Syntitan · AI-Ready Data Platform

Syntitan은 기업 데이터를 AI 업무에 맞게 준비하고, 검증하고, 운영까지 연결합니다.

선택한 AI 업무의 기준을 데이터가 충족하는지 배포 전에 확인합니다.

데이터 준비 상태 무료 진단 시작 작동 방식 보기

샘플 진단부터 먼저 볼 수 있습니다. 진단은 무료입니다.

01 / 08데이터 준비 상태 진단
데이터의 기본 AI 준비 상태부터 확인합니다.특정 모델이나 에이전트와 무관하게 현재 데이터를 6개 축으로 진단합니다.

구성 기술데이터 준비 상태 점수 (6축)민감정보(PII) 탐지

도입 기업

Syntitan으로
AI에 쓸 데이터를 준비합니다.

도입 기업은 AI에 쓰기 전에 데이터를 먼저 준비하고
검증하는 데 Syntitan을 사용합니다.

  • 삼성증권 금융 · 증권
  • CJ프레시웨이 식품 · 유통
개요

이미 있는 데이터를
선택한 AI 기준으로 준비하고 검증합니다.
운영에서도 그대로 이어집니다.

AI를 정하기 전이라면 데이터 준비 상태 진단부터, 정했다면 활용 목적 기준 검증부터 시작합니다.

데이터 준비 상태 · 1–2단계

파일 하나로 6가지 기준 진단, 필요한 것만 개선. 점수는 데이터의 기본 상태이고, 특정 AI에 맞는지는 아래 단계에서 확인합니다.

활용 목적 검증 · 3–6단계
  1. 01활용 목적 정하기어떤 활용 목적에 어떤 모델·에이전트를 쓸지, 무엇을 성공으로 볼지, 어떤 사례로 평가할지 먼저 정합니다.
  2. 02데이터 준비하기활용 목적의 결과에 영향을 주는 데이터만 골라, 관계와 맥락을 지키며 준비합니다.
  3. 03같은 조건에서 검증하기AI와 실행 조건은 그대로 두고, 준비 전 데이터와 준비 후 데이터로 결과만 비교합니다.
  4. 04검증 결과 확인앞에서 정한 활용 목적 기준을 충족했는지 결과와 근거로 판정합니다. 충족·미충족·판단 보류 중 하나입니다.
운영 검증 · 7–8단계
  1. 05릴리스하고 변경 확인·재검증검증된 데이터를 버전으로 릴리스하고, 실행에 쓴 데이터와 조건을 남기며, 바뀌면 이전 판정이 유효한지 다시 확인합니다.바뀌면 영향 범위만 다시 검증
  • 정제·전처리에서 끝나는 도구가 아닙니다.준비한 데이터가 AI 활용 목적에 실제로 맞는지까지 검증합니다.
  • 저장소와 모델을 대체하지 않습니다.지금 쓰는 데이터 플랫폼과 모델은 그대로 두고, 둘 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 구간으로 나뉩니다.

데이터 준비 상태 진단 전후 화면: 선택한 항목만 개선해 78점에서 87점예시 화면
사용성
민감한 데이터를 AI에 쓸 수 있는가
무결성
결측·오류·분포 왜곡이 보이는가
맥락성
각 필드의 의미를 AI가 알 수 있는가
일관성
중복·노이즈·표기 불일치 없이 일정한가
재현성
같은 데이터 상태를 다시 쓸 수 있는가
추적성
변경·버전·작성자를 추적할 수 있는가
준비 상태 개선 · 선택

진단에서 드러난 공통 문제 중 필요한 것만 골라 개선합니다. 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.

진단은 Syntitan 안에서 무료로 시작할 수 있습니다.

데이터 준비 상태 무료 진단 시작
진행 단계

세 구간, 여덟 단계.
내 상황에 맞는 단계부터 시작합니다.

데이터 준비 상태 1–2단계

  1. 데이터 올리기데이터 파일 하나만 올리면 바로 시작합니다
  2. 데이터 준비 상태 진단 종합 점수사용성무결성맥락성일관성재현성추적성
  3. 데이터 준비 상태 개선 선택진단에서 나온 공통 문제 중 필요한 것만 개선합니다

이 점수는 데이터의 기본 상태를 보여줍니다. 특정 AI에 맞는지는 아래 활용 목적 검증에서 확인합니다.

