데이터는 원천과 계보를 가져야 합니다.
어디에서 왔는지, 어떻게 정제되었는지, 어떤 기준으로 품질이 판단되었는지 추적되어야 합니다.
에이전틱 전문 기업
신뢰할 수 있는 데이터가 에이전트의 판단을 결정합니다
에이전틱 플랫폼 전문 기업 KWARE는 공공·산업 현장의 흩어진 데이터를 정제하고 연결해 신뢰할 수 있는 지식으로 만듭니다. 데이터 수집·정제·연결·지식화부터 에이전트 기반 분석·보고·문서화·승인 실행까지 안정적인 플랫폼 기술 전반을 제공합니다.
우리는 에이전트를 먼저 만들지 않습니다. 에이전트가 믿고 일할 수 있는 데이터 기반, 설명 가능한 지식 구조, 통제 가능한 실행 흐름을 먼저 만듭니다.
Trusted Data
Connected Knowledge
Governed Agents
Accountable Action
02 Philosophy
데이터와 지식이 먼저이고, 그 다음이 에이전트입니다.
기업 AI는 답변을 빠르게 생성하는 도구가 아니라, 업무 맥락을 이해하고 사람이 검토할 수 있는 산출물을 남기며, 승인된 범위 안에서 실행을 지원하는 운영 체계여야 합니다.
지식은 관계와 맥락을 가져야 합니다.
문장 검색을 넘어 사람, 설비, 이벤트, 문서, 업무 프로세스 사이의 관계를 설명해야 합니다.
에이전트는 통제 가능한 도구여야 합니다.
목표와 권한, 사용 데이터, 실행 범위, 검토 지점이 명확히 관리되어야 합니다.
실행은 사람의 책임 체계 안에 있어야 합니다.
AI 산출물은 검토, 수정, 승인, 기록을 거쳐 조직이 설명 가능한 결과로 남아야 합니다.
Why It Matters
AI 프로젝트가 멈추는 지점은 모델이 아니라 운영 데이터의 준비 상태입니다.
업무 시스템, 현장 장비, 문서 저장소, 리포팅 체계가 분리된 상태에서는 에이전트가 정확한 근거를 찾기 어렵습니다. 데이터 품질, 접근 권한, 최신성, 계보, 관계 모델이 확보되지 않으면 결과는 빠르게 만들어질 수 있어도 조직이 책임지고 사용할 수 없습니다.
진단 항목
준비되지 않았을 때
KWARE가 설계하는 기준
원천 데이터
시스템별 사일로, 파일 중심 수작업, 최신성 불명확
수집 이력, 표준화, 품질 점검, 운영 모니터링
업무 맥락
데이터와 문서가 연결되지 않아 원인과 영향 설명 불가
업무 객체, 이벤트, 문서, 프로세스 관계 모델링
권한·보안
누가 어떤 데이터를 봤는지 확인하기 어려움
접근 권한, 감사 로그, 데이터 계보, 정책 기반 활용
산출물 책임
AI 답변이 업무 문서와 승인 흐름으로 남지 않음
Artifact Canvas, 검토 이력, 사람 승인, 버전 관리
03 Architecture
KWARE 데이터·지식·에이전트 아키텍처
데이터 소스에서 업무 산출물까지 하나의 연속된 흐름으로 설계합니다. 각 계층은 독립 제품이면서 동시에 신뢰 가능한 에이전틱 서비스를 위한 전제 조건입니다.
Data Source
공공·행정 데이터, 기관계 시스템, IoT·센서 데이터, 문서, 비정형 데이터, 파트너 API
Data Hub / Big Data Platform
Batch/Stream 수집, 스키마 매핑, 정제, 표준화, Raw Lake, Curated Data Store
Data Fabric / Governance
데이터 카탈로그, 메타데이터, DQI, 권한, 계보, 정책, 감사 로그
Knowledge Graph
도메인 온톨로지, 객체 관계, 이벤트 상관관계, 원인·영향 구조, RAG 컨텍스트
Agentic Workspace
업무 목표 수립, 검색/RAG, 분석, 도구 사용, 검증, 사람 승인 대기
Artifact Canvas
리포트, 문서, 대시보드, 데이터셋, 코드/API, 모델, 워크플로우 산출물 관리
데이터 계보와 피드백은 모든 계층을 관통합니다.
