예시 화면
예시 화면피처 파생 및 증강
구간화와 범주화로 새 컬럼을 만들고, 열 간 연산으로 복합 신호를 더합니다.
Syntitan · AI-Ready Data Platform
Syntitan은 기업 데이터를 AI 업무에 맞게 준비하고, 검증하고, 운영까지 연결합니다.
먼저 데이터의 기본 준비 상태를 진단합니다. 업무와 AI가 정해지면 같은 조건에서 보완 전후를 비교하고, 운영에서는 사용한 버전과 실행을 연결해 변경 뒤에도 다시 검증합니다.
파일 하나 올리면 시작합니다. 진단은 무료입니다.
01 / 08Core Readiness
데이터의 기본 AI 준비 상태를 확인하세요.특정 모델이나 에이전트와 무관하게 현재 데이터의 Core Readiness를 6개 축으로 진단합니다.
진단에서 나온 공통 문제만 선택적으로 보완하세요.모든 항목을 고칠 필요는 없습니다. 업무에 맞춘 보완은 다음 단계에서 이어집니다.
검증할 업무와 AI 실행 조건을 정의하세요.무엇을, 어떤 AI로, 어떤 기준으로 검증할지 한 세트로 정해 둡니다. 이후 보완과 검증이 이 기준을 따릅니다.
결과에 영향을 주는 데이터만 골라 보완하세요.전체 점수를 올리는 게 아니라, 이 업무의 목표에 실제로 영향을 주는 데이터부터 손봅니다.
같은 AI 조건에서 데이터 개선 효과를 직접 증명하세요.AI와 실행 조건(모델·프롬프트·평가 데이터·실행 환경)은 그대로 두고, 보완 전 데이터와 보완 후 데이터의 결과만 비교합니다.
데이터가 정한 기준을 충족했는지 판정합니다.데이터가 좋아졌는지와 기준을 통과했는지를 따로 보고, 같은 조건에서 나온 결과 근거와 함께 판정 결과를 냅니다.
검증을 통과한 데이터 상태를 운영 기준으로 확정합니다.통과한 데이터 상태와 그때의 조건을 하나로 묶어 버전으로 고정합니다.
운영 중 변경을 추적하고 필요할 때 다시 검증하세요.실제 실행을 확정한 버전에 연결하고, 데이터·모델·프롬프트·정책·환경이 바뀌면 이전 판정이 아직 유효한지 다시 확인합니다.
개요
이미 있는 데이터를 선택한 AI 기준으로 준비하고 증명합니다. 운영에서도 그대로 이어집니다.
AI를 정하기 전이라면 기본 진단부터, 정했다면 그 업무 기준 검증부터 시작합니다.
Baseline · 기본 준비 상태
파일 하나로 6가지 기준 진단, 필요한 것만 보완. 점수는 데이터의 기본 상태이고, 특정 AI에 맞는지는 아래 단계에서 확인합니다.
Qualification · 업무 적합성 검증
- 01기준 정하기어떤 업무에 어떤 AI를 쓸지, 무엇을 성공으로 볼지, 어떤 사례로 평가할지 먼저 정합니다.
- 02데이터 보완하기그 업무 결과에 영향을 주는 데이터만 골라, 관계와 맥락을 지키며 보완합니다.
- 03같은 조건에서 비교하기AI와 실행 조건은 그대로 두고, 보완 전 데이터와 보완 후 데이터로 결과만 비교합니다.
- 04기준 충족 여부 확인01에서 정한 기준을 넘었는지 결과와 근거로 판정합니다. 충족·미충족·근거 부족 중 하나입니다.
Assurance · 운영 증거
- 05기록하고 다시 검증실행에 쓴 데이터와 조건을 남기고, 바뀌면 이전 판정이 유효한지 다시 확인합니다.바뀌면 01로 돌아가 다시 검증
- 정제·전처리 도구가 아닙니다.정리한 데이터가 그 AI 업무에 실제로 맞는지까지 검증합니다.
