
정형화된 구조로 데이터 구축을 원하는 데이터 엔지니어
특정 데이터 선별 후 DB 적재를 원하는 관리자
AI 학습모델 검증 및 품질 관리를 원하는 연구원
데이터 정기성 및 품질 검증을 추구하는 전문가
원하는 기준에 따라 Key-Value 형식 데이터를 선별하여 DB 적재: 데이터 구조 및 유효값 검증을 통한 선별적 데이터 적재
오류 데이터 검출 및 Value 통계 산출을 통한 데이터 분석 용이: 기준 미달 데이터 식별 및 취약 데이터 집중 보완
데이터의 구조적 통일, 특정 데이터 선별, 누락 원인 파악 가능: 데이터 품질 향상을 위한 체계적인 관리 지원
AI 학습 데이터의 품질 검증 및 편향성 방지를 통한 모델 성능 향상
정형화된 데이터 구조 구축을 통한 특정 데이터 선별 및 누락 원인 파악
데이터 버전 관리 및 검증 이력 추적을 통한 체계적 데이터 관리