활용 목적 검증 3–6단계

  1. AI 활용 목적 설정 Define Use Case활용 목적 · 모델·에이전트 버전 · 기준 · 평가 사례
  2. 활용 목적별 데이터 준비 Prepare Data for Use Case관계 · 맥락을 보존한 준비
  3. 선택한 모델·에이전트를 통한 데이터의 업무 적합성 검증 Validate Data Fit with Model or AgentAI 조건 고정 · 데이터 전후만 비교
  4. 검증 결과 확인 Review Validation Results충족미충족판단 보류

운영 검증 7–8단계

  1. 데이터 버전 릴리스 Release Data Version검증된 버전과 조건을 Release State로 고정
  2. 변경 확인·재검증 Review Changes & RevalidateRun Binding으로 실행 ↔ 버전 연결 · 변경 기록, Diff로 이전·현재 비교 · 영향 범위만 같은 조건으로 다시 검증, Reproduce = 실행 시점 데이터 상태 재호출

적합성 검증은 세 가지 방식으로 진행할 수 있습니다.

내 AI로 적합성 검증
내장 모델로 미리 보기아직 내 모델이 없다면 Syntitan 내장 모델로 전후를 바로 비교합니다. 수치는 추정치로 표시합니다.
내 AI 조건으로 비교내 활용 목적 지표 · 평가셋 · 모델·에이전트 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 모듈

활용 목적에 필요한 준비만, 여섯 가지 방식으로.

성공 기준에 영향을 주는 데이터만 골라 준비합니다. 관계와 맥락은 보존한 채 필요한 방식을 조합하고, 데이터가 부족하거나 그대로 쓸 수 없을 때는 Syntitan의 핵심 역량인 DTS와 LLM Capsule이 맡습니다.

피처 파생 및 증강

구간화와 범주화로 새 컬럼을 만들고, 열 간 연산으로 복합 신호를 더합니다.

LLM Capsule

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.

DTS

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.

구조가 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, 준비 내역, 전후 비교, 릴리스 기록까지.
어떤 근거가 어디에 남는지 대표 예시 화면으로 보여드립니다.

01 / 08데이터 준비 상태 진단데이터 준비 상태
데이터 준비 상태 진단

6축으로 데이터의 기본 준비 상태를 진단하고, 무엇부터 고칠지 짚어냅니다.

데이터 준비 상태 점수 · 6축 78%주의
사용성
90%
무결성
60%
맥락성
65%
일관성
55%
재현성
100%
추적성
100%
AI 분석 결과

기본 준비 상태가 일부만 갖춰졌습니다. 일관성(55%)·무결성(60%)·맥락성(65%)이 낮아 먼저 개선이 필요합니다. 나머지 세 축은 기준 범위 안에 있습니다. 이 점수는 특정 AI의 성공 가능성이 아닙니다.

사용성 추적성 재현성 일관성 맥락성 무결성

진단은 Syntitan에서 무료로 받을 수 있습니다. 업로드부터 6축 점수까지 그대로 진행됩니다.

데이터 준비 상태 무료 진단 시작
선택한 모델·에이전트를 통한 데이터의 업무 적합성 검증

같은 모델·조건에서 준비 전과 후의 데이터만 바꿔 결과를 비교합니다. 수치는 대표 예시입니다.

평가 목적
이진 분류예측 대상 churn_flag(이탈 여부)이상치 탐지출시 예정회귀출시 예정다중 분류출시 예정
원본 데이터와 준비 상태 점수는 그대로 남고, 준비본은 새 버전으로 저장됩니다.
데이터 준비 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
모델XGBoostv1.3 · 버전 고정
F1
0.750.82▲ 0.07
Recall
0.710.84▲ 0.13
Precision
0.790.80▲ 0.01
성능 비교준비 전준비 후
1.00.80.60.40.20
0.750.82
F1
0.710.84
Recall
0.790.80
Precision
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 준비민감 컬럼 3개 처리중복 312행 제거필드 의미 설명 통일이탈·유지 비율 맞춤 1,742 → 2,610행 (+50%)

테스트 표본은 1,642건입니다. 이 규모에서 정확도의 95% 신뢰구간은 약 ±2.4%p이므로, 이보다 작은 차이는 측정 오차와 구분하기 어렵습니다.

같은 조건에서 내 데이터의 전후 결과를 직접 비교해 보세요.