- 저장소와 모델을 대체하지 않습니다.지금 쓰는 데이터 플랫폼과 모델은 그대로 두고, 그 사이만 채웁니다.
- AI 모델을 평가하지 않습니다.모델은 고정하고 데이터만 바꿔 비교합니다.
- 한 번의 검증으로 끝나지 않습니다.데이터·모델·정책이 바뀌면 영향받은 범위만 다시 검증합니다.
제품 구성
Syntitan은 세 영역으로 나뉩니다.
예시 화면- 사용성
- 민감한 데이터를 AI에 쓸 수 있는가
- 무결성
- 결측·중복·왜곡이 보이는가
- 맥락성
- 각 필드의 의미를 AI가 알 수 있는가
- 일관성
- 중복·노이즈·표기 불일치 없이 일정한가
- 재현성
- 이 데이터 상태를 다시 쓸 수 있는가
- 추적성
- 변경·버전·작성자를 추적할 수 있는가
기본 보완 · 선택
진단에서 드러난 공통 문제 중 필요한 것만 골라 보완합니다. 결측값이나 범주 불일치처럼 AI가 추천한 항목을 검토해 켜고 끌 수 있고, 처리 결과와 변경 이력은 메타데이터로 함께 남습니다.
점수는 데이터의 기본 상태이고, 특정 AI의 성공 가능성이나 통과 판정이 아닙니다.
첫 진단은 Syntitan 안에서 무료로 시작할 수 있습니다.
무료로 AI-Ready 진단 시작
진행 단계
기본 진단으로 시작해, 검증과 운영은 각각 네 단계로 이어집니다.
Baseline 기본 준비 상태
- 데이터 올리기데이터 파일 하나만 올리면 바로 시작합니다
- 6가지 기준 진단 종합 점수사용성무결성맥락성일관성재현성추적성
- 기본 보완 선택진단에서 나온 공통 문제 중 필요한 것만 보완합니다
이 점수는 데이터의 기본 상태를 보여줍니다. 특정 AI에 맞는지는 아래 Qualification에서 확인합니다.
Qualification 업무 적합성 검증
- 검증 기준 정하기 Define Target업무 · AI 버전 · 기준 · 평가 사례
- AI-Ready 보완 Target Refinement관계 · 맥락을 보존한 보완
- Proof RunAI 조건 고정 · 데이터 전후만 비교
- 판정 Qualification Result충족미충족근거 부족
03 Proof Run은 이렇게 비교합니다
보완 전 데이터보완 후 데이터
같은 AI 조건모델 · 프롬프트
평가 기준 · 실행 환경 그대로
평가 기준 · 실행 환경 그대로
결과 A결과 B
A와 B의 차이 = 데이터. 차이가 없으면 이번 보완의 효과가 없었다는 결과입니다. 데이터 문제 전체를 배제하는 뜻은 아닙니다.
Assurance 운영 증거
- 버전 확정 Release State버전과 조건의 상태 증거
- 실행과 버전 연결 Run Binding실행 ↔ 버전 · 조건 연결
- 변경 기록 Change History변경 기록 · Diff = 이전·현재 상태 비교
- 다시 검증 Requalification영향 범위만 같은 조건으로 Proof Run 다시 · Reproduce = 그 시점 데이터 상태 재호출
기록과 다시 검증이 쓰이는 장면
- 3월v3 확정 · 실행 기록
- 4월데이터 변경 · v4
- 다시 검증영향 범위만
「4월엔 왜 깨졌지?」 3월 데이터 상태를 그대로 불러 확인합니다. 되살리는 건 상태이고, 같은 결과를 약속하는 것은 아닙니다.
Proof Run은 세 가지 방식으로 돌릴 수 있습니다.
Proof Run 시작내장 모델로 미리 보기아직 내 모델이 없다면 Syntitan 내장 모델로 전후를 바로 비교합니다. 수치는 추정치로 표시합니다.
내 AI 조건으로 비교내 업무 지표 · 평가셋 · 모델 버전을 기준으로 두고, 같은 조건에서 데이터 전후를 비교합니다.
