Solutions · Ontology

온톨로지 기반 AI 에이전트 솔루션,
Ontology

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Ontology

여러 시스템에 흩어진 데이터와 AI 에이전트를 하나의 관계 구조로 연결해,
복잡한 질문과 업무 요청에 필요한 정보를 찾고 실행할 수 있도록 지원합니다.

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WHY ONTOLOGY

분산된 데이터와 높은 구축 의존도가
AI 활용과 확장을 어렵게 합니다.

  1. 분산된 데이터 자산
    데이터와 AI 에이전트가 여러 플랫폼과 시스템에
    분산돼 필요한 자산을 찾고 재사용하기 어렵습니다.
  2. 높은 구축 의존도
    전문 인력 중심의 구축 방식은 변경·확장 시
    추가 개발과 운영 부담으로 이어질 수 있습니다.
  3. 변경·확장의 제약
    구성·변경이 특정 전문 인력에 의존하면 업무 변화에 맞춰 빠르게 조정하기 어렵습니다.
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BEFORE & AFTER

기존방식 vs 온톨로지

기존 방식

Before
  • 몇 주~몇 개월 구축
  • 전문 엔지니어 상주 비용
  • 변경 시 재계약
VS

온톨로지

After
  • 노코드로 직접 구성
  • 이관 없이 즉시 연동
  • 업무 변화에 맞춰 바로 조정
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WHAT IS ONTOLOGY

데이터의 의미와 관계를 구조화해,
AI가 업무 맥락을 이해하도록 합니다.

  • 관계 그래프
    흩어진 데이터·에이전트를
    관계로 이어,
    하나의 지도처럼 연결합니다.
  • 노코드 빌더
    코드 없이 노드만 추가하면, 관계와
    설명까지 AI가 자동 제안하고 전문 인력
    없이 도메인 전문가가 직접 만듭니다.
  • 오픈 커넥터
    Databricks 등 이미 쓰는
    도구·플랫폼에 그대로 붙어,
    데이터를 새로 옮기지 않습니다.
  • 유연한 실행
    질의가 들어오면 관계 그래프를 보고
    무엇을 먼저·다음에 호출할지
    그 자리에서 판단해 실행합니다.

KEY FEATURES

필요한 정보를 관계로 찾고,
실행 경로와 접근 권한까지 관리합니다.

  • 관계 추론 답변
    질문 하나에 관련된 데이터·에이전트를 관계를 따라 찾아,
    흩어진 정보를 하나로 모아 답합니다.
  • 썸네일
    실행 단위 추적
    관계 그래프를 따라 실행되기 때문에,
    어느 노드에서 무슨 일이 있었는지 그대로 추적됩니다.
  • 썸네일
    노드 단위 권한 유지
    내가 접근 권한이 있는 데이터·에이전트만 노드로 추가할 수 있고,
    완성된 그래프를 조직에 공유해도 개별 노드의 접근 권한은 그대로 유지됩니다.
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IMPACT

데이터 활용은 쉬워지고,
관리 기준은 명확해집니다.

  • 의사결정 속도 개선
  • 예산 재배치 여력 확보
  • 컴플라이언스·보안 리스크 감소

ADOPTION FLOW

진단부터 운영·확산까지,
단계적으로 적용합니다.

  1. 진단
    흩어진 데이터·에이전트 현황과
    필요한 니즈를 파악합니다.
  2. 연동
    기존 자산은 그대로 가져오고,
    커넥터로 이어 노드로 추가합니다.
  3. 관계 구성
    관계를 정의해 온톨로지를 구성하고,
    필요하면 AI가 자동 완성합니다.
  4. 운영·확산
    업무 변화에 맞춰 직접 수정하고,
    조직 공유로 다른 팀에 확산합니다.

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