FACTRO데이터 · 분석 · AI 플랫폼

그 많은 데이터에서,
은 보이지 않을까요?

탄탄한 데이터 관리 위에서, 실무자와 전문가가 함께 쓰는 AI 플랫폼
다른 AI 도구가 건너뛴 데이터 관리부터 잡습니다. 현업 담당자는 평소 쓰는 말로 물어 분석 시나리오를 받고, 분석가는 EDA부터 Auto-ML까지 직접 다룹니다. 데이터가 밖으로 나갈 수 없는 폐쇄망 안에서, sLLM과 RAG로 그대로 돌아갑니다.
From Data to Fact. From Fact to Decision.
SCROLL
The Problem

데이터는 많습니다.
하지만 실무 현장에서는 여전히 이런 답답함이 반복됩니다.

데이터는 많은데,
관리되는 데이터가 없다

시스템마다 쌓이기만 할 뿐, 어디에 무엇이 있고 품질이 어떤지 아무도 모릅니다

AI 사업을 했는데,
남은 건 전처리뿐이다

사업 기간의 대부분이 데이터 수집과 정리로 사라지고, 정작 분석은 뒷전이 됩니다

분석을 하라는데,
무엇을 분석할지 모르겠다

과제 수립부터 막힙니다. 전문 인력도, 데이터 현황 파악도 없이 시작할 수는 없습니다

숫자를 늘어놓는 것으로는 아무것도 결정되지 않습니다.
결정에 필요한 것은 데이터가 아니라, 데이터가 가리키는 사실(Fact)입니다.

FACTRO는 데이터를 쌓아두기만 하던 조직을, 데이터에서 사실을 먼저 찾아내는 조직으로 바꿉니다.

Why FACTRO

AI 회사도, 데이터 회사도 많습니다.
그런데 왜 FACTRO인가.

문제 다섯 가지를 지금까지의 방식과 나란히 놓았습니다. FACTRO는 이 다섯을 한 플랫폼에서 풉니다.

표를 옆으로 밀어 보실 수 있습니다.

지금까지의 현실FACTRO왜 중요한가
분석 과제 수립무엇을 분석할지 과제조차 세우지 못해 시작이 안 됩니다자연어 질문 하나에서 시스템이 분석 시나리오를 근거와 함께 제안합니다분석의 문턱이 사라집니다.
현업 담당자가 일상 업무 용어로 물어도 분석 시나리오와 근거가 바로 나옵니다
데이터 준비AI 사업 기간의 대부분이 수집과 전처리로 소모됩니다수집, 표준화, 품질 점검이 플랫폼에 상시 내장되어 있습니다구축 부담이 크게 줄어듭니다.
수집·표준화·품질 점검이 플랫폼의 자산으로 남아 사업마다 반복되지 않습니다
데이터 관리사업이 끝나면 데이터는 다시 방치됩니다표준사전, 품질, 계보(리니지)로 관리체계 자체가 남습니다업무의 연속성이 보장됩니다.
표준사전과 계보가 유지되어 담당자가 바뀌어도 분석이 끊기지 않습니다
도구 구성수집, 분석, AI 도구가 제각각 파편화되어 있습니다과제 수립부터 보고서까지 하나의 스택에서 이어집니다도구를 잇는 부수 작업이 없습니다.
수집부터 보고서까지 한 스택으로 통합되어 연계 개발과 장애 요소가 사라집니다
보안 환경외부 클라우드 LLM에 내부 데이터를 올려야 합니다폐쇄망 안에서 sLLM과 RAG로 전 과정을 수행합니다보안 검토에서 사업이 멈추지 않습니다.
데이터도 모델도 조직 내부에 설치되어 반출 심사 자체가 필요 없습니다

특정 회사나 제품의 이야기가 아닙니다. 우리가 현장에서 반복해서 목격한, 방식의 문제입니다.

Two Pillars

질문에 답하는 힘, 데이터를 믿게 만드는 힘.

둘 중 하나만 있으면 반쪽입니다. 분석만 잘하면 근거 없는 답이 나오고, 데이터만 정리하면 아무도 쓰지 않습니다. FACTRO는 두 가지를 한 제품 안에 함께 두었습니다.

기둥 01
InsightFinder
질문에 답하는 힘

분석을 몰라도 됩니다. 담당자가 평소 쓰는 말로 물으면, 시스템이 분석 시나리오를 근거와 함께 제안하고, 데이터 검증을 거쳐 분석 기획 보고서까지 만듭니다.