내 환경에서 직접 다시 실행전후 데이터 · 변경 내역 · 실행 스크립트를 내보내 같은 모델 · 시드 · 분할로 재실행합니다.
보완 엔진
목적에 필요한 보완만, 여섯 가지 방식으로.
정한 목적의 성공 기준에 영향 주는 데이터만 골라 보완합니다. 관계와 맥락은 보존한 채 필요한 방식을 조합하고, 데이터가 부족하거나 그대로 쓸 수 없을 때는 Syntitan의 핵심 역량인 DTS와 LLM Capsule이 맡습니다.
민감한 데이터 탐지 및 치환
민감한 값을 컨텍스트가 유지되는 대체값으로 바꿔 AI가 쓰게 하고, 결과는 내부 매핑으로 실제 값에 다시 연결합니다.
결측값 처리
의미 있는 결측 패턴은 신호로 보존하고, 나머지 간극은 통계적 방법으로 보완합니다.
이상치·분포·범주 정제
이상치를 식별하고 분포·범주의 왜곡을 바로잡아, 모델이 안정적으로 학습할 수 있게 만듭니다.
데이터 증강·클래스 균형 조정
소수 클래스의 샘플을 생성해 보강하고, 클래스 간 비율 차이를 정상 범위로 조정합니다.
신호가 약한 열 제거
중요도 점수가 낮은 열, 예측 결과를 오염시킬 수 있는 열을 선택적으로 제거합니다.
Dataset Combine
흩어진 데이터를 하나로
여러 데이터셋의 공통 키와 구조를 감지해 하나로 합칩니다.
같은 데이터는 이어 붙이고, 성격이 다른 데이터는 공통 키로 연결합니다.
결과는 새 데이터셋이 되고, 원본은 그대로 남습니다.
* 변환 처리된 데이터셋은 제외됩니다.
화면 미리보기
Syntitan 화면을 단계별로 살펴보세요.
진단 점수, 보완 내역, 전후 비교, 릴리스 기록까지.
어떤 근거가 어디에 남는지 실제 화면으로 보여드립니다.
01 / 08Core ReadinessBaseline
Core Readiness
데이터가 AI에 쓸 준비가 됐는지 6축으로 진단하고, 무엇부터 고칠지 짚어냅니다.
Baseline 점수 · 기본 준비 상태
61%주의
AI 분석 결과
기본 준비 상태가 부분적입니다. 무결성(34%)과 맥락성(30%)이 낮아 먼저 보완이 필요합니다. 나머지 네 축은 기준 범위입니다. 이 점수는 특정 AI의 성공 가능성이 아닙니다.
이 진단은 Syntitan에서 무료로 받을 수 있습니다. 업로드부터 6축 점수까지 그대로 진행됩니다.
무료로 AI-Ready 진단 시작Proof Run
같은 모델·조건에서 보완 전과 후의 데이터만 바꿔 결과를 비교합니다. 수치는 대표 예시입니다.
평가 목적
이진 분류예측 대상 churned(이탈 여부)이상치 탐지출시 예정회귀출시 예정다중 분류출시 예정
원본 데이터와 Baseline 점수는 그대로 남고, 보완본은 새 버전으로 저장됩니다.
데이터 보완 전과 후, 같은 모델·조건에서 결과가 달라졌습니다.핵심 지표의 전·후 변화를 아래에서 확인하세요. 수치는 대표 예시입니다. 판정 예시 · 성공 기준(Recall ≥ 0.82 · F1 ≥ 0.80) 충족 · 고객 이탈 예측 Data qualified
모델XGBoost내장 5종 중 하나
F10.75→0.82▲ 0.07
Recall0.71→0.84▲ 0.13
Precision0.79→0.80▲ 0.01
성능 비교보완 전보완 후
1.00.80.60.40.20
조건 · 대표 예시
데이터셋customer_retention.csv · 8,208행 · 24열
평가 목적고객 이탈 예측 · 이진 분류
예측 대상churned(이탈 여부) · positive = Yes · 소수 클래스 21%
모델XGBoost · 분할·seed 고정
적용된 보완민감 컬럼 3개 처리중복 312행 제거필드 의미 설명 통일이탈·유지 비율 맞춤 1,742 → 2,610행 (+50%)
테스트 표본은 1,642건입니다. 이 규모에서는 ±2.4%p 안의 차이는 우연일 수 있어 개선으로 보지 않습니다.