에이전트가 어떤 데이터를 사용했고 어떤 판단 경로를 거쳐 어떤 산출물을 만들었는지 확인할 수 있어야 운영 중 개선과 감사 대응이 가능합니다.
04 Products
제품은 기능 목록이 아니라, 신뢰 가능한 에이전틱 운영을 위한 계층입니다.
KWARE의 제품군은 하나의 대체 솔루션이 아니라 고객의 현재 데이터 성숙도에 맞춰 조합되는 계층형 플랫폼입니다.
05 Trust
신뢰 가능한 에이전트를 위한 설계 원칙
기업 AI는 답변 품질만으로 평가할 수 없습니다. 접근 가능한 데이터, 답변의 근거, 산출물의 검토·승인 상태, 운영 중 개선 경로까지 함께 관리되어야 합니다.
Evidence before answer
답변보다 근거가 먼저입니다. 에이전트가 사용한 데이터, 문서, 관계, 쿼리, 버전을 추적합니다.
Governance before autonomy
자율 실행보다 권한과 정책이 먼저입니다. 접근 범위와 실행 가능 범위는 조직의 승인 체계 안에 둡니다.
Artifact before output
AI 결과는 일회성 답변이 아니라 검토 가능한 문서, 리포트, 대시보드, 데이터셋으로 남아야 합니다.
Integration before replacement
기존 DW, 데이터레이크, BI, ERP, MES, 그룹웨어, 문서 시스템을 교체하기보다 연결하고 확장합니다.
06 Deployment
데이터 기반이 있는 고객은 연결하고, 없는 고객은 단계적으로 구축합니다.
KWARE는 고객의 데이터 성숙도를 먼저 진단합니다. 이미 기반이 갖춰져 있다면 그 위에 에이전틱 계층을 더하고, 그렇지 않다면 핵심 업무 데이터부터 신뢰 기반을 쌓습니다.
Data Readiness Assessment
데이터 소스, 품질, 권한, 문서, 리포팅, 운영 시스템의 현재 상태를 진단합니다.
Priority Use Case Selection
현장 운영, 리포팅, 지식 질의응답, 문서화, 승인 업무 중 우선순위를 정합니다.
Foundation & Knowledge Layer
데이터 허브, 패브릭, 거버넌스, 지식 그래프를 필요한 범위부터 구축합니다.
Agentic Workspace Pilot
업무형 에이전트가 분석, 문서화, 검토 흐름을 실제 업무 안에서 지원하게 합니다.
Enterprise Expansion
검증된 사용 사례를 조직, 데이터 도메인, 운영 시스템으로 단계적으로 확장합니다.
Applied Workflows
적용 사례는 기능이 아니라 업무 흐름으로 설계합니다.
에이전트가 실제 가치를 내려면 데이터 조회, 원인 분석, 산출물 작성, 검토, 승인까지 이어져야 합니다.
현장·IoT 운영 분석
센서 이벤트와 운영 지표를 연결해 이상 징후, 원인 후보, 조치 이력을 함께 봅니다.
경영·운영 리포팅
KPI, 근거 데이터, 전월 대비 변화, 리스크 요인을 검토 가능한 리포트 초안으로 만듭니다.
지식 그래프 기반 질의응답
단순 검색이 아니라 업무 객체와 관계를 따라 근거 있는 답변을 구성합니다.
문서·보고서 작성 지원
회의, 데이터 분석, 의사결정 내용을 산출물로 구조화하고 변경 이력을 남깁니다.
승인 기반 업무 실행
사람이 승인한 범위 안에서 후속 요청, 시스템 연계, 업무 기록을 지원합니다.
07 Contact
우리 회사의 데이터는 에이전트가 일할 준비가 되어 있습니까?
KWARE는 단순한 AI 도입 문구보다 현재 데이터 기반, 업무 흐름, 승인 체계를 먼저 확인합니다. 그 위에서 연결할 것과 새로 구축할 것을 구분하고, 파일럿 가능한 업무 범위를 함께 정리합니다.
첫 논의에서 확인할 질문
- 핵심 업무 데이터는 어디에서 발생하고 어디에 저장됩니까?
- 데이터 품질, 권한, 계보, 최신성은 어떤 방식으로 관리됩니까?
- AI 산출물은 누가 검토하고 어떤 승인 흐름으로 남겨야 합니까?
- 기존 시스템 중 연결해야 할 것과 유지해야 할 것은 무엇입니까?