가속. 행안부 AI-Ready 공공데이터 가이드라인 준수.”

결과
병목
  • 시민 기록과 정책 데이터는 부처마다 흩어져 있고, 프라이버시 법의 규제도 받습니다.
  • LLM 기반 서비스가 원본 정책 데이터를 직접 사용할 수 없습니다.
예시 데이터셋
  • case_id
  • agency
  • topic
  • sentiment_score
  • region
  • citizen_age_band
  • timestamp
  • resolution_status

통신 / NOC

네트워크 이상 탐지 & NOC 자동화

“파이프라인 업데이트에도 안정적인 이상 탐지. 가입자 데이터는 통신사 환경을 벗어나지 않습니다.”

결과
병목
  • 가입자 PII와 네트워크 토폴로지를 외부 AI 환경으로 옮길 수 없습니다.
  • 희귀 네트워크 이상치는 학습 데이터에 희소하고, 파이프라인 업데이트 후 drift가 발생합니다.
예시 데이터셋
  • subscriber_id
  • cell_id
  • traffic_volume
  • packet_loss
  • latency_ms
  • timestamp
  • region
  • alert_level

제조 / OT

예지보전 & 품질 검사

“예지보전 정확도 향상, 다운타임 단축. 공정 IP 노출 없이, OT 격리도 유지.”

결과
병목
  • 공정 IP와 OT 텔레메트리는 클라우드 AI 학습을 위해 외부로 내보낼 수 없습니다.
  • 결함 사례가 드물어 품질 검사 모델이 안정적이지 않습니다.
예시 데이터셋
  • machine_id
  • sensor_type
  • vibration_rms
  • temp_c
  • pressure_bar
  • timestamp
  • defect_label
  • line_id

국방

국방 AI 운영 & 위협 분석

“망분리 제약 하에서도 AI 보조 작전 분석. 기밀 등급·망 격리 약화 없이.”

결과
병목
  • 작전 데이터는 기밀이라 망분리 환경 밖으로 나갈 수 없습니다.
  • 위협 시나리오가 드물어 AI 모델을 다양한 사례로 학습시키기 어렵습니다.
예시 데이터셋
  • mission_id
  • asset_type
  • region_code
  • threat_level
  • sensor_feed
  • timestamp
  • classification_tier
  • response_action
검증된 성과

엔터프라이즈를 위해 만들고, 운영 제약까지 고려했습니다.

감사 추적·데이터 계보·배포 옵션 같은 엔터프라이즈 요건을 염두에 두고 설계합니다. 영업 미팅 없이 직접 써볼 수 있습니다.

더 보기

주요 지표

고객사 · 파트너
15+

금융 · 헬스케어 · 공공 · 법률 · 마케팅 · 클라우드

수상 · 인증
10+

장관상 4건 · GS · KISA

특허
12

국내 8건 (등록 4건) · 해외 4건 (등록결정 1건)

설립
2021

대한민국 성남 · UK 법인 설립

인증·수상

  • Intellyx Digital Innovator Award 2026
  • NextRise Global Innovator 2024
  • Information Security Innovation Award 2024
  • KISA Fast Track 2024
  • GS Certified Grade 1, LLM Capsule 2024
  • GS Certified Grade 1, CUBIG 2025
  • Startup World Cup Finalist 2024
  • ISO/IEC 27001:2022 Information Security
  • ISO/IEC 42001:2023 AI Management
  • Emerging AI+X Top 100 2026 (AIIA)
  • AI Medical Innovation Award, AI EXPO KOREA 2025
  • Deutsche Telekom T Challenge 2026 Finalist

  • 데이터 안전 통제

    접근 통제, 감사 로깅, 책임 분리가 운영 워크플로우에 내장됩니다.

  • 감사·추적성

    실행 연결(Run Binding)·릴리스 상태(Release State)·변경 비교(Diff)로 데이터 리니지·변환·AI 실행 상태를 완전 추적합니다.

  • 규제 준수 설계

    규제 산업에서 쓸 수 있게 설계했고, 엔터프라이즈급 컨트롤을 전반에 적용합니다.

  • 엔터프라이즈 조달

    엔터프라이즈 마켓플레이스 채널에서 이용 가능, 첫 상담부터 조달 프로세스를 지원합니다.

  • 배포 옵션

    온프레미스, 클라우드, 마켓플레이스 배포. 기존 인프라와 보안 태세에 맞춰 유연하게 적용합니다.

  • 정책 기반 데이터 경계 제어

    원시 데이터 경계 처리와 데이터 최소화를 정책 기반으로 모든 워크플로우에 적용합니다.

배우기

구매 전에 AI-ready 데이터부터 이해하세요.

정의, 비교, 진단까지. 가입하지 않아도 그 자체로 도움이 되게 만들었습니다.

What Is AI-Ready Data? Start here

What Is AI-Ready Data? (And Why Clean Data Isn’t Enough)

클린 데이터는 AI-ready 데이터가 아닙니다. '준비됐다'의 진짜 의미와 내 데이터의 현재 위치를 확인하는 가이드입니다.

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더 알아보기 GLOSSARY AI-Ready Data ARTICLE AI Readiness Assessment: The Six Readiness Axes ARTICLE AI-Ready Data vs Clean Data: Why Clean Isn’t Enough 최신 1조 5천억 달러짜리 문제: 데이터는 깨끗합니다. 그런데도 AI는 그걸 쓰지 못합니다. 최신 MCP와 검증 가능한 데이터 상태(Verifiable Data State) 최신 AI 실증 격차를 해소하는 엔터프라이즈 데이터 파이프라인 구축 Learn Hub 둘러보기

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