온프레미스 RDB를 위한 의미 모델
회사 DB에 의미를 붙이고,
그 위에서 묻고 예측합니다.
ADX System은 테이블과 연결을 지도로 보여 주고, 애매한 연결은 에이전트가 하나씩 물어 의미 모델로 만듭니다. 그 위에서 나온 답과 예측에는 실행한 SQL과, 그 연결을 누가 무슨 말로 정했는지가 함께 남습니다.
연결하고, 대화로 정하고, 그 위에서 묻습니다
수백 개 테이블과 암호 같은 컬럼명 앞에서 AI가 틀리는 이유는 조인을 모르기 때문입니다. ADX System은 조인을 먼저 정합니다.
저장소를 연결합니다
DB를 읽기 전용으로 연결하면 테이블, 선언된 외래키, 이름과 형으로 보이는 후보 연결이 지도에 뜹니다. 어느 앱이 어느 저장소를 쓰는지도 함께 봅니다.
후보 연결을 대화로 정합니다
에이전트가 후보를 하나씩 묻고, 담당자가 답한 내용이 의미 모델이 됩니다. 결정마다 누가, 언제, 무슨 말로 정했는지 기록됩니다.
그 위에서 묻고 예측합니다
자연어 질문은 정한 연결만 따라 SQL로 바뀝니다. 이탈·수요·불량 같은 예측은 feature를 자동으로 만들어 모델 학습 없이 냅니다.
세 개의 층, 가치는 두 접합부에서
온톨로지, 에이전트, 예측 모델은 각각 이미 있는 기술입니다. ADX System은 층과 층을 잇는 자리를 제품으로 만듭니다.
의미 모델
R2RML로 기존 RDB에서 뼈대를 기계적으로 만들고, 코드 테이블·뷰·프로시저 같은 회사 안의 증거로 살을 붙입니다. DB 이전은 필요 없습니다.
분석 자동화
의미 모델을 semantic layer로 삼아 질문을 SQL·SPARQL로 바꿉니다. 스키마가 아니라 업무 의미 위에서 동작합니다.
학습 없는 예측
합성한 feature 표를 Tabular Foundation Model에 넣어 고객사별 학습 없이 in-context로 예측합니다.
ALLM이 라벨·관계·지표 정의를 근거와 함께 제안하고 담당자는 승인만 합니다. 온보딩이 컨설팅 프로젝트가 아니라 제품 기능이 됩니다.
B의미 모델이 조인 경로와 지표 뜻을 알고 있어서, 예측에 필요한 feature 프로그램을 감사 가능한 형태로 자동 합성합니다.
데이터는 남고, 답에는 근거가 붙습니다
의미 모델·게이트웨이·쿼리 실행은 고객사 안에 둡니다. 모델은 SaaS로 서빙하되 해석할 수 있는 데이터는 밖으로 나가지 않습니다.
| 경로 | 밖으로 나가는 것 | 회사 안에 남는 것 |
|---|---|---|
| LLM (분석 계획) | 스키마 수준 의미 모델과 질문 → SQL·SPARQL 프로그램만 돌아옵니다 | 모든 행 데이터 — 쿼리는 회사 안 런타임에서 실행합니다 |
| Tabular FM (예측) | 식별자와 컬럼명을 지운 익명 행렬 | 스키마·매핑·업무 의미 전부 |
데이터는 올라가도, 의미는 올라가지 않습니다.
모든 답에 근거
분석과 예측마다 실행한 SQL·SPARQL과 거쳐 간 연결이 붙습니다. 숫자가 이상하면 어느 매핑에서 왔는지 거슬러 갑니다.
고객이 감사하는 게이트웨이
필드 민감도에 따라 고객 쪽 게이트웨이가 가명화·마스킹을 하고, 밖으로 나가는 전부를 고객 쪽에 로그로 남깁니다.
검증 가능한 zero-retention
계약 조항에서 시작해 RAM-only stateless 서빙, 규제 고객을 위한 TEE 원격 증명까지 단계적으로 제공합니다.
작게 시작해서, 가치가 증명될 때마다 넓힙니다
첫 단계는 프로덕션에 손대지 않는 데이터 품질 리포트입니다.
데이터 품질 리포트
DB 프로파일링과 제약 검증(SHACL)으로 숨어 있던 품질 문제 목록을 짧은 기간에 전달합니다.
분석 자동화
의미 모델을 키우며 에이전트 분석을 엽니다. 답하지 못한 질문이 의미 모델이 다음에 자랄 방향이 됩니다.
예측
ROI가 분명한 지표 하나부터 예측을 켭니다. feature 엔지니어링과 모델 학습 프로젝트는 필요 없습니다.
온프레미스 RDB로 운영하는 미드마켓 기업데이터가 클라우드 웨어하우스 밖에 있어 번들형 AI 분석 도구가 닿지 않는 곳.
레거시 ERP·SI 환경의 한국 기업문서가 낡았어도 코드 테이블, 뷰, 정의서 엑셀까지 회사 안의 증거를 그대로 씁니다.
망분리·보안 요구가 강한 산업온프레미스 우선 구조와 가명화 게이트웨이를 개인정보보호법 가명처리 체계에 맞췄습니다.
데이터 조직을 크게 꾸리기 어려운 곳데이터 과학자 채용 없이 분석 자동화와 예측을 제품 기능으로 들입니다.
귀사의 DB로 먼저 확인해 보십시오
데이터 품질 진단부터 시작합니다. 프로덕션에 영향 없이, 지금 데이터의 상태와 ADX System이 만들 수 있는 가치를 리포트로 보여 드립니다.
문의: cho.suwan96@gmail.com