같은 조건에서 내 데이터의 전후 결과를 직접 비교해 보세요.
Proof Run 시작Define Target
검증할 조건(업무·모델·평가·성공 기준)을 한 세트로 고정합니다.
Customer RetentionTarget Profile 저장
Proof Run에서 고정
대상 유형이진분류
모델 / 에이전트XGBoost · v1.3
평가 데이터이탈 Golden Set · v4
실행 환경운영 유사 환경 · 파이프라인 v2
Result에서 판정
성공 기준Recall ≥ 0.82 · F1 ≥ 0.80
정책 / 승인자정책 세트 v2 · 데이터 오너
기준을 정하면 보완과 Proof Run이 이 Target 기준으로 이어집니다.
내 데이터로 직접 해보기Improve Baseline 선택
개선할 이슈를 선택하세요. 모든 이슈를 개선할 필요는 없는 선택 단계입니다.
Baseline 진단 결과 일관성 55무결성 60맥락성 65이 축부터 확인이 필요합니다
AI 추천
범주 불일치일관성
7개 컬럼 감지
처리 방식
범주 표준화
표기 대소문자가 다른 값을 하나의 대표값으로 통합합니다.
메타데이터
AI 추천
결측값무결성
1,284셀 감지
처리 방식
맥락 기반 보완
의미 있는 결측 패턴은 신호로 보존하고, 나머지 빈 값만 채웁니다.
메타데이터
검토 권장
맥락 손실 위험맥락성
3개 필드 감지
기본값이 꺼진 이유
신호 보존
이 필드를 보완하면 모델이 사용하는 맥락이 사라질 수 있습니다. 켜기 전에 검토하세요.
메타데이터
Baseline 개선은 선택 사항입니다. 검증할 AI 업무가 이미 정해졌다면 이 단계를 건너뛰어도 됩니다.
진단에서 나온 공통 문제 중 필요한 것만 골라 보완합니다.
내 데이터로 직접 해보기Target Refinement
결과에 영향을 주는 데이터부터 우선 손봅니다. 낮은 항목을 전부 고치지 않습니다.
Customer Retention이진분류 · XGBoost v1.3 · Recall ≥ 0.82 · F1 ≥ 0.80
검증 기준에 영향 주는 문제성공 기준에 영향 · 보완 예정
이탈 사례가 너무 적음Recall에 영향
가입 기간 맥락 일부 누락Recall · F1에 영향
범주 불일치 (영향 큰 항목 2개)F1에 영향
이번엔 손대지 않음이 기준에는 영향 없음
영향 낮은 형식 문제목표 지표에 영향 없음
쓰지 않는 필드의 빈 값이 업무에서 쓰지 않는 필드
Baseline의 낮은 항목을 모두 고칠 필요는 없습니다. 제외한 항목은 사유와 함께 기록됩니다.
결과 데이터 상태
원본 데이터검증 기준에 맞춘 보완보완 데이터 v2
우선한 문제만 보완한 뒤, 같은 검증 조건으로 Proof Run을 준비합니다.
내 데이터로 직접 해보기Release
검증을 통과한 데이터 상태로 운영 기준점을 만듭니다. 버전 생성은 운영 승인과 별개입니다.
Customer Retention이진분류 · XGBoost v1.3 · Qualification Result #PR-1842
검증 통과 데이터 상태Customer Retention · 보완 데이터 v2
판정: QualifiedRecall 0.84 · F1 0.82 · Precision 0.80
Release ConditionsLocked with this release
- XGBoost v1.3
- 이탈 Golden Set v4
- 정책 세트 v2
- 운영 유사 환경
Release는 검증 통과 데이터 상태와 그때의 조건을 연결합니다. 운영에 쓰려면 승인이 필요합니다.
