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Decision Dataset Foundry (판단 데이터셋 생산)
실서비스 운영에서 발생하는 인간 판단·행동·실패 데이터를 구조화해 AI 고도화용 데이터셋으로 생산합니다.
Decision Dataset Foundry는 AI가 학습하지 못했던 암묵지·판단 이유·실패 사례·현장 맥락을 서비스 운영 과정에서 의도적으로 생성·기록·정규화해 독점 데이터 자산으로 전환하는 데이터 생산 서비스입니다.
조달/마케팅/CS/부동산/커머스/헬스 등 다도메인에서 실제 의사결정(Go/No-Go), 점수화, 실패 사유, 실행 결과를 기록·정규화해 모델 학습 가능한 판단 데이터셋으로 생산합니다.
공개 데이터로 불가능한 판단/실패 데이터 확보
경쟁사가 복제하기 어려운 독점 데이터셋 누적
실패 패턴 학습으로 경보·보류·대안 추천 품질 향상
사람 중심 의사결정을 단계적으로 자동화 확장
교차 도메인 실패 요인 분석으로 전략 인사이트 확보
데이터 누적에 따른 장기 Lock-in 구조 형성
1
도메인/판단 지점 정의: 추천·선택·실행·중단·실패 발생 구간 맵핑
2
데이터 설계: 이벤트 스키마·라벨 체계·수집 UI/로그 정책 정의
3
수집 파이프라인 구축: API/로그/대시보드/자동 태깅/DB 연결
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라벨링 운영: 규칙 기반 1차 분류 → 검수 → 고품질 라벨 축적
5
데이터셋 패키징·평가: 샘플링/편향 점검/품질 리포트/벤치마크셋 구축
6
학습 연동·운영 고도화: 학습/평가 반영 후 루프 반복
Decision Event Schema v1
Labeling Guideline (실패 사유/리스크 태그/근거 템플릿)
Dataset Package (train/valid/test + 데이터 딕셔너리)
Data Quality Report (결측/중복/편향/일관성 점검)
Model Improvement Plan (데이터→모델 개선 KPI)
Governance & Privacy Note (동의/비식별/보존 정책)
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4~12주
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주 3~6시간
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추천/판단이 핵심인 서비스팀, 공개데이터 한계에 막힌 AI 운영팀, 실패율/이탈률 개선이 필요한 조직
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실제 판단이 발생하는 운영 프로세스(MVP 포함), 결과 기록 구조, 데이터 동의/보안 원칙
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- ✓조달/입찰: 공고 추천→Go/No-Go→실행→성공/실패 데이터를 통한 Fit Score 고도화
- ✓부동산: 매물 점수/리스크 판단과 현장 결과를 연결해 예측 개선
- ✓커머스 셀러 운영: 상품 선정 판단과 판매 성과/실패 원인 누적으로 실패율 감소
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- ✗판단/실행이 거의 없는 아이디어 단계
- ✗데이터 수집·동의·보안 체계 수립이 불가능한 조직
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규칙 기반 1차 분류, 유사 사례 검색/근거 추천, 베이스라인 점수 산출, 데이터 품질 검사
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실패/리스크 라벨 기준 승인, 샘플 검수, KPI 정의, 민감데이터 정책 수립
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성공/실패/보류 결과 미수집, 라벨 기준 불안정, 비식별 원칙 없는 무분별 수집 요구
판단은 사람이 하지만 이유·결과가 데이터로 남지 않아 AI 개선이 멈춘 상태
판단·실패·결과가 데이터셋으로 누적되어 모델 정확도와 자동화 수준이 지속 상승하는 상태
⚠️ 도메인별 실패 정의와 결과 측정 방식이 달라 초기 스키마 설계가 성패를 좌우합니다.
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: 지속 운영형 (프로젝트별 상이, 데이터셋 누적 구조 상시)
- 판단 이벤트 스키마 설계: Go/No-Go, 점수(0~100), 리스크 태그, 근거 문장, 실행 결과 표준화
- 실패·이탈·보류 데이터 생성: 실패/보류 이유를 선택형+서술형으로 수집
- 다도메인 데이터 정규화: 조달/부동산/커머스/마케팅/CS 판단을 공통 피처로 매핑
- Human-in-the-Loop 라벨 운영: 자동 분류 + 사람 검수로 고품질 라벨 축적
- 학습용 데이터셋 패키징: train/valid/test 분리 + 품질지표 제공
- 모델 고도화 루프 연결: 예측→실행→결과→재학습 구조 설계