문제

기업 데이터는 세 가지 형태로 제공됩니다. 하지만 그 어떤 형태도 바로 AI에 활용할 수 있는 형태는 아닙니다.

구조화된 데이터베이스에는 소수의 전문가만이 이해할 수 있는 난해한 이름의 테이블이 수천 개 저장되어 있습니다. 문서는 의미 구조가 없는 서로 연결되지 않은 저장소에 보관됩니다. 기록은 분류 없이 축적되어 대규모 보존, 접근 및 검색이 불가능합니다. 데이터의 의미에 대한 지능이 없으면 AI는 추측에 의존할 뿐입니다. 그럴듯해 보이는 잘못된 답이야말로 가장 위험한 실수입니다.

누구도 해독할 수 없는 구조화된 데이터

수천 개의 테이블. 이해하기 어려운 열 이름. 모듈 간에 얽혀 있고 수년 전에 시스템을 구축한 사람들의 머릿속에만 존재하는 관계들.
의미 구조가 없는 문서

계약서, 정책, 매뉴얼, 보고서 등이 서로 연결되지 않은 매장 곳곳에 흩어져 있습니다. 의미 있는 검색이 불가능하고, 구조화된 데이터와 연결할 방법도 없습니다.
의미 없이 쌓이는 기록들

모든 유형의 기록이 분류 없이 누적됩니다. 보존 일정은 제각각입니다. 법적 보존 조치는 수동 프로세스입니다. 대규모 데이터 검색은 불가능합니다.

과정

AI가 복잡한 작업을 처리합니다. 당신은 모든 단계를 직접 제어할 수 있습니다.

Data Sense는 원시 데이터에서 실제 활용 가능한 인텔리전스에 이르기까지 10단계 워크플로우를 따릅니다. 각 단계마다 담당자가 검토한 후 결과물을 다음 단계로 넘깁니다. 그 결과, 단순한 근사치가 아닌 기업 수준의 정확도를 갖춘 인텔리전스 레이어를 얻을 수 있습니다.

운영 방식 (How It Works)

하나의 인텔리전스 레이어. 세 가지 기능.

Data Sense는 정형화된 데이터베이스, 비정형 문서, 모든 종류의 레코드 등 다양한 데이터 유형에서 AI가 데이터를 읽고, 관리하고, 활용할 수 있도록 만드는 데 필요한 인텔리전스를 구축합니다. Data Ask와 AI Warehouse의 모든 기능은 Data Sense가 구축한 기반 위에 작동합니다.

한 번만 구축하면 됩니다. 인텔리전스는 Solix 플랫폼은 물론 비 Solix 플랫폼까지 모든 하위 플랫폼으로 전달됩니다.

구조화된 방식: 애플리케이션 지식 그래프(AKG)

기업 스키마를 의미론적 인텔리전스 레이어로 자동 변환합니다. 비즈니스 운영에 필요한 모든 가치 흐름에서 각 테이블, 열, 관계가 무엇을 의미하는지 인코딩합니다. AI는 더 이상 추측하지 않고 이해합니다.

비정형: 콘텐츠 인텔리전스

문서를 수집, 보강 및 색인화하여 자연어로 쿼리할 수 있는 의미론적 레이어로 변환합니다. 모든 답변은 출처를 명시하여 원본 콘텐츠와 연결됩니다. 허황된 정보는 없습니다.

기록: 지능형 분류

저희 분류 체계가 아닌 고객님의 분류 체계, 보존 코드, 보안 등급, 사업 범주를 기준으로 기록을 분류합니다. AI가 분류를 수행하면 고객님은 검토 및 승인만 하시면 됩니다.

사전 제작된 AKG

기존에 사용 중인 애플리케이션과 바로 호환됩니다.

데이터베이스를 연결하고, AKG를 로드하고, 환경에 맞게 검토 및 사용자 정의한 다음, 바로 질문에 답할 수 있습니다. 스키마 매핑도 필요 없고, 몇 달씩 걸리는 설정 작업도 필요 없습니다. 다른 모든 애플리케이션의 경우, Data Sense Builder를 사용하여 사용자 정의 AKG를 구축할 수 있습니다.

오라클 E-비즈니스 스위트

재무, 구매, 주문 관리, 공급망 및 인사 관리 전반에 걸친 AKG 솔루션.
SAP(ECC 및 S/4HANA)

FI, CO, MM, SD, PP, PM 모듈을 모두 포함합니다. 전체 SAP 데이터 모델에 걸쳐 허브-위성 설계 방식을 적용합니다.
피플 소프트

PeopleTools의 관계형 모델 전체를 활용하여 HCM 및 재무 정보를 관리합니다.
JD 에드워즈

EnterpriseOne은 재무, 유통 및 제조 전반에 걸친 데이터 모델을 제공합니다.

