공통 수행 방식

완벽한 산출물을 담보하는 (주) 인아이티의 프로젝트 수행 표준

다음 단계는 특정 서비스의 단편적인 프로세스가 아닙니다. (주) 인아이티가 제공하는 4대 핵심 서비스 전체에 일관되게 적용되는 공통의 프로젝트 수행 방식(Framework)이자, 최고의 가치를 보장하는 우리만의 약속입니다.

  1. 01DISCOVER

    현장에서 문제를 발견

    업무의 맥락과 판단의 기준을 이해합니다.

    사용자의 업무 흐름과 의사결정 기준, 데이터의 현황과 제약을 면밀히 파악해 해결해야 할 문제를 명확하게 정의합니다.

  2. 02DESIGN

    데이터와 방법론을 설계

    분석의 근거와 검증의 기준을 세웁니다.

    문제에 적합한 분석 방법론과 데이터 구조를 설계하고, 결과의 신뢰성을 확보하기 위한 검증 기준을 함께 수립합니다.

  3. 03BUILD & VALIDATE

    실행으로 검증하고 완성

    실제 환경에서 작동하는 결과를 만듭니다.

    모델과 서비스를 실제 업무 환경에서 반복적으로 실행하고 검증하며, 성능과 활용성을 지속적으로 개선합니다.

  4. 04OPERATE & IMPROVE

    운영하며 지속적으로 진화

    현장의 변화에 맞춰 성능과 신뢰를 높입니다.

    권한 관리와 변경 이력, 현장 피드백을 체계적으로 반영해 서비스를 안정화하고 지속 가능한 개선 체계를 구축합니다.

FOUR CAPABILITIES

기술을 연결하고, 가치를 확장합니다.

필요한 변화에서 출발해 최적의 기술을 설계합니다. 개별 서비스는 독립적으로 작동하면서도 데이터, 모델, 사용자 경험과 운영 체계가 하나의 흐름으로 연결되도록 구현합니다.

01DATA STRATEGY

데이터 전략·통계 컨설팅

업무 목표와 데이터 환경을 진단하고 실행 가능한 통계 방법론과 데이터 활용 로드맵을 설계합니다.

  • 데이터·AI 활용 전략과 ISP
  • 국가통계·수요예측 방법론
  • 데이터 기반 행정과 공동활용 체계
  • 분석 역량 강화와 실무 교육
주요 산출물
현황 진단
방법론·로드맵
단계별 실행 범위
WORKING MODEL

현황 진단에서 실행 로드맵까지

방법론을 제안하는 데서 멈추지 않고, 실제 업무에서 누가 어떤 기준으로 실행할지까지 구체화합니다.

이런 상황에서 시작합니다
  • 조직마다 지표 정의와 해석이 다를 때
  • 분석 과제의 우선순위와 실행 범위를 정해야 할 때
  1. 01업무 질문 정리

    의사결정 목적과 결과 이용자를 기준으로 해결해야 할 질문을 정의합니다.

  2. 02데이터·지표 진단

    활용 가능한 자료와 지표 정의, 누락된 근거와 제약 조건을 확인합니다.

  3. 03방법론 설계·검증

    통계 방법과 가정, 품질 기준을 설계하고 적용 가능성을 검토합니다.

  4. 04실행 계획 수립

    단계별 범위와 역할, 교육·이관 항목을 실행 로드맵으로 정리합니다.

02DATA QUALITY

데이터 엔지니어링·품질

흩어진 데이터를 분석 가능한 구조로 통합하고, 담당자가 확인할 수 있는 품질 기준과 변경 이력을 만듭니다.

  • 정형·비정형 데이터 수집과 통합
  • DW·Data Mart와 메타데이터
  • 프로파일링·관계 분석·품질 규칙
  • 원본 보존과 데이터 편집 이력
주요 산출물
데이터 모델
품질 기준·규칙
재현 가능한 파이프라인
WORKING MODEL

데이터 흐름과 품질 책임을 함께 설계

수집·통합 기술뿐 아니라 오류를 누가 판단하고 변경 근거를 어떻게 남길지까지 하나의 운영 구조로 연결합니다.

