데이터 솔루션

SDQ

(Smart Data Quality)

SDQ는 체계적인 전사 데이터 품질 관리 프로세스를 구축하여 데이터 품질 제고 및 안정성의 확보로 전사 차원의 업무 효율성 향상에 기여합니다. [Smart] 데이터 표준(단어, 용어, 도메인) 관리를 통한 DA(Data Architecture) 업무를 지원합니다. [Data] 누구나 쉽게 사용 가능한 가벼운 구조의 설계로 데이터 품질 관리 프로세스를 빠르고 안정적으로 수행합니다. [Quality] 데이터 품질 진단 및 개선을 수행하는데 있어 품질진단 대상에 대한 자동화된 진단 수행 및 결과를 분석합니다.

SDQ 솔루션 이점

데이터 품질 관리 효율성 향상
데이터 진단결과의 가시성을 높여 품질현황의 파악이 용이합니다. 또한 심플하면서 스마트한 데이터 품질진단 및 보고서로 데이터 품질관리 활동의 효율성을 향상시킵니다.
데이터 품질의 신뢰성 확보
스케줄을 생성하고 주기적인 자동 진단을 수행합니다. 신규 유입데이터에 대한 지속적인 품질현황 파악과 개선이 가능하며 데이터의 신뢰성을 확보합니다.
데이터 운영 안정성 확보
근본적인 원인 분석을 위한 오류 추정 데이터가 제공되고 이를 근거로 오류를 유발시키는 원천 프로그램을 추적하여 개선케 함으로써 운영시스템의 데이터 안전성을 확보합니다.

SDQ 특징	세부 항목
행정안전부 품질진단 기준 제공	행정안전부 품질진단 기준을 기본적으로 제공 값 진단 이외의 표준, 구조진단을 포함 개방데이터 지정 기능 등 공공데이터 품질에 특화된 품질진단 기준을 포함
심플하지만 스마트한 품질진단 기능	데이터품질진단 기능에 중점을 둔 심플 설계 도메인기반 데이터 품질진단의 편리한 기능 직관적인 UI구성으로 사용자 중심 기능
빠르고 편리한 품질진단	멀티 쓰레드 기능을 활용한 진단 성능 확보 예약기능을 활용한 효율적 자원활용 DBMS의 병렬처리 기능 활용 가능
OPEN SOURCE S/W기반 솔루션	확장성과 유연성을 고려한 아키텍처 다양한 플랫폼 지원

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SDQ for AI

(AI training data quality management solution)

SDQ for AI는 비투엔의 AI/빅데이터 기술 및 노하우를 바탕으로 개발된 인공지능 학습용 데이터 품질관리 솔루션으로, AI 학습 데이터의 체계적인 품질관리 기능을 제공함으로써 고품질 AI 학습 데이터 확보의 기틀을 마련합니다.

SDQ for AI 솔루션 이점

다양한 분야의 학습데이터에 대한 품질관리 완벽 지원
SDQ for AI는 자연어, 헬스케어, 자율주행 등 다양한 분야의 학습 데이터에 대한 고도화된 검사 및 분석 기능을 제공합니다. 또한 'AI 학습 데이터 구문 정확성 검사 용역'을 수행하며 축적한 국가 단위 AI 데이터 품질관리 경험을 바탕으로, 산업 전반에 적용 가능한 전문성과 안정성을 확보하였습니다.
GUI 기반 설정 방식을 적용하여 사용자 편의성 향상
GUI 기반의 설정 방식을 적용하여 비 개발자도 편리하게 학습 데이터에 대한 품질 검사 수행 가능합니다. 또한 복잡한 계층 구조의 AI 학습용 데이터를 이해하기 쉬운 grid 형태로 변환하여 제공함으로써 설계자, 품질 관리자간의 명확한 의사소통을 지원합니다.
대량의 학습 데이터에 대한 빠른 검사 성능 제공
500만개 이상의 파일로 구성된 대량의 학습 데이터에 대한 빠른 검사 및 분석 속도를 보장합니다.

