AI & 데이터 분석
데이터를 경쟁 우위로 전환합니다. 머신러닝 모델 구축부터 실시간 분석 대시보드 설계까지, 조직의 모든 수준에서 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.
제공 서비스
- 예측 및 분류를 위한 맞춤형 머신러닝 모델
- 실시간 분석 대시보드 및 리포팅 시스템
- 데이터 수집, 변환, 저장을 위한 파이프라인 아키텍처
- 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 솔루션
접근 방식
- 데이터 감사 및 기회 식별
- 개념 증명 개발 및 검증
- 프로덕션급 모델 배포 및 모니터링
- 지속적인 모델 재학습 및 성능 최적화
기술 스택
- ML/AI: Python, TensorFlow, PyTorch
- 데이터 저장: PostgreSQL, MongoDB, Redis
- 실시간 스트리밍 및 이벤트 기반 파이프라인
- 비즈니스 인텔리전스 및 시각화 도구
확장에 앞서 가치를 먼저 증명합니다
AI 프로젝트는 몇 달이 지나 데이터가 아이디어를 뒷받침하지 못한다는 사실이 드러나면서 조용히 실패합니다. 그래서 저희는 그 리스크를 앞단으로 끌어옵니다. 첫 단계는 짧은 데이터 감사입니다. 무엇을 수집하는지, 어디에 저장되어 있는지, 얼마나 깨끗한지, 그리고 던지고자 하는 질문에 답할 수 있는 데이터인지 확인합니다. 이 감사로 프로젝트 방향이 바뀌는 경우가 절반 정도이며, 보통은 처음 제안보다 더 유용한 쪽으로 바뀝니다.
다음은 실제 데이터를 대상으로 한 개념 증명(PoC)으로, 보통 3~6주가 걸리며 모델 학습 전에 성공 지표를 서면으로 합의합니다. PoC가 기준을 통과하면 프로덕션 버전을 구축합니다. 잘못된 입력을 안정적으로 처리하는 파이프라인, 실시간 데이터와 연결된 대시보드, 모니터링되는 API 뒤에 배포된 모델까지 포함됩니다. 기준을 통과하지 못하더라도, 몇 분기가 아니라 몇 주 만에 그 사실을 확인한 것입니다.
머신러닝이 정말 필요할까요?
그렇지 않은 경우가 많습니다. 깨끗한 데이터 위에 잘 만든 대시보드만으로도 'AI'라는 이름을 달고 저희를 찾아오는 문제의 상당수가 해결됩니다. 질문이 '무슨 일이 왜 일어났는가'라면 필요한 것은 리포팅과 탄탄한 데이터 파이프라인입니다. 머신러닝이 그 복잡성만큼의 값을 하는 것은 대규모 예측이 필요할 때입니다. 어떤 고객이 이탈할지, 다음 달 수요가 어떨지, 어떤 거래를 부정 거래로 검토해야 할지 같은 경우입니다.
어느 쪽에 해당하는지는 감사 단계에서 말씀드리며, 답이 더 비싼 프로젝트 쪽으로 기울지 않도록 감사 비용은 별도로 책정합니다. 대규모 언어 모델이 적합한 곳에는 문서 처리, 검색, 고객 지원 워크플로우에 통합하되, 고객보다 먼저 실패율을 파악할 수 있도록 평가 체계를 함께 구축합니다. 유행은 좋은 아키텍처 문서가 되지 못합니다.
데이터 프로젝트의 진행 구조
감사는 고정 가격입니다. 개념 증명은 명확한 성공·실패 판정이 있는 고정 범위로 진행합니다. 프로덕션 구축은 월 상한이 있는 시간·자재 방식으로 진행하는데, 데이터 작업은 예상치 못한 변수가 드러나기 마련이고 그렇지 않은 척하면 견적만 부풀려지기 때문입니다. 진행 내내 매주 워킹 세션에서 실제 데이터를 기반으로 발견한 내용을 보여드리며, 프로젝트 매니저를 거친 요약이 아니라 분석을 수행하는 엔지니어와 직접 소통하실 수 있습니다.
저희가 만드는 모든 것은 고객의 인프라와 고객의 계정에 구축됩니다. 대시보드, 파이프라인, 모델은 문서화하여 팀 교육과 함께 인계해 드립니다. 공급업체만 이해할 수 있는 분석 시스템은 구독료가 붙은 부채이기 때문입니다. 자체 SaaS 제품을 운영하면서 팀이 매주 실제로 확인하는 지표가 무엇인지 배웠고, 차트로 그리기 쉬운 것이 아니라 그 지표를 중심으로 리포팅을 설계합니다.
툴체인과 그 선택의 근거
모델 작업에는 Python과 TensorFlow 또는 PyTorch를 사용하고, 고전적 기법이 더 나은 경우에는 scikit-learn을 씁니다. 이런 경우는 업계가 인정하는 것보다 많습니다. 데이터는 관계형이면 PostgreSQL, 문서 형태면 MongoDB, 내구성보다 속도가 중요하면 Redis에 저장합니다. 파이프라인은 최신성이 중요하면 이벤트 기반으로, 그렇지 않으면 스케줄 방식으로 구성합니다. 실시간 스트리밍에는 비용이 따르고, 한 시간 전 데이터로도 충분한 의사결정이 많습니다.
대시보드는 저희가 어디서나 사용하는 동일한 웹 스택으로 만듭니다. Node.js API 위에 React 또는 Next.js 프론트엔드를 얹어, 분석 도구를 특정 분야 전문가가 아닌 어떤 웹 엔지니어라도 유지보수할 수 있게 합니다. 모델은 AWS 또는 DigitalOcean에서 Docker로 배포하고 모니터링과 정기 재학습을 설정합니다. 출시일의 정확도는 6개월 후의 정확도에 대해 말해주는 바가 거의 없기 때문입니다. 스택은 의도적으로 작게 유지합니다. 도구가 하나 늘어날 때마다 미래의 유지보수 비용도 늘어납니다.
AI & 데이터 분석에 Kodenique를 선택하는 이유
고정 가격 데이터 감사를 먼저 진행하며, 머신러닝 없이 리포팅만으로 문제가 해결된다면 그대로 솔직히 말씀드립니다.
개념 증명은 몇 주 안에 실제 데이터를 대상으로 진행되며, 학습을 시작하기 전에 성공 지표를 서면으로 합의합니다.
자체 SaaS 제품의 분석 시스템을 직접 구축하면서 팀이 매주 실제로 확인하는 지표가 무엇인지 배웠습니다.
모든 모델은 모니터링과 재학습 계획과 함께 제공됩니다. 출시일의 정확도는 관리하지 않으면 조용히 떨어지기 때문입니다.