이런 상황에서 시작합니다
  • 원천별 코드와 스키마가 서로 연결되지 않을 때
  • 오류 수정의 근거와 변경 이력이 남지 않을 때
  1. 01원천·프로파일 확인

    데이터 구조와 분포, 코드 체계와 반복되는 이상 패턴을 파악합니다.

  2. 02모델·통합 설계

    업무 의미를 유지하면서 원천을 연결할 표준 모델과 변환 흐름을 설계합니다.

  3. 03규칙·검토 체계

    품질 규칙과 예외, 담당자 검토와 승인 절차를 함께 정의합니다.

  4. 04이력·운영 연결

    원본과 변경 결과, 실행 기록을 연결해 반복 가능한 파이프라인으로 운영합니다.

03AI & STATISTICS

AI·통계 분석

통계적 해석과 머신러닝을 결합해 패턴과 관계, 미래의 신호를 찾고 결과의 한계까지 함께 설명합니다.

  • 기초·고급 통계와 데이터 마이닝
  • 예측 모델·시계열·수요예측
  • 텍스트·관계·이상 패턴 분석
  • SAS·R·Python 기반 분석
주요 산출물
분석 모델
검증 지표·근거
업무 적용 시나리오
WORKING MODEL

모델 성능과 판단 근거를 함께 검증

정확도 중심의 단편적 평가에서 벗어나, 다음과 같은 다차원적 검증을 수행합니다.

  • 데이터 대표성: 실제 운영 환경을 대변하는 데이터 신뢰성 확보
  • 오류 리스크 검증: 기준 모델(Baseline) 대비 오차가 미치는 현장 영향도 분석
  • 설명 및 해석 가능성: 현업 담당자가 납득할 수 있는 명확한 판단 근거 제시
이런 상황에서 시작합니다
  • 예측 정확도 외의 검증 기준이 필요할 때
  • 분석 결과를 현업이 설명하고 활용해야 할 때
  1. 01문제·가설 정의

    예측하거나 설명할 대상과 판단 시점, 잘못된 결과의 영향을 정리합니다.

  2. 02데이터·기준 모델

    표본과 변수의 대표성을 확인하고 비교 가능한 기준선을 만듭니다.

  3. 03모델링·검증

    통계·AI 방법을 적용하고 분할 검증과 오류 분석으로 안정성을 확인합니다.

  4. 04해석·적용 설계

    결과의 근거와 한계를 설명하고 업무 적용 및 전문가 검토 방식을 정합니다.

04SYSTEM & OPERATION

의사결정 시스템 구축·운영

데이터 기반의 인사이트를 직관적인 UI/UX와 업무 시스템으로 구현하여, 사용자의 탐색·검토·실행을 유기적으로 연결하고 안정적인 고도화를 지원합니다.

  • 통계·분석 엔진을 기반으로 한 맞춤형 대시보드 및 리포트 시스템 구축
  • 권한 제어, 모니터링, 변경 관리를 통한 엔터프라이즈급 거버넌스 확보
  • 공공·금융·제조 등 도메인별 특화 시스템의 안정적 라이프사이클 운영
주요 산출물
업무 시스템
사용자 의사결정 화면
운영·고도화 체계
WORKING MODEL

화면 구현 이후의 운영까지 연결

분석 결과를 보여주는 데서 끝내지 않고, 사용자의 판단과 승인·실행·피드백이 이어지는 업무 시스템으로 구현합니다.

이런 상황에서 시작합니다
  • 분석 결과가 보고서나 파일에서 멈출 때
  • 권한·이력·모니터링을 함께 설계해야 할 때
  1. 01사용자 판단 정의

    사용자가 확인할 신호와 근거, 다음에 수행할 업무 행동을 정리합니다.

  2. 02화면·흐름 구현

    대시보드와 검토 화면, 승인과 업무 연계를 실제 사용 흐름으로 구현합니다.

  3. 03권한·이력 설계

    역할별 접근 권한과 변경·실행 기록, 예외 처리 방식을 연결합니다.

  4. 04모니터링·개선

    시스템 상태와 이용 흐름을 확인하고 현장 피드백을 고도화에 반영합니다.

START WITH THE PROBLEM

어떤 데이터 문제부터 시작해야 할지 고민되나요?

현재 환경과 기대하는 변화를 알려주시면 진단, 분석과 구축 범위를 단계별로 정리하겠습니다.

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