Data Platforms & Engineering
복잡한 기업 데이터를
분석과 AI에 활용할 기반으로
원천 데이터의 업무 의미와 계산 기준을 검토하고, 데이터 모델·시맨틱 계층·통합 파이프라인과 운영 체계를 설계합니다. 고객 환경과 적용 목적에 따라 이관·연계 범위를 정합니다.
Delivery Scope
데이터 구조·의미·흐름을 함께 설계합니다
테이블 이관만으로 분석 환경이 완성되지는 않습니다. 어떤 기준으로 집계하고 비교할지, AI가 어떤 데이터를 사용할지까지 구축 범위에 포함합니다.
데이터 모델과 시맨틱 정의
데이터 단위, 관계, 이력, 지표와 계산 기준을 정의해 업무 질문에 일관된 데이터를 제공합니다.
이관과 통합
원천 시스템의 인터페이스와 부하, 이력·증분 요건을 검토해 이관·연계 방식을 결정합니다.
검증과 운영
원천 대비 정합성, 데이터 품질, 계보·권한과 비용·성능을 검증하고 운영 기준을 마련합니다.
Platform Expertise
Snowflake 전문 서비스
Snowflake 기반 데이터·AI 환경의 구축, SAP 전환, 통합과 운영을 제공합니다. 각 서비스에서 상세 범위와 검토 기준을 확인할 수 있습니다.
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 →Knowledge & Data
업무 지식과 데이터 기반의 역할을 구분합니다
Knowledge Engineering은 업무 개념·판단 기준·규칙과 근거를 관리합니다. 데이터 플랫폼은 이를 실제 데이터 구조, 계산과 접근 방식에 반영합니다. 지표와 규칙이 서로 다르게 정의되지 않도록 공통 기준을 적용합니다.
Enterprise Knowledge Engineering →