내 AI로 적합성 검증
AI 활용 목적 설정

검증할 조건(활용 목적·모델·평가·성공 기준)을 한 세트로 고정합니다.

Customer Retention활용 목적 프로필 저장
적합성 검증에서 고정
대상 유형이진분류양성: Churnedchurn_flag
모델 / 에이전트XGBoost · v1.3분류버전 고정
평가 데이터이탈 Golden Set · v41,642건라벨 포함
실행 환경운영 유사 환경 · 파이프라인 v2시드 고정동일 분할
검증 결과에서 판정
성공 기준Recall ≥ 0.82 · F1 ≥ 0.802개 조건모두 충족 필요
정책 / 승인자정책 세트 v2 · 데이터 오너민감정보 제외승인 완료

활용 목적과 성공 기준을 정해 두면, 데이터 준비와 적합성 검증이 모두 같은 기준으로 진행됩니다.

내 데이터로 직접 해보기
데이터 준비 상태 개선 선택

개선할 이슈를 선택하세요. 모든 이슈를 개선할 필요는 없는 선택 단계입니다.

진단 결과 일관성 55무결성 60맥락성 65이 축부터 확인이 필요합니다
메타데이터개선 과정에서 데이터 품질 상태, 처리 결과, 변경 이력 등 AI 활용에 필요한 메타데이터가 자동으로 보완됩니다.
AI 추천
범주 불일치일관성
7개 컬럼 감지
처리 방식
범주 표준화
표기나 대소문자만 다른 값을 하나의 대표값으로 통합합니다.
메타데이터범주 변형 수일관성 점수
AI 추천
결측값무결성
1,284셀 감지
처리 방식
맥락 기반 보완
의미 있는 결측 패턴은 신호로 보존하고, 나머지 빈 값만 채웁니다.
메타데이터전체 결측 비율무결성 점수
검토 권장
맥락 손실 위험맥락성
3개 필드 감지
기본값이 꺼진 이유
신호 보존
이 필드를 바꾸면 AI가 쓸 맥락이 사라질 수 있습니다. 켜기 전에 검토하세요.
메타데이터신호 기여도필드 의존성

데이터 준비 상태 개선은 선택 사항입니다. 검증할 AI 활용 목적이 이미 정해졌다면 이 단계를 건너뛰어도 됩니다.

진단에서 나온 공통 문제 중 필요한 것만 골라 개선합니다.

내 데이터로 직접 해보기
활용 목적별 데이터 준비

결과에 영향을 주는 데이터부터 우선 준비합니다. 낮은 항목을 전부 고치지 않습니다.

Customer Retention이진분류 · XGBoost v1.3 · Recall ≥ 0.82 · F1 ≥ 0.80
활용 목적에 영향 주는 문제성공 기준에 영향 · 준비 예정
이탈 사례가 너무 적음Recall에 영향
가입 기간 맥락 일부 누락Recall · F1에 영향
범주 불일치 (영향 큰 항목 2개)F1에 영향
이번 준비에서 제외성공 기준에는 영향 없음
영향 낮은 형식 문제목표 지표에 영향 없음
쓰지 않는 필드의 빈 값활용 목적에서 쓰지 않는 필드
준비 상태가 낮은 항목을 모두 고칠 필요는 없습니다. 제외한 항목은 사유와 함께 기록됩니다.
결과 데이터 상태
원본 데이터활용 목적에 맞춘 준비준비 데이터 v2

우선순위로 정한 문제만 처리한 뒤, 같은 활용 목적 조건으로 적합성 검증을 이어갑니다.

내 데이터로 직접 해보기
데이터 버전 릴리스

검증을 통과한 데이터 상태로 운영 기준점을 만듭니다. 버전 생성은 운영 승인과 별개입니다.

Customer Retention이진분류 · XGBoost v1.3 · 검증 결과 #VR-1842
검증 통과 데이터 상태Customer Retention · 준비 데이터 v2
검증 판정: QualifiedRecall 0.84 · F1 0.82 · Precision 0.80
릴리스 조건이 릴리스와 함께 고정
  • XGBoost v1.3
  • 이탈 Golden Set v4
  • 정책 세트 v2
  • 운영 유사 환경

릴리스는 검증 통과 데이터 상태와 검증 당시 조건을 연결합니다. 운영에 쓰려면 별도 승인이 필요합니다.

