찾는 데 쓰던 시간을 일에 쓰세요
어느 시스템에 있는지, 누구에게 물어야 하는지 헤매지 않고 검색 한 번으로 찾습니다.
어느 시스템에 있는지, 누구에게 물어야 하는지 헤매지 않고 검색 한 번으로 찾습니다.
부서마다 AI를 따로 붙이지 않습니다. 등록한 자산을 오케스트레이터, Analyze, 업무 앱이 함께 씁니다.
AI가 언제 어떤 데이터를 썼는지 기록을 내려받아 그대로 제출합니다.
설명, 담당, 사용 기록이 자산에 붙어 있어 인수인계가 짧아집니다.
테이블과 센서 데이터의 설명·출처를 등록합니다. 분석 담당자가 사용할 자료를 고르도록 정보를 정리합니다.
모델과 연결 기능의 용도를 검색합니다. 무엇을 넣고 받는지 읽고 AI 업무 구성에 씁니다.
자산 담당자와 사용 권한을 지정합니다. 사용 현황을 살펴 운영할 자산 목록을 정비합니다.
이름, 유형, 부서, 태그로 검색하고 설명과 예시 값을 미리 본 뒤 고릅니다.
양품률, 가동률처럼 부서마다 다르게 쓰던 업무 용어를 용어집 하나로 정합니다. AI도 같은 뜻으로 답합니다.
원천 시스템에서 집계, AI 모델, 보고서까지 데이터가 거쳐 온 길을 계보로 보여 줍니다.
빈 값, 중복, 마지막 갱신 시각을 점수로 보여 줘 믿고 써도 되는 데이터인지 먼저 압니다.
작업지시 조회, 메일 발송 같은 기능의 입력과 결과를 적어 두면 AI가 설명을 읽고 알맞은 기능을 골라 씁니다.
부서와 직책에 따라 볼 수 있는 행을 나누고 단가 · 개인정보는 가립니다. AI 답변에도 똑같이 적용됩니다.
화면 1 · 검색, 데이터 이름, 출처, 유형, 담당 팀
"설비 진동 데이터 어디 있지?" 물어볼 사람을 찾아 헤매지 않습니다. 검색하면 어디서 왔고 누가 맡는지까지 바로 나옵니다.
화면 2 · 허용, 가림, 차단
업무마다 AI가 쓸 수 있는 데이터를 정해 둡니다. 원가 단가는 가린 채로 쓰고, 인사 기록은 아예 막습니다.
화면 3 · 시각, AI 업무, 쓴 데이터 · 기능, 결과
AI가 언제 무엇을 썼는지 모두 남아, 감사나 보안 점검 때 그대로 꺼내 보여 줍니다.
생산팀과 품질팀의 양품률이 다르면 용어집과 계보를 열어 어떤 기준으로 어디서 계산했는지 확인하고 하나로 맞춥니다.
AI는 답하되 권한 밖의 단가는 가리고 답합니다. 같은 질문이라도 묻는 사람에 따라 보이는 범위가 다릅니다.
갱신이 끊기면 상태 점수가 떨어지고, 그 데이터를 쓰는 AI 모델과 보고서 담당에게 먼저 알립니다.
처음부터 만들기 전에 같은 목적의 모델과 연결 기능이 이미 있는지 찾아보고 그대로 가져다 씁니다.
필요할 때 제품을 하나씩 더해, 이렇게 넓혀 갑니다.
온프레미스·클라우드·내부망의 자산 위치와 접근 경계를 기준으로 등록 체계를 설계합니다.
업무 시스템의 데이터와 도구를 출처·담당 정보로 연결합니다.
연결 기능의 입력과 결과 설명을 자산 정보로 정리합니다. 데이터·모델은 각 시스템의 식별 정보와 호출 경로를 사용합니다.
AI가 아무 데이터나 쓰지 않게 하려면, 쓸 수 있는 것을 먼저 정해 둬야 합니다. 등록한 것만 쓰니 결과의 출처도 분명해집니다.
아닙니다. 데이터는 있던 자리에 두고 이름 · 설명 · 출처 · 담당만 등록합니다.
네. AI 모델, 지시문, 연결 기능, 작업 계획 설정을 Catalog에서 바꾸면 오케스트레이터에 바로 반영됩니다.
MCP 도구의 엔드포인트와 파라미터 스키마를 등록하고, 허용 목록 · 역할 · 속성 기반 권한(RBAC · ABAC), 행 필터와 마스킹, 호출 단위 감사 기록을 적용합니다.