자연어 질문 · 분석 시나리오 추천 · 데이터 매칭·검증 · 분석 기획 보고서
자연어 질문 화면 시나리오 추천 화면 데이터 매칭·검증 화면 분석 기획 보고서 화면 실제 제품 화면 · 질문 → 시나리오 → 검증 → 보고서 InsightFinder 자세히 보기 →
기둥 02
Data Foundation
데이터를 믿게 만드는 힘

데이터를 가진 조직은 많지만, 관리하는 조직은 드뭅니다. 수집·연계에서 메타데이터, 표준화, 품질 진단, 계보 추적까지. 분석에 이르기까지 필요한 관리 기능이 한자리에 있습니다.

통합 수집 · 메타데이터 · 표준 사전 · 품질 진단 · 카탈로그·계보
데이터 카탈로그·계보 운영 화면 실제 운영 화면 · 카탈로그와 계보 Data Foundation 자세히 보기 →
관리된 데이터 위에서만, 질문이 답이 됩니다.
분석 회사는 많습니다. 그러나 고객의 데이터부터 정리하는 회사는 드뭅니다.
Security by Architecture

데이터가 나가지 않는 것이 아니라,
나갈 경로가 없습니다.

질문을 받는 것부터 보고서를 만드는 것까지, 전 과정이 내부망 안에서 끝납니다. 외부 인터넷으로 이어지는 통로를 아예 두지 않았습니다.

조직 내부망 · 폐쇄망 업무 시스템 DB · 파일 · API 담당자 질문 · 검토 · 결재 FACTRO 플랫폼 수집 · 표준화 · 품질 분석 · 시나리오 추천 sLLM · RAG (내부 구동) 근거 추적 · 감사 기록 보고서 생성 (HWP) 외부 인터넷 클라우드 LLM · API × 연결 없음
그리고 내부망 안에서 모든 결과는 검증됩니다
품질 점검분석에 쓰이는 데이터를 완전성·유효성·정확성·일관성 등 일곱 개 차원으로 점수화합니다. 범정부 데이터 품질진단 기준에 맞추고, 인공지능 데이터 품질 국제표준(ISO/IEC 5259) 체계를 반영했습니다.
계보 전파품질 정보가 데이터 계보를 따라 이후의 모든 분석으로 이어집니다. 출처 없는 결과는 없습니다.
개인정보 확인 절차개인식별정보가 감지되면 진행을 멈추고 담당자 확인을 거칩니다.
감사 기록주요 결정은 기록으로 남아, 감사와 정보공개 요청에 근거로 답할 수 있습니다.

데이터를 밖으로 내보낼 수 없는 조직을 위해,
처음부터 밖과 끊어 놓고 설계한 구조입니다.

Platform

데이터에서 의사결정까지, 여섯 단계의 여정.

데이터의 기반을 다지는 일부터 사실에 근거한 결정까지, 여섯 단계를 제품들이 나누어 맡습니다. 각 단계의 실제 화면과 그 아래의 7계층 기술 구조, 고유 자산, 확장 로드맵은 Platform에서 이어집니다.

About FACTRO
FACT + 데이터가 사실(FACT)이 되는 길(路). 회사 이름이 곧 회사가 하는 일입니다.
정확한 데이터분석의 출발점은 화려한 모델이 아니라 믿을 수 있는 데이터입니다.
투명한 분석모든 결과에는 근거가 따라붙습니다. 설명할 수 없는 분석은 내놓지 않습니다.
명확한 사실행동으로 이어질 수 있는 사실을 찾습니다.

지난 십수 년간 수많은 조직이 데이터 시스템을 구축했고, 최근에는 AI를 도입했습니다. 그런데도 회의실의 질문은 달라지지 않았습니다. “그래서 지금 상황이 어떻다는 건가?”

FACTRO는 이 문제에서 출발했습니다. 데이터와 AI는 이미 있었습니다. 없던 것은 데이터에서 사실로 이어지는 길이라고 믿습니다. 그래서 우리는 기술을 자랑하는 회사가 아니라, 길을 놓는 회사가 되기로 했습니다.

FACTRO는 데이터의 기반을 체계화하고(Data Foundation), 지능형 분석으로 데이터를 이해하며(Intelligence), AI로 사실을 발견해(AI) 의사결정으로 연결하는 Enterprise AI & Data Platform 기업을 지향합니다.