SDQ for AI 특징	세부 항목
검사 규칙 자동 생성	글로벌 표준 JSON 스키마 기반 검사 규칙 자동 생성 기능 제공 복잡한 계층 구조를 표 형태로 표현하여 편리하고 명확한 데이터 구조 파악 가능 GUI를 통한 세부 검사규칙 편집 기능 제공
구문 정확성 검사	NIA 품질관리 가이드라인에 정의된 구문 정확성 검사의 3가지 세부 지표 검사 기능 제공 파일의 완전성 검사 기능 지원 XML, CSV 등 다른 포맷의 어노테이션 파일에 대한 구문 정확성 검사 기능
통계 다양성 분석	데이터 규모, 클래스 별 분포 등 GUI를 활용한 통계 다양성 분석 기능 제공 다양한 정보를 결합하고 변환하여 원하는 통계 정보를 산출할 수 있는 복합 통계 산출 기능 제공
종합 결과 리포트 자동 생성	구문 정확성 검사 및 통계 다양성 검사 결과 리포트 자동 생성 기능 제공 (엑셀 형식) 구문 정확성 검사 세부 지표 별 오류 목록 추출 기능 제공 (CSV 형식)

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SMETA

(Smart Metadata)

비투엔의 다양한 공공데이터 개방 경험과 기술력이 집약된 SMETA는 전사데이터의 메타정보를 통합관리하는 솔루션입니다. SMETA는 데이터 표준, 데이터 구조, 데이터 변경 영향 등에 대한 정보를 제공하여 기관이 보유하고 있는 데이터의 일관성을 보장하며 데이터 구조에 대한 품질 기반 마련 및 데이터 접근성 향상 등 데이터 자산에 대한 놀라운 투명성을 제공합니다.

SMETA 솔루션 이점

신뢰성 있는 표준 메타데이터 관리
분류어 사용으로 용어의 도메인 일관성 보장과 유사어/금칙어 관리 기능을 통해 표현의 일관성을 보장함으로 신뢰성 있는 표준사전 관리가 가능합니다. 또한, 코드도메인 유효값 관리를 통한 데이터품질 저하 방지와 영향도 조회로 데이터의 정합성을 보장합니다.
체계적인 DBMS 오브젝트 관리
전사 DBMS 카탈로그 수집 및 DBMS VS 표준/모델 GAP분석을 통해 현행화 검증이 가능합니다. 또한, 역할별 결재권자 신청/승인 프로세스 지원과 DBMS 오브젝트 변경 이력 관리가 용이합니다.

SMETA 특징	세부 항목
데이터 표준 관리	전사의 단어, 도메인, 용어 등록 및 관리 도메인 그룹 관리, 코드 조회 금칙어/ 유사어 관리, 행정용어사전 등록 및 관리
데이터 모델 관리	주제영역 등록 및 관리, 엔터티, 속성 등 모델 등록 및 관리 ER-Win 모델 연계
데이터베이스 관리	DBMS 테이블, DBMS 인덱스 등록 및 관리 DDL 및 Object 자동 생성 시스템 DBMS Gap 분석 및 통계
기타 지원 도구	메타데이터 요청 및 승인 프로세스 표준화 지원 도구, 공지사항 게시, 통합 검색 Eclipse 용어 검색 및 활용 도구 Plug-in

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SFLOW

(Smart Data Integration)

비투엔의 데이터처리 기술과 노하우를 집약시킨 SFLOW는 데이터 수집 및 통합을 위한 솔루션으로 기업 내/외부의 다양한 유형의 데이터를 쉽고 빠르게 수집하고, 업무시스템 및 데이터 분석시스템에 제공함으로써 데이터 중심의 비즈니스 기틀을 제공합니다.

