대규모 기업 데이터 통합
PROBLEM여러 데이터 소스에 분산된 대규모 기업 데이터를 통합하고 중복·불일치를 처리해야 했습니다.
APPROACH정규화, deduplication, entity matching, validation pipeline을 구축했습니다.
4억 건 이상의 원천 데이터를
분석 가능한 구조로 정리
01 / PROBLEM
기업의 데이터 문제는
대개 시스템 사이에서 생깁니다.
도구가 없어서가 아니라, 도구와 도구 사이를 사람이 잇고 있기 때문입니다.
-
01
여러 파일을
매번 다시 합치고 있다.Excel, CSV, 내부 시스템과 외부 플랫폼의 데이터를 사람이 반복해서 모으고 정리하는 경우.
-
02
같은 회사가
데이터마다 다른 이름으로 존재한다.기업명, 고객명, 상품명 또는 코드가 서로 달라 매칭과 검수가 계속 필요한 경우.
-
03
자동화했지만
결국 사람이 다시 검수한다.누락·중복·이상값·불일치를 사람이 반복 확인하면서 자동화의 효과가 줄어드는 경우.
-
04
보고서를 만들기 위해
매주 같은 일을 반복한다.데이터 다운로드부터 가공·계산·검증·보고서 생성까지 동일한 프로세스가 반복되는 경우.
Formeus는 이런 ‘시스템 사이의 수작업’을 찾고 구조화합니다.
RAW / 01
서로 다른 파일과 시스템에서
데이터가 들어옵니다.
사람이 이어 붙이던 업무를
하나의 데이터 흐름으로.
- 01데이터 구조화
- 02데이터 매칭
- 03검증 및 품질관리
- 04업무 자동화
03 / EVIDENCE
4억+
대규모 레코드
처리 경험
1TB+
대용량 데이터
통합·가공 경험
80%↓
반복 데이터 업무
시간 절감 사례
대규모 데이터 파이프라인부터 Excel 기반 반복 업무 자동화까지, 문제의 크기에 맞는 방식으로 설계합니다.
반복 데이터 업무 자동화
PROBLEM여러 파일을 반복적으로 정리하고 동일한 계산·검증 작업을 수행하고 있었습니다.
APPROACH입력 구조를 표준화하고 반복 처리 로직을 자동화했습니다.
반복 업무 시간을
최대 80% 절감
03 / DATA PIPELINE
외부 데이터에서 운영 DB까지
PROBLEM외부 서비스 데이터를 내부 데이터베이스와 연결해 지속적으로 분석해야 했습니다.
APPROACHAPI 수집, 데이터베이스 적재, 업데이트 구조, BI 연결 환경을 구축했습니다.
수작업 다운로드 없이 지속적으로
사용할 수 있는 데이터 흐름 구축
FOCUSED POC W01–W08
작게 시작하고,
측정한 뒤, 확장합니다.
처음부터 큰 시스템을 구축하기보다 하나의 명확한 업무 문제를 선정해 약 8주 동안 개선 가능성을 검증합니다.
BASELINE
BUILD
VALIDATE
ASSESS
- 01
범위 정의 · Baseline
현재 프로세스와 대상 데이터를 확인하고 측정 기준을 정합니다.
- 02
구조화 · 구현
핵심 데이터 구조와 자동화 또는 Matching 로직을 구현합니다.
- 03
검증 · 개선
정확도, 오류, 예외 케이스를 검증하고 실제 적용 가능성을 높입니다.
- 04
평가 · 확장 판단
기존 방식과 KPI를 비교하고 후속 적용 범위를 판단합니다.
PoC의 목표는 기술을 보여주는 것이 아니라 실제 업무 개선 효과를 확인하는 것입니다.
FORMEUS
복잡한 데이터를
운영 가능한 구조로 만드는 일.
Formeus는 데이터 분석·엔지니어링·업무 자동화를 기반으로 기업의 복잡한 운영 데이터 문제를 해결합니다.
대규모 데이터 파이프라인부터 Excel 기반 반복 업무까지, 사람이 계속 연결하고 정리하고 확인해야 하는 구간을 찾아 구조화하는 데 집중합니다.