Release 흐름
Qualified Data State v2Release v1Run Binding
확정한 버전은 실행 기록과 재검증의 기준이 됩니다. 운영 사용은 승인 후입니다.
내 데이터로 직접 해보기Run & Requalify
지금 무엇이 적용돼 있는지 기록하고, 조건이 바뀌면 유효성을 다시 확인합니다. 수치는 대표 예시입니다.
Customer Retention이진분류 · Release v1 · 운영 실행 #1842
검증 이후에 조건이 바뀌었습니다정책 세트 v2 → v3 · 2026년 9월 3일 감지. 이전 판정은 바뀐 정책(v3)을 검증한 것이 아닙니다.
현재 운영에 적용된 것Run Binding · 운영 실행 #1842
- 데이터 상태
- 보완 데이터 v2
- 모델
- XGBoost v1.3
- 정책
- 정책 세트 v3
- 버전
- Release v1
2026년 8월 21일부터 운영 적용
검증했을 때 조건Release State · Proof Run #PR-1842
- 데이터 상태
- 보완 데이터 v2
- 모델
- XGBoost v1.3
- 정책
정책 세트 v2- 결과
- Recall 0.84 · F1 0.82
정책 세트 v2 기준 Qualified
재검증은 바뀐 부분이 영향 주는 범위만 다시 실행합니다. 조건이 바뀌었다고 데이터가 무효가 되는 것이 아니라, 이전 판정이 무효가 됩니다.
Release가 지나온 경로
Release v1Run Binding #1842정책 변경 · v2→v3재검증
실제 Run과 Release를 연결하고, 조건이 바뀌면 영향 범위만 유효성을 다시 확인합니다.
내 데이터로 직접 해보기Qualification Result
정의한 검증 기준을 충족했는지 판정합니다. 개선 여부와 기준 충족을 분리하고, Proof Run 근거와 함께 결과를 냅니다.
Customer Retention이진분류 · XGBoost v1.3 · Recall ≥ 0.82 · F1 ≥ 0.80
Data Qualified이진분류 · XGBoost v1.3 기준
| 지표 | 개선 전 | 개선 후 | 성공 기준 | 판정 |
|---|---|---|---|---|
| F1 | 0.75 | 0.82 | ≥ 0.80 | 충족 |
| Recall | 0.71 | 0.84 | ≥ 0.82 | 충족 |
| Precision | 0.79 | 0.80 | 하락 없음 | 충족 |
근거반복 실행 평균 · 분산 · 실패 사례 · 따로 떼어둔 검증 데이터 · 적용한 개선 내역
Proof Report전체 Proof Run 근거와 이 판정 결과를 리포트로 확인합니다.
유지 고객 Recall 0.94 → 0.93. 이탈을 더 잡는 대신 생기는 변화이며, 위 기준에는 영향을 주지 않습니다. 수치는 대표 예시입니다.
Qualified는 운영 사용 승인이 아닙니다. 데이터가 검증 기준을 충족했다는 뜻이며,
운영 승인은 Assurance에서 따로 결정합니다.
01 / 08Core Readiness
도입 시점
어떤 상황이든 시작은 데이터 진단부터, 답을 확인하는 곳만 다릅니다.
Baseline시작QualificationAssurance여기서 확인
01도입 전 · 타당성 검증
우리 데이터로 AI를 시작해도 되는지 먼저 확인합니다.
AI가 정해지지 않았다면 기본 준비 상태부터, 정해졌다면 그 조건에 맞는지.
무료로 AI-Ready 진단 시작Baseline시작QualificationAssurance여기서 확인
02기존 AI 성능 점검
AI 결과가 기대보다 낮다면 데이터가 영향을 주는지 먼저 확인합니다.
모델을 바꾸기 전에 같은 조건에서 데이터만 바꿔 비교합니다.
Proof Run 시작Baseline시작QualificationAssurance여기서 확인
03변경 후 재검증
어떤 데이터로 나온 결과인지 남기고, 조건이 바뀌면 다시 검증합니다.