SFLOW 솔루션 이점

Configuration
프로그래밍 방식이 아닌 GUI 기반의 설정 방식을 적용하여 개발 생산성 및 일관된 품질을 보장합니다.
Overall
HTTP, FTP, JMS 등의 프로토콜을 지원하고 다양한 유형의 DB, File 및 센서 데이터 수집 기능을 제공합니다.
Realtime
대시보드, 토폴로지 맵 중심의 실시간 모니터링 환경을 제공하여 신속한 장애식별과 대응체계 수립이 가능합니다.
Enhancement
수집 데이터에 대한 빅데이터 플랫폼 직접 연동 기능을 통해 데이터의 가치 확장이 가능합니다.

SFLOW 특징	세부 항목
서비스	HTTP, FTP 프로토콜 서비스 방식과 SFLOW 에이전트간 전용 메시지 통신 방식을 모두 지원 메시지 릴레이 기능을 통해 망분리 환경에서도 온라인 데이터 처리 지원
프로세스	다양한 데이터 처리 요구사항을 충족하기 위해 컴포넌트 간 조합기능 제공 프로세스 디자인, 버전관리, 런타임 배포 기능 제공
모니터링	토폴로지 맵-대시보드-처리이력-상세 트래킹을 통한 통합 모니터링 제공 장애 발생시 운영자가 빠르게 인지하고 대응할 수 있도록 다양한 알람 기능 제공
원격제어	중앙시스템 운영자에 의한 분산 에이전트 제어 및 각종 조회 기능 제공 스마트 업데이트를 통한 패치 및 업그레이드 제공

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SPORTAL

(Smart Data Portal)

전사 데이터 자산의 검색부터 이해·신청·활용까지 전 과정을 끊김 없이 지원하는 데이터 활용 중심 포탈입니다. 메타데이터, 품질, 카탈로그, 리니지 정보를 통합 제공하여 전사 데이터 자산의 접근성과 활용성을 높이고, 데이터 흐름과 연관 관계를 기반으로 사용자가 원하는 데이터를 명확하게 파악할 수 있는 환경을 제공합니다.

SPORTAL 솔루션 이점

전사 데이터 자산을 하나로 연결한 편리한 검색 및 탐색
전사에 분산된 다양한 데이터 자산(컬럼/테이블, 대시보드, 리포트 등)을 대상으로 통합 검색과 연관 자산 탐색을 제공하여, 사용자가 원하는 데이터를 쉽고 빠르게 찾을 수 있습니다.
메타·품질·리니지 정보에 기반한 명확한 판단
기술(IT)·업무(Biz) 메타데이터, 데이터 표준 및 품질, 리니지 정보를 통합하고 Single View로 재구성하여, 데이터의 의미·출처·신뢰도를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 활용 가능 여부를 명확하게 판단할 수 있습니다.
검색부터 신청과 승인까지의 전 과정을 끊김 없이 연결하는 신속한 활용
선택한 데이터에 대한 활용 요청 및 승인 절차를 포탈 내부에서 일관되게 처리하여, 사용자가 단일 시스템에서 검색부터 활용까지의 전 과정을 신속하게 수행합니다.

