AI의 성패는 데이터 준비에서 갈립니다. fff
빅스데이터는 AI가 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 설계하고, 자연어로 바로 묻고 답하는 환경까지 구현합니다.
AI-Ready Data for Agentic Intelligence
BigXData는 기업 데이터를 AI가 이해할 수 있는 구조로 재설계합니다. 데이터 모델, KPI, 업무 용어, 권한, 시맨틱 레이어를 연결해 AI Agent가 스스로 분석하고 추론하며 설명하는 기반을 만듭니다.
3분기 매출 증가는 수도권 B2B 채널의 재구매율 상승과 신규 캠페인 전환율 개선이 주요 원인입니다.
이번 달 매출 하락 원인을 분석하고핵심 인사이트까지 요약해줘.
데이터는 있지만,
AI가 이해할 수 없습니다.
AI의 성패는 모델이 아니라 데이터 준비에서 갈립니다. 기업 데이터가 업무 의미, 지표 정의, 관계 구조를 갖추지 못하면 AI Agent는 정확히 분석하거나 설명할 수 없습니다.
데이터는 충분하지만
테이블과 리포트는 많아도 AI가 읽을 수 있는 업무 의미와 관계가 부족합니다.
KPI 정의가 다릅니다
부서마다 매출, 고객, 이탈의 기준이 다르면 AI도 서로 다른 답을 만들 수밖에 없습니다.
AI 도입만으로는 부족합니다
맥락 없는 데이터 위의 AI Agent는 추론보다 검색에 머물고, 설명 가능한 의사결정으로 이어지기 어렵습니다.
데이터를 AI가 이해할 수 있도록
구조부터 설계합니다.
BigXData는 단순 BI 구축이 아니라 AI Agent가 활용할 수 있는 데이터 아키텍처를 설계합니다. 데이터 품질, KPI, 시맨틱 레이어, 권한, 활용 정착까지 하나의 구조로 연결합니다.
데이터 신뢰성 진단
중복, 누락, 오류, 기준 불일치를 점검해 AI가 답변에 사용할 수 있는 신뢰 기반을 만듭니다.
KPI·업무 언어 표준화
매출, 고객, 이탈, 성과처럼 부서마다 다르게 쓰이던 용어와 지표 정의를 하나의 언어로 통합합니다.
시맨틱 레이어 설계
테이블, 컬럼, KPI, 업무 규칙의 관계를 연결해 AI가 질문 의도와 데이터 구조를 함께 이해하도록 만듭니다.
AI 활용 권한·보안
사용자별 데이터 접근 범위와 분석 권한을 반영해 기업 환경에서 안전하게 작동하는 AI Agent 기반을 구축합니다.
OntologyAI 업무 지식
문제는 데이터가 아니라,
의미와 구조입니다.
온톨로지와 시맨틱 레이어는 업무 용어, KPI, 데이터 모델, 계산 규칙, 조직별 권한을 연결하는 AI Agent의 지식 구조입니다.
| 현업 질문 | AI가 이해해야 할 구조 |
|---|---|
| 이번 달 매출이 왜 줄었지? | 매출 정의, 기간 기준, 제품·채널 관계, 전월 대비 계산식, 원인 후보 |
| VIP 고객 이탈 조짐이 있나? | 고객 등급, 구매 주기, 활동 감소 조건, 이탈 위험 규칙, 세그먼트 |
| AI가 어떤 데이터를 써야 하지? | 질문 의도, 접근 권한, 적합한 KPI, 데이터셋, 계산 규칙, 설명 맥락 |
From Data to Autonomous Intelligence
AgentWorks는 시맨틱 레이어 위에서 사용자의 질문을 해석하고, 필요한 데이터를 찾고, 분석·추론·설명까지 수행하는 Agentic BI 플랫폼입니다.
AI Agent가 질문을 이해합니다
현업 사용자가 자연어로 질문하면 AgentWorks가 업무 용어, KPI, 데이터 관계, 권한을 해석해 분석 가능한 구조로 변환합니다.
- 자연어 질문 의도 해석
- KPI·데이터셋·업무 규칙 자동 매핑
- 분석 관점과 차트 구조 추천
- 기존 BI·데이터 자산과 연계
AI Agent가 추론하고 설명합니다
온톨로지 기반으로 지표 간 관계와 업무 맥락을 이해하고 변화 원인, 이상 징후, 개선 기회, 후속 액션을 설명합니다.
- KPI 변화 요인 추론
- 이상 징후와 패턴 탐지
- 전월·전년·목표 대비 설명
- 의사결정용 액션 자동 제안
27년의 경험, 350건의 증명
빅스데이터는 단순한 구축 수행이 아니라, 기업의 데이터 구조와 운영 방식을 이해하고 AI 시대에 맞는 아키텍처로 확장해온 경험을 갖고 있습니다.
누적 프로젝트 수
최근 3년 기준 350건 이상의 데이터·BI·플랫폼 프로젝트를 수행하며 다양한 산업의 문제를 해결해 왔습니다.
재계약률
고객의 지속적인 재계약과 확장 프로젝트로 이어지는 높은 신뢰도를 바탕으로 장기적인 파트너십을 만들어갑니다.
데이터 전문 경력
데이터 분석·시각화·플랫폼 구축 경험을 바탕으로 AI 시대에 필요한 데이터 구조 설계 역량을 축적해 왔습니다.
데이터 전문가
컨설턴트, 엔지니어, 개발자 등 60명 이상의 전문 인력이 전략부터 구현·운영까지 전 단계를 함께 수행합니다.