사용한 버전과 실행을 연결해 기록합니다.
내 데이터로 직접 해보기같은 AI를 여러 고객사에 납품하는 회사라면
공통 검증 절차는 재사용하고, 고객별 조건에 맞춰 조정합니다.
같은 모델이라도 고객마다 데이터와 업무 규칙, 성공 기준이 다릅니다. 검증 절차와 평가 사례를 한 번 정해 두면 다음 고객에는 그 절차를 재사용하되, 데이터·업무 규칙·성공 기준은 고객별로 맞춰 조정합니다.
공통 검증 절차 · 평가 사례는 재사용, 고객별 조건은 조정
Baseline공통 진단Qualification조건 검증Assurance운영 기록
기준 정함고객 A고객별 조건Target A고객별 결과Release A
절차 재사용 · 조건 조정고객 B고객별 조건Target B고객별 결과Release B
절차 재사용 · 조건 조정고객 C고객별 조건Target C고객별 결과Release C
플랫폼 연동
지금 쓰는 도구는 그대로 두고, 그 사이의 빈 층만 Syntitan이 채웁니다.
저장·처리·권한 관리는 지금 도구가 그대로 합니다. Syntitan은 데이터 관리와 AI 실행 사이에서 업무별 데이터 보완, 검증, 버전, 실행 기록을 연결합니다.
AI 실행모델 · RAG · 에이전트 · 업무 앱그대로
Syntitan업무별 보완 · 검증 · 버전 · 실행 기록비어 있던 층
Baseline진단Qualification검증Assurance운영 기록
데이터 관리웨어하우스 · 레이크하우스 · 거버넌스 · 접근 권한그대로
지금 쓰는 도구그 도구가 하는 일Syntitan이 더하는 일
데이터 관리 층의 도구
데이터 플랫폼저장 · 처리 · 접근 권한그 위에서 진단 점수를 내고, 보완하고, 버전으로 고정합니다.
데이터 품질 도구null 비율 · 타입 오류 탐지이 데이터로 그 AI 업무가 가능한지, 무엇이 막는지 판정합니다.
옵저버빌리티 도구데이터가 바뀌었다는 탐지바뀐 데이터가 검증 결과를 바꾸는지 같은 조건으로 다시 검증합니다.
민감 데이터 변환 도구민감한 값 변환변환 앞뒤의 진단, 보완, 검증, 버전, 실행 기록을 한 흐름으로 묶습니다.
AI 실행 층의 도구
에이전트 도구에이전트 실행에이전트가 쓸 데이터를 검증해 두고, 실행을 그 데이터 버전에 연결합니다.
이 흐름을 문서·회의·노트북으로 이어 붙이고 있다면지금 검토할 때입니다. 우리 스택에 맞는 연동 구조를 함께 살펴보세요.
아키텍처 리뷰 신청
핵심 역량
원본을 그대로 쓰기 어렵거나 부족·제한된 데이터는 LLM Capsule과 DTS가 풉니다.
둘 다 Syntitan의 핵심 역량이며, 각각 독립적으로 도입할 수 있습니다.
핵심 역량 · 독립 도입 가능
LLM Capsule
AI를 위한 컨텍스트 보존 데이터 레이어
민감한 운영 데이터를 컨텍스트를 유지한 작업본으로 AI에 제공하고, 결과는 고객 내부 매핑으로 실제 값에 다시 연결합니다.
이럴 때
- 원본을 그대로 AI에 보낼 수 없을 때
- 결과가 실제 업무 값으로 돌아와야 할 때
핵심 역량 · 독립 도입 가능
DTS
부족하거나 제한된 데이터를 필요한 만큼 재구성
제한·불균형·접근이 막힌 데이터를 원본 이동 없이 업무에 필요한 패턴·분포·관계를 갖춘 데이터로 재구성합니다. Capsule 안에서는 치환만으로 부족한 데이터를 맡습니다.