SPORTAL 특징	세부 항목
전사 데이터 자산을 한눈에 연결하는 데이터 카탈로그	전사에 분산된 데이터 자산(DB, ETL, 리포트, 대시보드 등)을 유형별로 통합 관리하여 데이터 자산 현황을 한눈에 파악 기술(IT)·업무(Biz) 메타데이터, 데이터 품질, 리니지 정보를 함께 제공해 데이터의 의미와 신뢰도까지 직관적으로 이해
검색 한 번으로 맥락까지 확장되는 통합 검색과 연관 탐색	자체 검색엔진을 기반으로 키워드·자연어 검색을 지원하여 다양한 데이터 자산을 빠르고 정확하게 탐색 시각화된 데이터 리니지를 활용해 연관 데이터와 영향 관계를 따라가며 탐색 범위를 자연스럽게 확장
전사 데이터 현황을 직관적으로 조망하는 데이터맵	전사 데이터 자산의 구성과 규모를 Tree Map 차트로 시각화하여 데이터 분포와 특성을 직관적으로 인지 시스템, 리소스, 자산 유형별로 Drill-down 방식의 상세 조회를 지원해 필요한 자산을 단계적으로 확인
사용자 맞춤형 UI/UX로 역할별 개인화된 대시보드	최근조회, 즐겨찾기, 나의 자산, 추천 자산 등을 역할별로 구성해 개인화된 대시보드 제공 신청, 승인, 댓글, 검색, 등록 등 사용자 활동 이력을 마이페이지에서 통합 관리하여 업무 흐름 가시성 확보
데이터 공개, 활용, 개선까지 체계적인 권한 정책 및 프로세스	부서·개인·자산 단위의 권한 관리를 통해 데이터 활용성과 보안성을 동시에 확보 오류 신고 및 피드백 절차를 표준화하여 데이터 이슈를 체계적으로 관리하고 개선 사이클을 정착
데이터 관리·분석·AI를 연결하는 표준화된 에코시스템 연동	카탈로그 구성 정보의 일관성을 유지하기 위해 SMETA, SDQ 등 데이터 관리 솔루션과 유기적으로 연계 ETL, BI, 데이터분석 및 AI 시스템과의 연동을 고려한 확장형 포탈 구조로 활용 범위 지속 확대

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HYPERGLORY

(AI Knowledge Management Platform)

기업내 흩어져 있는 문서, 보고서, 이메일, RDB 등 다양한 형식의 방대한 데이터를 통합·관리하고, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용해 필요한 정보를 검색·추출한 뒤 AI가 맥락을 이해하여 추천·해석·판단까지 수행할 수 있도록 지원하는 엔터프라이즈 지식 플랫폼입니다. 이를 통해 업무 프로세스는 간소화되고, 운영 효율은 높아지며, 급변하는 비즈니스 환경에 민첩하게 대응할 수 있습니다.

HYPERGLORY 솔루션 이점

산업 지식 기반의 고품질 응답
산업별 업무 문맥을 이해하고 특화 지식을 학습한 AI가 정확하고 자연스러운 답변을 제공합니다.
비즈니스 맞춤형 AI 구현
Q&A 챗봇, 지식관리, 교육 보조 등 다양한 활용 시나리오에 맞춰 유연한 시스템 설계가 가능합니다.
지식 기반 의사결정 자동화
규정·정책 검토부터 요약·인사이트 생성, 맥락 기반 정보 추천까지 자동화해 리스크를 줄이고 업무 생산성을 높입니다.
역할기반 접근 제어 적용
RBAC 기반 보안 정책과 데이터 레벨 필터링을 통한 접근 권한 세분화 및 보안성을 강화합니다.

HYPERGLORY 특징	세부 항목
온프레미스 AI 구축 지원	민감 데이터 내부 처리로 외부 유출 리스크 최소화 엄격한 보안·규제 환경(금융/공공 등)에서도 안전한 AI 도입·운영 가능
다양한 데이터 및 업무 시나리오 적용	문서·이미지·RDB 등 이기종 데이터를 연결해, 필요한 사람이 필요한 데이터에 쉽게 접근·활용하는 데이터 민주화 구현 부서/업무별 특성에 맞춘 최적화 데이터 처리 파이프라인 구성 지원 복잡하고 다양한 비즈니스 요구사항에 유연하게 대응하는 확장 가능한 아키텍처
비전문가도 가능한 RAG 관리	복잡한 코딩 없이 직관적인 UI 전문 지식 없이도 손쉽게 데이터 관리 및 운영 가능 시각화·자동화 기반으로 운영 효율 향상
맞춤형 데이터 파이프라인·엔드포인트 지원	멀티 파이프라인을 동시 생성·운영으로 다양한 데이터 처리 요구 대응 파이프라인 커스텀 함수 적용으로 업무별 최적 처리 로직 구현 파이프라인별 독립 API 엔드포인트 제공으로 시스템 연계·통합 용이성 증대