릴리스 흐름
준비 데이터 v2Release v1Run Binding

릴리스한 버전은 실행 기록과 재검증의 기준이 됩니다. 운영 사용은 승인 후입니다.

내 데이터로 직접 해보기
변경 확인·재검증

지금 무엇이 적용돼 있는지 기록하고, 조건이 바뀌면 유효성을 다시 확인합니다. 수치는 대표 예시입니다.

Customer Retention이진분류 · Release v1 · 운영 실행 #2031
검증 이후에 조건이 바뀌었습니다정책 세트 v2 → v3 · 2026년 9월 3일 기록. 이전 판정은 바뀐 정책(v3)을 검증한 것이 아닙니다.
현재 운영에 적용된 것Run Binding · 운영 실행 #2031
데이터 상태
준비 데이터 v2
모델
XGBoost v1.3
정책
정책 세트 v3
버전
Release v1
2026년 8월 21일부터 운영 적용
검증했을 때 조건Release State · 검증 #VR-1842
데이터 상태
준비 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. 데이터가 틀린 것이 아니라, 이전 판정이 바뀐 조건을 다루지 않을 뿐입니다.

Release가 지나온 경로
Release v1Run Binding #2031정책 변경 · v2→v3재검증

실제 실행과 릴리스된 버전을 연결하고, 조건이 바뀌면 바뀐 점을 확인해 영향 범위만 다시 검증합니다.

내 데이터로 직접 해보기
검증 결과 확인

활용 목적의 기준을 충족했는지 판정합니다. 개선 여부와 기준 충족을 분리하고, 적합성 검증 근거와 함께 결과를 냅니다.

Customer Retention이진분류 · XGBoost v1.3 · Recall ≥ 0.82 · F1 ≥ 0.80
Data Qualified이진분류 · XGBoost v1.3 기준
지표준비 전준비 후성공 기준판정
F10.750.82≥ 0.80충족
Recall0.710.84≥ 0.82충족
Precision0.790.80하락 없음충족
근거반복 실행 평균 · 분산 · 실패 사례 · 따로 떼어둔 검증 데이터 · 적용한 개선 내역
검증 리포트전체 적합성 검증 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 별도 절차로 결정합니다.

내 데이터로 직접 해보기
01 / 08데이터 준비 상태 진단
도입 시점

상황에 맞는 단계에서 시작하고, 기준과 기록은 다음으로 이어집니다.

데이터 준비 상태시작활용 목적 검증운영 검증여기서 확인

01도입 전 · 타당성 검증

우리 데이터로 AI를
시작해도 되는지 먼저 확인합니다.

AI가 정해지지 않았다면 데이터 준비 상태 진단부터, 정해졌다면 활용 목적에 맞는지부터.

데이터 준비 상태 무료 진단 시작
데이터 준비 상태활용 목적 검증시작운영 검증여기서 확인

02기존 AI 성능 점검

AI 결과가 기대보다 낮다면
데이터가 영향을 주는지 먼저 확인합니다.

같은 AI 조건에서 데이터만 바꿔 결과를 비교합니다.

내 AI로 적합성 검증
데이터 준비 상태활용 목적 검증운영 검증시작여기서 확인

03변경 후 재검증

어떤 데이터로 나온 결과인지 남기고, 조건이 바뀌면 다시 검증합니다.

릴리스한 버전과 실행을 연결해 기록합니다.

내 데이터로 직접 해보기

같은 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 같은 절차를 재사용하되, 데이터·업무 규칙·성공 기준은 고객별로 맞춰 조정합니다.

아키텍처 리뷰 신청 회사 유형별 예시 보기 →
플랫폼 연동

지금 쓰는 도구는 그대로 두고,
도구 사이의 빈 층만
Syntitan이 채웁니다.

저장·처리·권한 관리는 지금 도구가 그대로 합니다.
Syntitan은 데이터 관리와 AI 실행 사이에서
활용 목적별 데이터 준비, 검증, 버전, 실행 기록을 연결합니다.