이럴 때
- 학습·평가에 쓸 데이터가 부족하거나 불균형일 때
- 원본을 그대로 이동·사용할 수 없을 때
데이터 버전과 실제 실행, 변경 후 재검증 근거를 하나의 흐름으로 잇는 건 Syntitan입니다.
도입 기업
Syntitan은
Syntitan은
이미 현장에서 돌아가고 있습니다.
AI에 넣을 데이터를 먼저 준비하고 검증해야 하는 기업들이 Syntitan을 쓰고 있습니다.
-
삼성증권
금융 · 증권
-
CJ프레시웨이
식품 · 유통
FAQ
자주 묻는 질문
Syntitan은 AI-Ready Data Platform입니다. 데이터의 기본 준비 상태를 진단하고, 선택한 업무·AI 기준으로 준비해 같은 조건에서 검증합니다. 그 결과는 버전이 붙은 Release State로 고정되고, 모든 AI 실행이 그 데이터에 연결됩니다.
기업 데이터를 특정 AI 업무에 쓸 수 있는 상태로 준비하고, 그 상태를 검증하고, 운영 중에도 유지하도록 돕는 플랫폼입니다. 데이터 관리(저장·처리·권한)와 AI 실행 사이의 빈 층을 채우며, 데이터를 저장하는 곳이나 모델을 대체하지 않습니다.
Syntitan의 세 영역입니다. Baseline은 AI를 정하기 전에도 할 수 있는 기본 진단으로, 여섯 기준의 종합 점수를 냅니다. Qualification은 업무와 AI 기준을 정하고 필요한 만큼 데이터를 보완한 뒤 Proof Run으로 같은 조건에서 검증해 판정을 내립니다. Assurance는 검증된 버전을 고정하고 실제 실행을 그 버전에 연결해, 변경이 생기면 다시 검증합니다.
네. 에이전트도 모델과 같이 어떤 업무에 어떤 데이터를 쓰는지 기준을 정해 검증합니다. 실행은 그때 쓴 데이터 버전에 연결되므로, 어떤 데이터로 나온 결과인지 나중에 되짚을 수 있습니다.
정제된 데이터도 특정 AI 업무에는 맞지 않을 수 있습니다. 데이터를 정리하는 데서 끝나지 않고, 그 업무·모델 조건에서 실제로 맞는지까지 검증합니다.
아닙니다. 데이터 플랫폼, 데이터 품질 도구, 옵저버빌리티 도구, 모델은 그대로 두고, 그 위에 데이터 검증과 운영 근거를 연결합니다.
아닙니다. 모델은 고정하고 데이터 보완 전후를 같은 조건에서 비교해, 데이터가 그 업무에 맞는지를 검증합니다.
그것도 결과입니다. 이번 조건에서는 적용한 데이터 보완의 개선 효과가 확인되지 않았다는 뜻이며, 남은 실패 사례와 평가 근거를 바탕으로 다음 보완이나 AI 구성을 검토합니다. 근거가 부족하면 Inconclusive로 기록합니다.
아닙니다. 데이터 분포가 달라지는 드리프트를 포함해 데이터·모델·프롬프트·정책이 바뀌면, 변경을 기록하고 영향을 받은 범위를 정해 같은 조건으로 다시 검증합니다.
Release State는 고정된 AI-Ready 데이터 상태로, 분석·에이전트 실행·운영 검토의 기준점이 됩니다. Run Binding은 모든 실행을 그때 쓴 Release State에 연결합니다. Diff는 두 상태를 비교해 무엇이 바뀌었는지 좁히고, Reproduce는 과거 상태를 다시 불러와 재검증합니다.
LLM Capsule이 원본 대신 컨텍스트를 유지한 작업본을 AI에 제공하고, 결과는 고객 환경 내부 매핑으로 실제 값에 다시 연결합니다. 배포 방식별 상세는 Trust Center에 있습니다.
우리 데이터가 실제 AI 업무에 맞는지 직접 확인해보세요.
기본 준비 상태를 진단하거나, 내 AI 조건에서 Proof Run으로 전후를 비교할 수 있습니다.
진단은 무료, 개선·Proof Run·운영은 유료입니다.