ABOUT DATA LINKER

데이터를 연결해
현업에 바로 쓰이는 AI를 만듭니다

데이터링커는 기술을 보여주기보다 기업이 실제로 쓸 수 있는 AI 운영 구조를 먼저 설계합니다. 문서, 지식, 시스템, 업무 흐름을 연결해 현장에 안착하는 도입 방식을 만듭니다.

DATA CONNECTIVITY WORKFLOW FIT OPERABLE AI

GREETING SNAPSHOT

  • 데이터 구조와 연결 설계를 우선합니다
  • 현업이 바로 쓸 수 있는 인터페이스를 설계합니다
  • 도입 이후 운영 확장까지 함께 봅니다

우리가 일하는 기준

데이터링커는 보여주기용 AI가 아니라 조직 안에서 반복적으로 쓰이는 구조를 만드는 것을 목표로 합니다. 프로젝트의 방향은 아래 세 가지 기준으로 정리합니다.

01 데이터 연결 우선

흩어진 문서와 시스템을 연결해 AI가 답을 낼 수 있는 기반부터 만듭니다.

02 현업 사용성 기준

실무자가 매일 쓰는 화면과 프로세스 안으로 AI를 넣는 방식을 우선합니다.

03 장기 운영 전제

데모로 끝나지 않도록 유지보수, 확장, 검증까지 고려한 구조로 설계합니다.

데이터링커가 약속하는 방향

AI 기능을 많이 붙이는 것보다 조직 안에서 계속 사용할 수 있는 구조를 남기는 것이 더 중요하다고 봅니다. 인사말 페이지에서는 그 기준을 조금 더 분명하게 보여드립니다.

MESSAGE

우리는 AI를 소개하지 않고, 작동하는 구조를 제안합니다

기업마다 데이터 상태와 업무 흐름은 다릅니다. 그래서 데이터링커는 미리 정해둔 기능 목록을 들고 가기보다, 현재 조직이 실제로 운영할 수 있는 연결 구조를 먼저 설계합니다.

도입 이후까지 이어지는 운영 기준, 검색 체계, 사용자 흐름을 함께 남겨야 결과가 내부 자산이 된다고 생각합니다.

SIGNAL 01

도입 가능한 구조부터 제안합니다

현재 데이터 상태와 업무 흐름을 먼저 보고, 실제 도입 가능한 범위 안에서 방향을 제안합니다.

SIGNAL 02

현업 사용성을 기준으로 설계합니다

설명용 데모보다 담당자가 실제로 반복 사용하게 될 화면과 프로세스를 우선합니다.

SIGNAL 03

운영 이후까지 함께 봅니다

구축 완료가 끝이 아니라 이후 관리, 개선, 확장까지 가능한 상태를 목표로 설계합니다.

SIGNAL 04

결과보다 실행력을 남깁니다

문서 체계, 검색 기준, 자동화 흐름, 운영 가이드를 남겨 내부 자산으로 축적되게 만듭니다.

프로젝트는 이런 순서로 진행합니다

처음부터 큰 시스템을 한 번에 밀어 넣기보다, 현황을 진단하고 연결 구조를 설계한 뒤 실제 운영 흐름 안에서 검증하는 방식으로 진행합니다.

STEP 01

현황 진단

현재 데이터, 문서, 업무 흐름, 운영 병목을 함께 점검합니다.

STEP 02

연결 구조 설계

어떤 시스템과 데이터를 연결할지, 어디까지 자동화할지 설계합니다.

STEP 03

구축 및 검증

검색, 자동화, 문서화, 비전 기능을 실제 운영 시나리오에 맞춰 구현합니다.

STEP 04

운영 확장

도입 이후 사용자 피드백과 운영 데이터를 반영해 다음 단계로 확장합니다.

우리 회사에 맞는 AI 도입 방향이 궁금하다면

기능 소개보다 먼저 어떤 데이터와 업무를 연결해야 할지부터 함께 정리해드립니다.

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