AI 전략부터
지식·데이터·Application과 운영까지
현업과 컨설팅 경험으로 문제와 해결 방향을 구체화하고, 필요한 지식·데이터 기반과 AI Application을 설계·구현합니다. 고객의 업무 특성과 기존 환경에 맞춰 서비스 범위를 구성합니다.
고객의 과제에 맞춰 수행 범위를 구성합니다
문제 정의와 전략 수립, Knowledge Engineering, 데이터 플랫폼, Application 구축과 운영을 제공합니다. 모든 서비스를 일괄 도입할 필요는 없습니다.
AI 전략·아키텍처
사업 목표와 업무 특성에 따라 AI 적용 과제, 플랫폼과 구축 로드맵을 설계합니다.
자세히 보기 →Enterprise Knowledge Engineering
업무 개념, 계산 기준, 판단 조건과 예외를 구조화하고, AI가 활용할 지식과 검증 기준으로 관리합니다.
자세히 보기 →데이터 플랫폼·엔지니어링
SAP와 업무 시스템의 데이터를 분석·AI 활용 목적에 맞게 통합하고, 데이터 모델과 시맨틱 계층을 구축합니다.
자세히 보기 →Agentic Analytics & Applications
분석·예측·시뮬레이션과 대안 비교를 수행하는 Agent와 업무 Application을 구현합니다.
자세히 보기 →AgentOps & Managed Operations
Agent의 품질, 권한, 실행 이력과 변경을 관리하고, 현업 적용 이후의 운영과 개선을 지원합니다.
자세히 보기 →AI 적용 과제와 구축 로드맵을 설계합니다
AX 전략과 우선 적용 업무를 검토하고, 지식·데이터·시스템 현황과 보안·운영 조건에 맞는 목표 아키텍처를 설계합니다. 플랫폼 비교는 그 설계의 일부입니다.
서비스 자세히 보기 →업무 지식을 구현과 검증의 기준으로 만듭니다
업무 개념과 관계, 계산 기준, Business Rules와 예외를 구조화합니다. 출처·검증·승인·변경관리를 적용하고, 고객 환경에 맞는 지식 표현과 서비스 방식을 선택합니다.
서비스 자세히 보기 →분석과 AI에 활용할 데이터 기반을 구축합니다
분석에 필요한 데이터 구조와 업무 용어·지표 정의를 설계하고, 수집·통합·이관과 운영 체계를 구축합니다. Snowflake는 이 영역의 주요 구현 플랫폼입니다.
서비스 자세히 보기 →업무 기준을 Agent와 Application으로 구현합니다
업무 지식과 데이터를 바탕으로 원인 분석, 예측·시뮬레이션과 대안 비교를 수행하는 Agent와 화면을 구현합니다. 계산·판단 근거와 사람의 검토 지점을 함께 설계합니다.
서비스 자세히 보기 →현업 적용 이후의 운영과 개선을 지원합니다
배포 전 평가와 승인 기준을 정의하고, 운영 중 품질·권한·비용·장애·변경을 관리합니다. 실제 사용 사례와 오류 분석을 바탕으로 Knowledge와 Application을 보완합니다.
서비스 자세히 보기 →Snowflake 전문 서비스
데이터 플랫폼·엔지니어링의 상세 수행 범위입니다.
AI-Ready Data Foundation
데이터 구조의 복잡성을 줄이고, 업무 용어·지표·관계를 분석과 AI에 활용할 수 있도록 모델링합니다.
자세히 보기 →SAP to Snowflake Migration
SAP의 업무 의미, 이력과 계산 기준을 검토해 데이터·분석 자산을 이관하고 검증합니다.
자세히 보기 →Data Engineering & Integration
업무 시스템과 외부 데이터를 통합하고, 수집·변환·품질 관리 파이프라인을 구축합니다.
자세히 보기 →FinOps & Managed Services
플랫폼 비용·성능·보안과 데이터 파이프라인을 관리하고 운영 중인 환경을 개선합니다.
자세히 보기 →구체적인 업무 적용 분야를 확인하세요
서비스는 수행 범위를, Applications는 해결할 업무 과제를 설명합니다.