귀사의 데이터가 일상 업무를 뒷받침합니다.

예. 6개의 서비스는 각각 구분된 작업 단위로 계획할 수 있습니다. 저희는 초기 상황, 전제 조건, 귀사가 가장 먼저 필요로 하는 결과를 함께 정리합니다. 하위 페이지에서 각 서비스의 범위와 기술적 결정 사항을 확인하실 수 있습니다.

구현에 앞서 목표, 관련 시스템, 참여 방식, 결과물, 검수 기준을 합의합니다. 해결되지 않은 기술적 질문은 먼저 현황 조사나 파일럿을 통해 명확히 할 수 있습니다. 추가 과제는 작업량과 일정에 미치는 영향을 함께 평가합니다.

문서화, 교육, 책임 소재는 계약 범위에 포함됩니다. OTOKO®가 지속적인 업무를 맡는 경우, 서비스 시간과 에스컬레이션 경로를 포함한 운영 범위를 별도로 합의합니다. 귀사의 팀은 결과물을 직접, 또는 기존 파트너와 함께 이어 나갈 수도 있습니다.

AI만으로는 데이터 품질, 책임 소재, 경제성에 대한 질문에 답할 수 없습니다. 그래서 저희는 데이터를 사용할 수 있게 만들고, 핵심 지표를 이해하고, 예측을 검증하고, 생성형 모델을 합리적으로 도입하는 과제를 나누어 다룹니다. 각 영역은 개별적으로 의뢰할 수 있습니다. 전체 프로젝트의 경우, 저희는 그 결과를 귀사 직원이 기존 업무 흐름 안에서 사용할 수 있는 하나의 솔루션으로 통합합니다.

보고서, 예측, 어시스턴트에는 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. OTOKO®는 귀사의 소스를 통합하고, 접근을 통제하며, 구체적인 업무를 위한 데이터를 제공하는 데이터 플랫폼을 계획하고 구축합니다. 출발점은 영업, 생산, 서비스 같은 단일 도메인이 될 수 있습니다.

저장 계층, 원본 및 가공 데이터 구역, 접근 체계을 포함한 목표 아키텍처 테스트, 검수, 운영 환경에서 재현 가능한 Terraform과 Kubernetes 기반 구축 출처, 담당자, 품질 규칙, 보관 기한을 포함한 데이터 카탈로그 저장 및 전송 시 암호화, 요청 시 HSM을 통한 키 관리 문서화된 복구 시간을 갖춘 모니터링, 백업, 복구

코드형 인프라를 갖춘 운영 가능한 데이터 플랫폼 데이터 카탈로그와 데이터 모델 접근 체계와 비상 계획을 포함한 운영 매뉴얼

데이터로 뒷받침해야 할 결정이 무엇인지가 출발점입니다. 어떤 데이터셋이 매일 확보되어야 하고, 어떤 이벤트는 즉시 필요하며, 어떤 과거 값이 필요합니까? 이로부터 저희는 데이터 모델, 저장 용량, 갱신 주기, 담당자를 도출합니다. 데이터 레이크는 다양한 원시 데이터를 수집하며, 데이터 웨어하우스는 분석을 위한 정제된 데이터를 제공합니다. 레이크하우스는 이러한 특성을 결합하지만 데이터에 대한 책임을 대신하지는 않습니다. 기존 플랫폼이 있다면 새 플랫폼을 도입하기 전에 먼저 확장 가능성을 검토합니다.

저희는 추적 가능한 전환 지점을 갖춘 분리된 처리 계층을 설계합니다. 수신 데이터에는 출처, 적재 시점, 스키마가 부여되며, 품질 규칙에 따라 어떤 데이터를 계속 처리하고 어떤 데이터를 확인 절차로 보낼지 결정합니다. 반복 가능한 적재 프로세스는 재시작 시 수치가 중복되는 것을 방지합니다. 역할은 데이터 도메인에 결부되고, 개발 접근은 제한되며, 보존 규칙은 기술적으로 반영됩니다. 파일 형식, 파티셔닝, 컴퓨팅 용량에 대한 아키텍처 결정은 귀사의 쿼리와 데이터양을 기준으로 테스트하여, 저렴한 저장이 지나치게 비싼 분석으로 이어지지 않도록 합니다.

검수 시 저희는 성공적인 분석뿐 아니라 소스 누락, 손상된 입력 데이터, 장애 이후의 재가동도 함께 검토합니다. 귀사의 팀은 데이터 모델, 운영 매뉴얼, 지정된 담당자를 전달받습니다. 계획 단계에서는 예시 보고서, 데이터 소스 목록, 알려진 데이터 규모, 예정된 사용자 그룹이 도움이 됩니다. 데이터 카탈로그는 무엇이 수집되었는지와 어디에 아직 빈틈이 있는지를 보여줍니다.

ERP, CRM, 생산 시스템의 수치가 서로 맞지 않는다면, 더 보기 좋은 대시보드로는 해결되지 않습니다. 저희는 소스를 연동하고, 형식을 통일하며, 오류가 있는 입력 데이터를 명확하게 드러내는 데이터 파이프라인을 구축합니다. 귀사의 현업 부서는 값이 어디에서 왔고 마지막으로 언제 갱신되었는지를 확인할 수 있습니다.

SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce, 데이터베이스, 파일, 인터페이스 연동 형식, 중복, 완결성, 타당성에 대한 검증 규칙을 갖춘 배치 및 스트리밍 파이프라인 자동화된 테스트와 승인 절차를 갖춘 버전 관리 파이프라인 원본부터 보고서까지 추적 가능한 데이터 계보 실행 중단과 품질 위반 시 알림을 포함한 운영

테스트를 갖춘 코드형 파이프라인 검증 규칙과 품질 보고서 데이터셋별 계보 기록

ETL은 목표 시스템에 적재하기 전에 데이터를 변환하는 방식이고, ELT에서는 처리가 주로 목표 플랫폼에서 이루어집니다. 저희는 데이터양, 보호 필요성, 사용 가능한 컴퓨팅 자원에 따라 선택합니다. 약어 자체보다 중요한 것은 필수 항목, 단위, 시간 정보, 업무 키에 대한 규칙입니다. 예를 들어 누락된 가격이 아무 경고 없이 0으로 처리되어서는 안 됩니다. 오류가 있는 레코드는 담당자와 수정 처리 방법을 포함한 명확한 해결 경로를 갖습니다.

증분 처리를 위해 저희는 진행 상태와 데이터 계보를 저장합니다. 지연된 이벤트, 사후 수정, 삭제된 소스 데이터에는 별도의 규칙이 필요합니다. Change Data Capture는 데이터베이스 변경을 포착할 수 있으며, 이 방식이 적합한지는 데이터베이스, 권한, 소스 운영에 미치는 영향을 기준으로 판단합니다. 버전이 관리되는 변환 로직과 테스트 데이터셋으로 열과 형식의 변경을 사전에 검증합니다. 재처리 시에는 안정적인 식별자나 대조 규칙을 사용하여, 다시 전달된 인보이스가 분석에서 중복으로 나타나지 않도록 합니다.