QData
정형·
파이프라인
수집부터 활용까지 한 흐름으로설비 제어기와 계측기부터 운영 시스템까지 표준 커넥터로 연결하고, 통신이 끊겨도 엣지에 임시 저장해 데이터 유실을 막습니다.
비정형 처리
문서·표와 도면이 섞인 업무 문서를 의미 단위로 정리하고, 문자 인식(OCR)과 음성 인식(STT)으로 검색·
의미 기반 지식화
검색을 넘어 추론까지공통 데이터 형식과 용어 체계로 서로 다른 이름과 단위를 통일하고, 데이터 관계와 의미 기반 검색을 함께 지원합니다.
데이터·
품질과 성능을 함께 데이터 품질과 변경 이력을 확인하고, 변화가 생기면 AI 모델을 재학습·
서로 다른 형식과 기준으로 쌓인 데이터를 하나로 연결합니다
QData는 여러 시스템과 조직에 흩어진 데이터를 연결해 분석과 AI에 활용할 수 있는 형태로 정리합니다.
AI가 활용할 수 있는 데이터 구축 과정
흩어진 데이터 원본을 연결해 6단계로 다듬고, 목적에 맞는 AI 데이터로 만들어 서비스까지 연결합니다.
품질·
데이터를 자산으로 만드는 핵심 기능
수집한 데이터가 찾아 쓸 수 있는 지식이 되기까지, 모든 단계를 한곳에서 관리합니다.
처리 현황 추적
문서를 등록한 뒤 분석부터 검색 반영까지의 처리 단계를 문서별로 확인합니다.
- 단계별 상태 문서 분석·
분할· 의미 변환 진행을 문서별로 표시 - 변경 감지 신규·
업데이트· 삭제를 자동 반영 - 개인정보 표시 민감 정보 포함 문서 별도 표기
검색 단위 최적화
문서 분할 방식에 따라 검색 결과가 달라집니다. 분할 결과를 지표로 점검해 검색 품질을 높입니다.
- 품질 지표 길이·
특수문자· 중복· 의미 완결성 점검 - 문서별 진단 임계 초과 문서를 주의·
경고로 분류 - 분할 규칙 관리 크기·
오버랩· 분할 방식 전역 설정
벡터 품질 검증
텍스트를 AI가 찾을 수 있는 벡터로 바꾼 뒤, 처리량과 지연, 색인 상태를 지속적으로 확인합니다.
- 모델별 현황 벡터 차원·
처리량· 지연 비교 - 색인 상태 컬렉션·
디스크 사용· 인덱스 방식 확인 - 재순위 검토 검색 품질 개선 후보를 비교
실패 문서 재처리
암호화나 용량 문제로 처리가 멈춘 문서를 찾아 자동 또는 수동으로 다시 처리합니다.
- 실패 단계 기록 문서 분석·
분할· 의미 변환 중 어디서 멈췄는지 기록 - 자동 재처리 재시도 횟수·
우선순위로 큐 관리 - 수동 처리 분기 자동 복구 불가 건은 담당자 통보
권한 기반 접근 제어
사용자 권한에 따라 AI가 참조할 수 있는 문서 범위를 나누고, 개인정보를 안전하게 가립니다.
- 폴더 단위 권한 전체·
부서별· 특정 공개 범위 지정 - 개인정보 마스킹 민감 항목 포함 문서를 표시·
가림 - 반영 상태 확인 문서별 청크 수와 처리 상태
업계 표준 위에서 데이터를 다룹니다
산업 데이터 상호운용 표준과 데이터 관리 관행을 참조해 설계합니다.
이런 조직에 적합합니다
데이터가 흩어져 AI 도입을 시작하기 어려운 조직에 적합합니다.
데이터 정비에서 막혀 있는 제조 조직
태그 체계와 단위가 라인마다 달라, 검증할 때마다 정제부터 다시 하느라 모델 고도화에 시간을 못 쓰는 조직
설비망과 업무망이 분리된 운영 조직
설비 데이터와 생산·
기술 문서가 흩어져 있는 기업
작업표준서·
폐쇄망·
외부 반출이 불가능한 데이터를 내부에 둔 채로 표준화와 AI 활용 기반을 갖춰야 하는 공공·