Claude와 연결Claude 대화에서 데이터셋, 진단 결과, 버전 이력을 바로 확인할 수 있습니다.MCP
지금 쓰는 도구도구가 하는 일Syntitan이 더하는 일
데이터 관리 층의 도구
데이터 플랫폼저장 · 처리 · 접근 권한플랫폼 위에서 진단 점수를 내고, 준비하고, 버전으로 고정합니다.
데이터 품질 도구null 비율 · 타입 오류 탐지정해 둔 AI 활용 목적의 기준을 이 데이터가 충족할 수 있는지, 무엇이 막는지 판정합니다.
옵저버빌리티 도구데이터가 바뀌었다는 탐지바뀐 데이터가 검증 결과를 바꾸는지 같은 조건으로 다시 검증합니다.
민감 데이터 변환 도구민감한 값 변환변환 앞뒤의 진단, 준비, 검증, 버전, 실행 기록을 한 흐름으로 묶습니다.
AI 실행 층의 도구
에이전트 도구에이전트 실행에이전트가 쓸 데이터를 검증해 두고, 실행을 검증한 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
LLM Capsule 보기 →

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
DTS 보기 →

데이터 버전과 실제 실행, 변경 후 재검증 근거를 하나의 흐름으로 잇는 건 Syntitan입니다.

FAQ

자주 묻는 질문

Syntitan은 AI-Ready Data Platform입니다. 데이터 준비 상태를 진단하고, 선택한 활용 목적·AI 기준으로 준비해 같은 조건에서 검증합니다. 검증 결과는 버전이 붙은 Release State로 고정되고, 모든 AI 실행이 고정된 데이터에 연결됩니다.

기업 데이터를 특정 AI 활용 목적에 쓸 수 있는 상태로 준비하고, 준비된 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 구간입니다. 데이터 준비 상태는 AI를 정하기 전에도 할 수 있는 진단으로, 여섯 기준의 종합 점수를 내고 필요하면 개선합니다. 활용 목적 검증은 AI 활용 목적과 기준을 정하고 필요한 만큼 데이터를 준비한 뒤, 선택한 모델·에이전트로 같은 조건에서 데이터의 업무 적합성을 검증해 판정을 내립니다. 운영 검증은 검증된 데이터를 버전으로 릴리스하고 실제 실행을 릴리스한 버전에 연결해, 변경이 생기면 바뀐 점을 확인하고 다시 검증합니다.

네. 에이전트도 모델과 같이 어떤 활용 목적에 어떤 데이터를 쓰는지 기준을 정해 검증합니다. 실행마다 쓴 데이터 버전이 연결되므로, 어떤 데이터로 나온 결과인지 나중에 되짚을 수 있습니다.

네. Syntitan은 MCP로 Claude와 연결됩니다. 연결하면 조직에서 허용한 권한 안에서 데이터셋, 데이터 준비 상태 진단 결과, 버전 이력을 조회하고 지원되는 Syntitan 작업을 실행할 수 있습니다.

정제된 데이터도 특정 AI 활용 목적에는 맞지 않을 수 있습니다. 데이터를 정리하는 데서 끝나지 않고, 실제 활용 목적과 모델 조건에서 기준을 충족하는지까지 검증합니다.

아닙니다. 데이터 플랫폼, 데이터 품질 도구, 옵저버빌리티 도구, 모델은 그대로 두고, 기존 도구 위에 데이터 검증과 운영 근거를 연결합니다.

아닙니다. 모델은 고정하고 데이터 준비 전후를 같은 조건에서 비교해, 해당 업무의 기준을 데이터가 충족하는지 검증합니다.

그것도 결과입니다. 이번 조건에서는 적용한 데이터 준비의 개선 효과가 확인되지 않았다는 뜻이며, 남은 실패 사례와 평가 근거를 바탕으로 다음 준비나 AI 구성을 검토합니다. 근거가 부족하면 Inconclusive로 기록합니다.

아닙니다. 데이터·모델·프롬프트·정책이 바뀌면 변경을 기록하고, 영향을 받은 범위를 같은 조건으로 다시 검증합니다.

Release State는 버전으로 고정한 데이터 상태입니다. Run Binding은 모든 실행을 실행 당시의 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 아키텍처 리뷰에서 안내합니다.

우리 데이터가
실제 AI 활용 목적에 맞는지
직접 확인해보세요.

데이터를 진단하거나, 내 AI 조건에서 적합성을 검증해 전후를 비교할 수 있습니다.

내 데이터로 직접 해보기 데이터 준비 상태 무료 진단 시작 아키텍처 리뷰 신청

진단은 무료, 데이터 준비·적합성 검증·운영은 유료입니다.