현업의 프로세스와 판단 기준, 데이터의 의미와 관계를 구조화합니다. 이를 기반으로 AI Agent와 업무 Application을 구축하고, 결과의 검증·통제와 지속적인 개선에 필요한 운영체계를 마련합니다.
넥스엔브릿지는 Snowflake 데이터 플랫폼과 기업용 AI Agent·Application을 설계하고 구축합니다. 업무 판단 설계에 따라 고객의 문제를 파악하고 현업 지식과 컨설팅 방법론, 산업별 베스트 프랙티스를 검토해 판단 기준을 정의합니다. SCM과 금융 등 분야별 업무 특성과 규정을 반영해 필요한 기능을 개발하고 검증합니다.
업무 프로세스와 판단 기준, 데이터의 의미와 관계, AI가 수행할 역할과 통제 기준이 함께 정의되어야 합니다. Ontology·Knowledge Graph·Semantic Layer는 이를 AI가 활용할 수 있는 Knowledge Foundation으로 구현하는 수단입니다.
업무 지식과 판단 기준, 데이터 구조를 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 정비합니다.
Knowledge와 Data를 활용해 실제 업무를 수행하는 AI Agent와 Application을 구현합니다.
결과를 검증·통제하고, 변경 이력과 업무 판단을 운영 지식으로 축적합니다.
업무 분석과 기준 정의부터
데이터 플랫폼·AI 구축과 운영까지 수행합니다.
전략과 프로세스, 데이터와 시스템, AI와 Application을 별도 프로젝트로 분리하지 않습니다. 경영 목표와 현업 과제를 기준으로 우선순위와 이행 범위를 정합니다.
경영 목표와 현업 과제를 기준으로 AX·데이터 전략, PI·ISP, 목표 프로세스와 운영모델을 정의합니다.
ERP·SAP와 업무 시스템, 데이터 플랫폼·모델·거버넌스를 목표 구조에 맞게 재설계하고 전환합니다.
기업의 업무 지식과 데이터를 Agentic Analytics와 업무 Application에 적용하고, 운영·통제 체계를 마련합니다.
넥스엔브릿지의 핵심 구성원은 글로벌 컨설팅과 대기업 현업에서 전략, 프로세스, 데이터·IT 전환을 담당했습니다. 이 경험을 바탕으로 문제의 가설을 제시하고, 고객의 업무와 데이터로 검증해 실행 가능한 해결안을 설계·구축합니다.
현업의 프로세스, 운영 조건과 의사결정 방식을 기준으로 과제를 정의합니다.
문제의 원인을 분석하고, 개선 과제와 우선순위, 실행 계획을 수립합니다.
업무 기준을 데이터 구조와 AI Agent, 업무 Application으로 구현합니다.
회사 기본 정보와 주요 사업 영역입니다.
검토 중인 업무 과제와 데이터 환경을 바탕으로 진단·설계, 구축·전환, 운영·고도화 중 필요한 범위를 확인합니다.
프로젝트의 범위와 전제조건, 책임을
제안 단계부터 명확히 제시합니다.