차별화 요소

귀사의 관리 체제에 맞는 분류 체계를 사용하십시오. 저희의 분류 체계에 맞는 것이 아닙니다.

대부분의 도구는 자체적인 범주 체계(보안 분류, 보존 코드, 비즈니스 분류 체계 등)를 적용합니다. 그 결과, 도구가 제시하는 내용과 조직이 실제로 의미하는 바 사이에 지속적인 괴리가 발생합니다.

Data Sense는 사용자의 분류 체계를 기준으로 데이터를 분류합니다. 금융 서비스, 의료, 제약, 정부와 같은 규제 산업의 경우, 이러한 기능이 평가 결과를 좌우하는 중요한 요소가 되는 경우가 많습니다.

귀하의 보안 승인이 문제입니다. 저희의 문제가 아닙니다.
보존 코드는 사용자가 직접 작성한 것입니다. 도구가 임의로 부여한 대체물이 아닙니다.
귀사의 비즈니스 카테고리입니다. 귀사에서 실제로 데이터를 관리하는 방식과 일치합니다.
AI가 분류 작업을 자동화합니다. 최종 승인은 사람이 담당하며, 승인이 완료된 후에만 게시됩니다.

고객 사례

기업들이 이를 활용하는 곳.

데이터 센스는 조직에서 데이터를 이해하기 쉽고, 관리하기 쉽고, AI 활용에 적합하게 만들어야 하는 모든 곳에 적용할 수 있습니다.

지원 중단

기존 시스템을 폐기하고 데이터 접근성을 유지하세요. Data Sense는 보존된 데이터 위에 AKG를 구축하여 사용자가 마치 애플리케이션이 여전히 실행 중인 것처럼 정확하게 데이터를 쿼리할 수 있도록 합니다.
M&A 데이터 통합

수집된 데이터를 통합된 의미 계층에 저장합니다. 기존에는 몇 달씩 걸리던 엔티티 간 쿼리가 이제 첫날부터 가능하며, 이전에는 호환되지 않았던 시스템 간에도 작업할 수 있습니다.
ERP 현대화

클라우드 ERP로 마이그레이션하시나요? Data Sense는 기존 시스템 위에 AKG를 구축하여 전환 과정은 물론 전환 후에도 과거 데이터를 조회할 수 있도록 지원합니다.

플랫폼 통합

인텔리전스를 한 번만 구축하면 모든 플랫폼이 혜택을 받습니다.

Data Sense는 플랫폼에 구애받지 않습니다. 기존 관계형 시스템, 최신 클라우드 데이터 웨어하우스 및 모든 콘텐츠 소스에서 작동합니다. Data Sense가 구축한 인텔리전스는 필요한 모든 플랫폼으로 전달됩니다.

데이터 요청

AKG와 콘텐츠 인덱스를 사용하여 구조화된 데이터, 비구조화된 데이터 및 혼합 데이터(인용 및 관리 포함) 전반에 걸쳐 자연어 질문에 답변합니다.
AI 창고

데이터 감지 인텔리전스를 활용하여 고객이 구축한 AI 애플리케이션을 관리되는 엔터프라이즈 데이터에 기반을 두도록 지원합니다.
엔터프라이즈 데이터 거버넌스

지능형 분류 태그를 사용하여 Solix 및 비 Solix 플랫폼 전반에 걸쳐 정책 시행을 강화합니다.
공통 데이터 플랫폼

데이터 센스 인텔리전스는 보존된 데이터를 쿼리할 수 있도록 만들어, 조용한 아카이브를 작동하는 답변 엔진으로 탈바꿈시킵니다.

데이터 센스를 선택하는 이유

이 제품을 차별화하는 네 가지 요소.

01

자동이지 수동이 아닙니다.

AKG는 원시 스키마에서 생성됩니다. 수동으로 구축한 시맨틱 레이어도 없고, 작동하기 위해 몇 달씩 걸리는 데이터 엔지니어링 작업도 필요 없습니다.
02

우리의 분류 체계가 아닌, 당신의 분류 체계입니다.

지능형 분류는 규제 체계에 위배됩니다. 규제 산업의 경우, 이러한 기능이 계약 성사에 결정적인 역할을 하는 경우가 많습니다.
03

모든 단계에서 사람의 검토가 이루어집니다.

AI가 작업을 처리하고, 사람이 승인한 후에야 다음 단계로 넘어갑니다. 기업 수준의 정확도를 제공하며, 단순히 최선을 다해 근사치를 내는 것이 아닙니다.
04

플랫폼에 구애받지 않도록 설계되었습니다.

기존 관계형 시스템, 최신 클라우드 데이터 저장소 및 모든 콘텐츠 소스에서 작동합니다. 한 번 구축하면 인텔리전스가 모든 곳에 적용됩니다.