ERP 데이터를
질문으로 조회하는
기업 온톨로지 구축

업무 개념과 데이터 관계를 설계하고 지식그래프와 AI 조회 시스템을 구축합니다. 조회 권한과 답의 근거도 함께 설계해요.

지금 방식 예시 화면: ERP, 엑셀, WMS가 같은 품목을 서로 다른 이름으로 부르고, 품목 매핑표는 손으로 관리하며, 위치는 단체방에서 사람에게 묻습니다.

1같은 품목, 시스템마다 이름이 달라요

2답을 찾으려면 사람에게 물어봐요

3이름이 달라 검색이 안 돼요

이런 질문, 바로 답이 나오나요?

데이터는 다 있는데,
답 하나 찾는 데
반나절이 걸리나요?

ERP센서모듈(SM)
엑셀센서 모듈 24
WMSSENSOR_MOD
셋 다 같은 품목일까요?

같은 품목이 시스템마다 다른 이름이에요

합계를 낼 때마다 무엇이 같은 대상인지 사람이 다시 맞춥니다.

1ERP에서 주문 조회
2품목 코드 복사해 WMS 검색
3엑셀 단가표에서 다시 찾기
화면 3개 · 아직 확인 중

답 하나에 화면 세 개를 오가요

시스템 사이의 관계를 아는 사람만 답을 찾을 수 있습니다.

O-204 품목 어디 있어?
아마 서울 창고에 있을 거예요.
출처 없음 · 기준일 모름

AI에 물어봐도 근거를 알 수 없어요

답이 그럴듯해도 어느 데이터에서 나왔는지 확인할 수 없습니다.

그럴 땐 데이터를 옮기기 전에
이름과 관계부터 맞추세요.

필요한 방식

모든 AI 프로젝트에
온톨로지가 필요하지는
않습니다

찾고 싶은 답이 어디에 있는지에 따라 필요한 범위가 다릅니다. 가벼운 방식으로 충분하면 그렇게 제안합니다.

제안 구조 예시

여러 데이터의 관계를 따라가야 답이 나올 때

ERP주문
포함
품목 DB품목
보관
WMS창고
ERP주문포함→
품목 DB품목보관→
WMS창고

“주문 O-204의 품목은 어느 창고에?” 같은 질문이 관계를 따라 답을 찾습니다.

만드는 것
업무 개념·관계 모델과 원천 연결, 여러 관계를 따라 찾는 지식그래프
이럴 때 필요해요
답이 한 시스템에 없고, 여러 데이터의 관계를 거쳐야 할 때

어떤 방식이 맞을지 모르겠다면, 지금 답하기 어려운 질문 하나를 알려주세요.

온톨로지 구축 상담하기

만드는 사람들

기획부터 개발까지,
한 팀이 직접 만듭니다

  • 네이버·카카오 출신 개발진
  • 재하도급 없이 직접 개발
  • 기획·디자인·개발 한 팀
  • CEOPaca스타트업 테크리드카카오 소프트웨어 엔지니어
  • CTOFinn네이버 소프트웨어 엔지니어카카오 소프트웨어 엔지니어
  • Software EngineerFlint소프트웨어 엔지니어
  • Product DesignerLoe쿠팡 글로벌 서비스On-site UX 디자이너
  • Product DesignerKevin스타트업 프로덕트 디자이너
  • Project ManagerJay스타트업 프로젝트 매니저

구축 범위와 검수

무엇을 만들고,
어떻게 확인할까요?

첫 적용 업무를 정한 뒤, 단계별 산출물과 검수 기준을 함께 확정합니다.

  1. STEP 1

    데이터 진단·정규화

    산출물
    명칭·식별자·코드와 중복 후보 목록
    검수
    원천 표본·기준일과 병합/분리 판단 확인
  2. STEP 2

    개념·관계·원천 매핑

    산출물
    개념·관계 모델과 지식그래프, 대표 질문
    검수
    관계 방향·근거·기대 답과 보류 조건 검수
  3. STEP 3

    AI 조회·권한 조건

    산출물
    AI 조회 시스템과 역할별 조회·거절 범위
    검수
    정답·오답·권한 거절·근거 부족 표본 확인
  4. STEP 4

    갱신·운영·인수

    산출물
    변경 검수·배포 조건과 책임 구분
    검수
    갱신 실패·복원 조건·운영 문서 확인

자주 묻는 질문

온톨로지 도입 전,
확인할 질문

여기 없는 내용은 상담에서 편하게 물어보세요.

contact@alphaca.kr

데이터를 진단해 이름과 코드를 정리하고, 업무 개념과 관계를 정의해 원천 데이터와 연결합니다. 이어 AI 조회에서 볼 수 있는 범위와 권한 조건을 정하고, 갱신·운영 방법까지 정리해 넘겨드립니다.

GraphRAG는 그래프 형태의 정보를 검색해 답변 생성에 쓰는 접근이고, 온톨로지는 업무 개념과 관계의 의미를 정하는 층입니다. 같은 뜻은 아니며, 대표 질문을 같은 표본으로 비교해 문서 검색·GraphRAG·온톨로지 중 필요한 수준을 정합니다.

다릅니다. 온톨로지는 업무 개념과 관계의 규칙을 정하고, 지식그래프는 그 규칙에 맞춰 실제 개체와 관계 데이터를 원천과 연결한 결과입니다.

네. 답이 규정이나 매뉴얼 같은 문서 안 설명에 있다면 검색부터 검토합니다. 여러 데이터의 관계를 따라가야 답이 나올 때 온톨로지를 살펴봅니다.

아니요. 오답을 없앤다고 약속하지 않습니다. 대신 답, 출처, 권한, 근거 부족 상황을 표본 질문으로 함께 검수합니다.

네. 데이터가 있는 곳과 담당자가 찾고 싶은 정보부터 알려주세요. 현재 자료를 살펴 필요한 정리와 연결 방향을 함께 잡습니다.

현재 시스템과 데이터를 바탕으로 필요한 정보를 연결할 방법을 살펴봅니다. 접근 방식과 자료 구조를 확인해 적용 방향을 정합니다.

원천 데이터의 상태와 규모, 정리할 개념과 관계, 연결할 조회 기능에 따라 달라집니다. 첫 적용 업무를 정한 뒤 개발 범위와 일정, 비용을 협의합니다.

여기 없는 내용은 contact@alphaca.kr 로 물어보세요.

온톨로지 구축 문의

어떤 업무에 온톨로지를
구축하고 싶으신가요?

기획서가 없어도 괜찮습니다. 구축하려는 업무와 찾고 싶은 정보부터 알려주세요.

상담에서 함께 정하는 것

  • 연결할 원천과 기준 데이터
  • 대표 질문과 기대하는 답
  • 조회 권한과 검수 표본

첫 문의에서는 사내 데이터 파일을 보내지 않아도 됩니다. 필요한 샘플은 상담 과정에서 범위를 정해 요청드려요.

이메일로도 받습니다 · contact@alphaca.kr

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* 표시는 필수 항목이에요

접수 후 담당자가 내용을 확인하고 연락드려요.

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