엔터프라이즈 AI는 모델이 아니라
데이터에서 실패합니다.

민감하고, 흩어져 있고, 그대로는 쓰기 어려운 기업 데이터를,
모델·LLM·agentic workflow가 바로 쓸 수 있는 상태로 바꿉니다.

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데이터를 추가해 시작하세요

데이터셋을 추가하면 프로파일링·보강·데이터셋 생성 워크플로우를 시작할 수 있습니다.

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AI-Ready 데이터는 운영에서 쓸 수 있고, 믿을 수 있고, 흔들리지 않습니다. CUBIG은 접근 제한과 품질 공백, 실행 흔들림을 넘어 기업 데이터를 AI가 바로 쓸 수 있는 수준까지 끌어올립니다.

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

엔터프라이즈 AI는 여전히 실패하고 있습니다

가트너, 2025년 2월

60%

AI에 최적화된 데이터 인프라 없이 2026년을 맞으면, 실패할 AI 프로젝트 비율

가트너, 2025년 7월

30%

PoC를 넘기지 못하고 중단된 GenAI 프로젝트 비율

S&P 글로벌, 2025년

42%

AI 프로젝트를 접은 미국 기업 비율 (전년 17% → 42%)

신뢰할 수 있는 AI를 가로막는 장애물

제한된 데이터

민감하거나 규제 대상인 데이터는 그대로 AI에 쓸 수 없습니다. 개인정보 규정·접근 제어·컴플라이언스가 데이터를 모델까지 닿지 못하게 막습니다.
쓸 수 없는 데이터

데이터는 있지만 쓸 수 있는 상태가 아닙니다. 결측치·편향·커버리지 공백·불균형·접근 제한 때문에 AI 학습과 검증에는 부적합합니다.
흔들리는 실행

배포 이후 데이터도, 실행 조건도 계속 바뀝니다. 스키마·파이프라인·런타임이 흔들리면 같은 결과를 다시 만들 수 없습니다.

- 이상거래 탐지
- 고객 분석
- 엔터프라이즈 copilot
- AI 에이전트
- 리스크 시뮬레이션
- 재현 가능한 실행
Powered by Syntitan · DTS · LLM Capsule
Syntitan 플랫폼

AI-Ready Execution
- Release State
- Run Binding
- Diff
- Reproduce
DTS
역량

AI-Ready 데이터 전환 엔진

진단

전환

재구성

LLM Capsule
역량

민감 AI 워크플로우를 위한 AI 데이터 경계 미들웨어

치환

실행

복원
- 데이터베이스SQL · NoSQL
- 문서계약서 · 내부 문서
- CRM & ERPSalesforce · SAP
- 오브젝트 스토리지S3 · Data Lake
- 로그 & IoT센서 · 스트림
- API & LegacyREST · SOAP
모든 데이터 소스가 있지만, 어느 것도 AI-Ready가 아닙니다.

두 가지 진입 경로

AI-Ready 데이터 경로 + 민감 데이터 위 AI Workflow 경로

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 (CISO / DPO 승인)

기업 데이터를 AI가 바로 쓸 수 있는 상태로 바꿉니다

막혀 있거나, 부족하거나, AI 위에서 불안정한 데이터를 AI-Ready 상태로 다시 만듭니다.

Path B · 민감 AI workflow

AI 도입 리드, workflow 담당자를 위한 (CISO / DPO 승인)

민감 데이터 위에서 LLM·RAG·agent workflow를 그대로 돌립니다

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

플랫폼

Syntitan, AI-Ready 데이터 플랫폼

데이터 플랫폼과 AI 스택 사이에서 비어 있던 한 단계. 엔터프라이즈 데이터를 전환·검증하고, 그 상태 그대로 모든 AI 실행에 묶어둡니다.

더 보기

방금 본 건 한 단계입니다. Syntitan은 release까지 전체를 운영합니다.

진단

준비도 갭을 봅니다.
개선

데이터와 맥락을 개선합니다.
준비

제한 데이터를 전용 경로로 보냅니다.
릴리스

AI-Ready 상태를 고정합니다.
연결

모든 실행을 그 상태에 연결합니다.
추적

비교하고, 재현하고, 검토합니다.
활성화

준비된 상태 위에서 에이전트를 실행합니다.

DTS

AI-ready 데이터 전환 엔진

쓰지 못하거나 제약된 데이터를 살려냅니다.

희소 클래스, 개인정보 규제, 접근 제약이 데이터를 막아둡니다. DTS는 원본의 구조와 통계를 유지한 채 AI-ready 형태로 재구성합니다.

더 보기

AWS Marketplace

NCP Marketplace

LLM Capsule

AI 데이터 경계 미들웨어

원문 그대로 모델에 보낼 수 없는 데이터에도 LLM을 실행합니다.

민감 필드가 데이터 접근 단계에서 LLM 도입을 막습니다. 문서 구조를 유지한 치환으로 LLM에 필요한 맥락은 그대로 두고, 원본 값은 환경 밖으로 나가지 않습니다.

더 보기

AWS Marketplace

검증 (Validation)

전환된 데이터가 원본의 구조·통계·편향을 얼마나 보존하는지 모델에 들어가기 전 정량화합니다. 품질과 사용 가능성을 가정이 아니라 인증으로 다룹니다.

운영 통제 (Operating control)

Run Binding, Release State, Diff, Reproduce가 AI 실행을 안정된 데이터 상태에 묶어둡니다. 모든 실행이 추적·재현·감사 가능한 상태로 유지됩니다.

에이전트 연결 (Agent connection)

AI-ready 데이터와 workflow를 엔터프라이즈 시스템·에이전트에 연결합니다. 운영 AI가 별도 환경이 아니라 팀이 이미 쓰는 도구 안에서 실행됩니다.

금융 서비스

사기 탐지 & AML 분석

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

병목

희귀 사기·AML 패턴이 학습 데이터에 과소 반영됩니다.
컴플라이언스 감사가 어떤 데이터 버전에서 어떤 결정이 나왔는지 추적하지 못합니다.

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 규제로 환자 데이터가 최신 LLM·ML 파이프라인에 닿지 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 데이터가 부처 간 사일로화 + 프라이버시 법 규제 대상입니다.
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 희소하여 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 희소하여 AI 모델이 충분한 변형으로 학습되지 못합니다.

예시 데이터셋

mission_id
asset_type
region_code
threat_level
sensor_feed
timestamp
classification_tier
response_action

주요 지표

고객사 · 파트너

15+

금융 · 헬스케어 · 공공 · 법률 · 마케팅 · 클라우드

수상 · 인증

10+

장관상 4건 · GS · KISA

특허

10

국내 8건 (등록 3건) · 해외 2건

설립

2021

성남시, 대한민국 · UK 법인 설립

인증·수상

데이터 안전 통제

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

Run Binding, Release State, Diff로 데이터 리니지·변환·AI 실행 상태를 완전 추적합니다.
규제 준수 설계

규제 산업에서 운영하도록 설계, 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.

Syntitan 화면

Syntitan 화면

Syntitan

AI 실행을 위한 AI-Ready 데이터 플랫폼. 데이터 준비도를 진단하고, 고정된 AI-Ready 상태를 릴리스하며, 모든 실행을 그 상태에 바인딩합니다.

DTS

제한·불균형·접근 불가 데이터를 AI-Ready 데이터셋으로 전환합니다.

LLM Capsule

민감 데이터는 맥락을 보존한 채 AI로 실행하고, 결과를 업무 안에서 복원합니다.