데이터 구조화부터
AI Agent 활용까지
하나의 아키텍처로 연결합니다.
DataWorks
조직의 대시보드, KPI, 데이터 자산을 하나의 포털과 운영 체계로 통합 관리합니다.
AgentWorks
시맨틱 레이어와 온톨로지를 기반으로 질문을 분석·추론·설명하는 Multi-AI Agent Platform입니다.
Tableau
AI가 제안한 분석 구조를 검증 가능한 대시보드와 현업 Self BI 화면으로 구현합니다.
Snowflake
확장 가능한 클라우드 데이터 플랫폼 위에 AI-Ready Data와 분석 데이터셋을 구축합니다.
300여 고객사가
빅스데이터와 함께 하고 있습니다
금융, 제조, 유통·서비스, 정부·공공기관, 스타트업까지 다양한 산업군의 데이터 분석과 BI 혁신을 지원합니다.
금융
은행, 카드, 보험, 증권 등 민감한 데이터 기반의 신뢰성 높은 분석 체계 구축
제조
생산, 품질, 공급망, 원가 데이터를 연결한 운영 지표와 성과 분석
유통·서비스
고객, 매출, 캠페인, 리텐션 데이터를 활용한 현업 중심 Self BI
정부·공공기관
공공 데이터와 기관별 업무 지표를 통합한 정책·운영 대시보드
스타트업
성장 단계에 맞는 데이터 파이프라인, 분석 환경, 의사결정 체계 구축
AI Agent가 기업 데이터를
직접 활용하게 만듭니다.
경영 KPI Copilot
매출, 영업이익, 비용, 고객 지표의 변화 원인과 다음 액션을 자동 설명합니다.
영업 Agent
지역, 담당자, 제품, 고객군별 실적을 해석하고 개선 우선순위를 제안합니다.
마케팅 Agent
채널별 성과, 전환율, 세그먼트 반응을 분석해 예산 재배분 포인트를 제시합니다.
고객 이탈 Agent
고객 행동과 구매 패턴 기반으로 이탈 위험 고객군과 대응 전략을 도출합니다.
운영·물류 Agent
재고, 출고, 배송, 리드타임 데이터를 연결해 병목과 비용 절감 기회를 찾습니다.
현업 Self-Service AI
현업 사용자가 자연어로 질문하고 AI가 데이터 기반 답변과 근거를 제공합니다.
우리는 데이터를 분석하지 않습니다.
AI가 분석할 수 있는 구조를 설계합니다.
전략 문서에서 끝나는 컨설팅이 아니라, 데이터 모델링부터 시맨틱 레이어, AI Agent, BI, 운영 정착까지 실제 시스템으로 구현합니다.
AI-Ready Data 설계
AI가 신뢰할 수 있는 데이터 품질, 기준, 구조, 관계를 설계합니다.
Semantic Layer 구축
KPI, 업무 용어, 계산식, 테이블 관계를 연결해 AI가 이해할 수 있는 의미 계층을 만듭니다.
AgentWorks 연계
기업 데이터와 AI Agent를 연결해 질문, 분석, 추론, 설명이 가능한 환경을 구현합니다.
Data Platform 구축
Snowflake, Salesforce, BI 시스템 등 기존 데이터 환경을 AI 활용 구조로 재정렬합니다.
BI·Dashboard 구현
AI가 제안한 분석 구조를 Tableau 기반 대시보드와 검증 가능한 화면으로 구현합니다.
운영·변화관리
현업 사용자가 AI 기반 분석을 실제 업무 프로세스에 정착하도록 지원합니다.
AI-Ready Data는 설계된 구조에서 시작됩니다.
Data Readiness 진단
데이터 품질, KPI 정의, BI·플랫폼 현황을 점검합니다.
업무 언어 표준화
조직별 용어와 지표 기준을 AI가 이해할 수 있는 형태로 정리합니다.
시맨틱 레이어 설계
테이블, 컬럼, KPI, 계산식, 권한의 관계를 구조화합니다.
AI Agent 연계
AgentWorks가 기업 데이터를 질문·분석·추론할 수 있도록 연결합니다.
BI·Insight 구현
AI가 도출한 분석 구조를 대시보드와 설명 가능한 인사이트로 구현합니다.
운영·정착
현업 확산, 교육, 개선 운영 체계를 함께 구축합니다.
Before
- 데이터는 많지만 AI가 의미를 이해하지 못함
- 부서별 KPI와 업무 용어가 다르게 해석됨
- AI 도입 후에도 답변의 근거와 신뢰성이 부족함
- BI가 보고용 화면에 머무름
After
- AI Agent가 기업 데이터의 의미와 관계를 이해
- 질문 기반 분석·추론·설명 자동화
- 시맨틱 레이어 기반 KPI 정의 통일
- BI가 Autonomous Intelligence 체계로 확장
우리 회사 데이터가
AI Agent와 일할 준비가 되었는지
진단해보세요.
AI-Ready Data 진단부터 시맨틱 레이어 설계, AgentWorks 연계, BI 구현과 운영 정착까지 BigXData가 함께 구축합니다.
많은 기업이 같은 문제를 겪고 있습니다.
데이터는 있지만,
활용되지 않습니다.
AI Agent가 활용 가능한 데이터셋은 KPI 정의, 업무 용어, 접근 권한이 연결된 영역에서 빠르게 증가하고 있습니다.
우리 회사 데이터가 AI Agent가 이해할 수 있는 구조로 준비되어 있는지 분석해줘.
