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TeAna Data Platform Overview
TeAna Data Platform 개요
AI 성능의 한계는 결국 데이터 품질에서 결정됩니다.
데이터 수집부터 적재, 전처리, 비정형 분석과 의미 어노테이션(Annotation)까지
전 과정을 하나로 연결해, 모델이 즉시 활용 가능한 ‘AI-Ready’ 데이터로 완성합니다. -
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01 실시간 데이터 수집 및 흐름
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Kafka와 NiFi 기반의 초저지연 데이터 파이프라인을 구축하여,
기업 내 모든 소스의 흐름을 놓치지 않고 실시간으로 포착 -
레거시 DB부터 최신 클라우드 스트림까지, 데이터의 종류에 구애받지 않는 완벽한 연결성 보장
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02 멀티모달 비정형 데이터 인지 및 문서 구조분석
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고도화된 OCR과 STT 기술을 파이프라인에 직접 통합해
이미지와 음성 속 침묵하던 정보 데이터화 -
단순 텍스트 추출을 넘어, 자사 비정형 텍스트 분석 엔진(TeAna Insight)을 통해
데이터 간의 관계와 의미를 파악하는 시맨틱 정제 수행 -
자사 DA 솔루션(TeAna DA)의 문서 구조 분석 기술로 문서를 완전한 텍스트로 변환하고,
Elasticsearch 기반 대규모 인덱싱과 결합하여 보안이 보장된 분산 저장 환경 제공
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03 머신러닝 기반 데이터 어노테이션
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문장 핵심구문 추출, 분류 정보, 감성 분석 등 데이터의 의미 정보를
머신러닝 기반으로 추출·적재하여, AI-Ready 데이터로서의 가치를 강화 -
머신러닝 모델의 학습·검증·배포·운영까지 전 주기 프로세스를 체계적으로 관리하여, 안정적인 운영 환경 제공
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TeAna Data Platform Architecture
TeAna Data Platform 구성
다양한 출처의 데이터를 안정적으로 수집·연결하고,
전처리·통합·저장·변환을 거쳐 AI 분석과 제작에 최적화된 형태로 제공합니다.
비정형 데이터와 실시간 데이터까지 포함한 AI 중심
데이터 파이프라인을 구현합니다.
Key Technologies
고품질의 AI Ready Data를 위한 특별한 기술
AI 데이터 처리 플랫폼은 끝이 아니라 시작입니다.
AI Ready 데이터는 곧바로 에이전트 설계, 모델 선택, 운영·평가가 가능한 AI 제작 플랫폼으로 이어집니다.
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End-to-End 통합 파이프라인
NiFi 기반 데이터 수집부터 분석·문서 인식까지 전 과정을 자사 기술로 통합한
단일 파이프라인으로 구현해, 데이터 유실 없는 최적의 처리 환경 제공-
다양한 시스템·채널·포맷의 데이터 수집 및 연계
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NiFi 기반 배치 처리와 Kafka 기반 실시간 스트리밍 통합
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전처리, 통합, 저장, 변환까지 하나의 파이프라인으로 관리
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AI 분석·에이전트 제작을 전제로 설계된 데이터 흐름
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멀티모달 데이터의 맥락과 구조를 이해하는 인지 분석 지능
타사의 일반적인 OCR/ETL 솔루션이 제공할 수 없는,
AI 모델이 즉시 '이해' 가능한 수준의 고품질 데이터 보장-
문서 구조를 분석해 텍스트·표·이미지를 구분하고 의미 단위 데이터로 정제
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이미지·음성을 OCR·STT로 텍스트화하고 단일 데이터로 통합 처리
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텍스트 의미를 정밀하게 해석·확장하는 Text Analytics
TA기반의 의미 분석·분류·요약을 통해 텍스트의 핵심 정보를 구조화하고,
AI 기반 활용 전반을 지원하는 컨텍스트 중심 데이터로 전환-
비정형 텍스트 분석엔진(TeAna Insight)을 통한 의미 분석, 분류, 요약
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검색·분석·학습이 가능한 컨텍스트 중심 데이터 생성
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데이터-모델 연계 운영 체계
텍스트 분석 기반의 의미 데이터를 바탕으로,
데이터와 모델이 유기적으로 연결된 안정적인 AI 운영 환경 구현-
텍스트 분석 기반 의미 데이터의 모델 학습·평가 활용 지원
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모델 학습, 검증, 버전 관리 등 전 주기 운영 체계 제공
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MLOps 기반의 모델 성능 관리 및 지속적 개선 지원
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Ideal Use Cases
이런 고객에게 적합합니다
복잡한 데이터 환경에서 AI 도입을 준비하시는 조직에 최적화된 기반을 제공합니다.
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데이터 정비에 어려움을 겪는 조직
AI 분석 및 서비스 도입을 준비 중이나,
산재된 로우 데이터의 정제와 통합 단계에서 병목 현상을 겪고 있는 조직 -
비정형 데이터 활용이 필수적인 공공·기업
수만 권의 PDF, 이미지 보고서, 상담 녹취록 등
비정형 자산을 보유하고 있으나
이를 AI 지식 베이스(RAG)로 전환하지 못하고 있는 환경 -
AI 제작 플랫폼과의 연계가 필요한 기관
준비된 데이터를 바탕으로 즉시 AI 에이전트를 구축하고
운영(LLMOps)까지 이어지는 통합 기반을 구축하려는 기관 -
데이터 엔지니어링 효율화가 절실한 팀
반복적인 데이터 정제와 가공 업무 비중을 획기적으로 낮추고,
실제 모델 고도화와 인사이트 도출 등 핵심 과업에 역량을 집중하고자 하는 조직 -
고정밀 문서 분석이 필요한 도메인
금융, 법률, 의료 등 복합적인 문서 레이아웃과 정교한 표(Table) 구조를
데이터 손실 없이 정확하게 디지털 자산화해야 하는 환경