업무 지식은 Ontology와 Knowledge Graph로 구조화하고, 데이터는 분석 목적에 맞게 정비합니다. 적용 업무와 플랫폼을 설계한 뒤 Agent, 업무 화면과 기존 시스템 연계를 구축하고 운영합니다.
규정과 문서, 데이터 정의와 전문가의 판단 기준을 검증 가능한 Knowledge 자산으로 구축합니다.
서비스 보기 →적용 업무와 지식·데이터 준비도, 보안과 운영 요건을 확인하고 플랫폼과 목표 구조를 정합니다.
서비스 보기 →업무 데이터를 분석하고 원인과 대안, 영향을 제시하는 Agent와 업무 Application을 구축합니다.
서비스 보기 →Agent의 평가와 권한, 실행 이력, Knowledge와 업무 기준의 변경을 관리합니다.
서비스 보기 →업무 개념과 관계, Business Rules, 예외와 판단 근거를 구조화하고 검증·승인·변경관리 기준을 적용합니다.
LLM과 Multi-Model 검토로 Knowledge 구축을 빠르게 수행하되 특정 그래프 제품을 전제로 하지 않고 업무 목적과 Knowledge Model을 먼저 정합니다.
Enterprise Knowledge Engineering 자세히 보기 →AX 전략과 우선 적용 업무, 지식·데이터 준비도, 보안, 기존 시스템과 운영 책임을 확인합니다.
이를 기준으로 Snowflake·Cloud AI·온프레미스 플랫폼을 비교하고 목표 아키텍처와 구축 로드맵을 수립합니다.
AI Platform Assessment 자세히 보기 →업무지식과 데이터를 기반으로 변화 신호를 포착하고 원인과 영향을 분석합니다. 예측·시뮬레이션·최적화 모델을 Agent와 결합해 근거와 대안을 검토하고 후속 업무로 이어지는 Application을 구축합니다.
Agentic Analytics & Applications 보기 →배포 전 평가와 승인 기준을 정의하고, 운영 중에는 실행 이력과 품질, 성능과 비용, 장애와 변경을 지속적으로 관리합니다. 고객의 운영 모델에 따라 AgentOps 기반 구축과 Managed Operations를 제공합니다.
AgentOps & Managed Operations 보기 →전사 혁신, ERP, BI·DW, Data Governance, 경영관리와 시스템 구축 경험을 바탕으로 사용자의 질문과 필요한 근거, 승인과 예외 처리 방식을 확인합니다.
업무 수행 과정에서 확인한 지식을 Project Knowledge로 관리하고, 검증된 내용은 Knowledge Graph와 표준에 반영합니다. 이를 바탕으로 Agent가 수행할 일과 사람이 검토하고 결정할 일을 구분합니다.
Enterprise Knowledge 구축, AI 플랫폼 검토, Agentic Analytics와 업무 Application 구축 또는 AgentOps 중 현재 필요한 범위를 확인합니다.
Agentic Enterprise 상담하기 →