소식 PwC와 Intelligence Warehouse의 파트너십 기업 AI 전환을 함께 이끕니다 발표 내용 보기
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AI를 위한 핵심 인프라

Intelligence
Warehouse

데이터 웨어하우스가 흩어진 데이터를 모았다면,
이제는 흩어진 맥락을 연결할 차례입니다.
AI 에이전트가 데이터를 넘어 이해를 탐색하는 기반.

활용 분야
기업 AI 의사결정 인텔리전스 에이전트 워크플로
흩어진 데이터
스크롤
PepsiCo Nokia Vodafone Unilever ArcelorMittal Adani Altius Zee Motherson AES Multiples

인텔리전스 그래프

맥락과 의사결정, 온톨로지, 지표를 하나의 탐색 가능한 그래프로 통합합니다. 이것이 Intelligence Warehouse입니다. 노드를 클릭해 살펴보세요.

주문 충족률

비즈니스 목적

계산식

                
의사결정 규칙

                
기본 집계 단위

구성 노드 (입력)
차원 (그룹 기준)
Q1

단계 1 / 6 자동 재생 중
ERP
CRM
WMS
POS

기업 인텔리전스를 위한
최신 모델

데이터 웨어하우스는 사실을 저장하고, BI는 이를 시각화합니다. 하지만 실제 운영을 움직이는 규칙과 논리, 암묵지까지 담은 의사결정의 맥락은 포착하지 못합니다. Intelligence Warehouse가 그 빠진 아키텍처 계층을 채웁니다.

아키텍처
ERP
예측
CRM / POS
데이터 웨어하우스
BI
의사결정 설계도
MORRIE를 통한 사람과의 대화
Intelligence
Warehouse
조직의 암묵지
에이전트 군집
연결 탐색의 힘

그래프는 기존 의사결정을 재현하는 데 그치지 않습니다. 여러 업무 영역을 연결해 새로운 의사결정을 발견합니다.

현재: 분리된 의사결정
공급망
▲ 재주문 결정
개별 최적화
보이지 않는 관계
가격
▲ 가격 인하 결정
개별 최적화
연결 탐색: 통합된 의사결정
▲ 재주문 결정
연결 탐색
재고 회전 속도
판단에 반영
▲ 가격 인하 결정
✨
새로운 통합 의사결정

“판매가 느린 SKU의 가격 인하가 임박하면, 재주문 수량을 40% 줄이고 프로모션 주기를 앞당긴다.”

전체 아키텍처 백서 살펴보기 Intelligence Warehouse 모델과 연결 탐색 원리, 기업 AI의 최신 아키텍처가 되는 이유를 자세히 알아보세요.
백서 읽기
Intelligence Warehouse의 토큰 경제성 1,000개 기업 업무에 고정 시드 시뮬레이션을 적용했습니다. 비교 대상에 모든 캐싱 이점을 제공해도, IW의 처리 토큰은 96% 적고 비용은 프롬프트 기반 에이전트의 약 8분의 1입니다. 하나의 스크립트로 재현할 수 있습니다. ↓ 한국어 PDF 열기
연구 읽기

가장 어려운 것은 그래프가 아닙니다.
사람의 머릿속 논리를 꺼내는 일입니다.

모든 기업에는 담당자의 머릿속에만 존재하는 암묵지와 규칙, 임계값, 예외 상황 속에 의사결정 논리가 숨어 있습니다. 이를 구조화된 설계도로 추출하는 과정에서 누구나 병목을 만납니다.

MORRIE 는 이 문제를 해결하는 에이전트 인터페이스입니다. 설문지를 건네는 대신, 대화를 나눕니다.

에이전트와의 대화 분야별 전문가와 자연어로 대화하며, 이야기하는 동안 설계도를 구축합니다
실시간 시뮬레이션 의사결정 시나리오를 실시간으로 실행해 논리의 빈틈과 모순을 찾습니다
예외 상황 발견 이상 징후를 발견하고 사람이 미처 생각하지 못한 핵심 질문을 던집니다
AI 한국어 더빙영어 원본 열기

다른 도구가 스프레드시트 작성을 요구할 때,
MORRIE는 대화를 나눕니다.

기업이 이 기반 위에 만든 것들

각 솔루션은 고객을 위해 Intelligence Warehouse 위에 구축되었습니다. 라이브러리에서 모든 구축 사례의 자세한 내용을 확인하세요.

웨어하우스는 어떻게 작동할까요

아키텍처를 다룬 다섯 편의 논문입니다. 각 논문에는 시뮬레이션 또는 구체적인 예시가 있으며, 전제 조건과 한계를 명시합니다.

연구 살펴보기

이 아키텍처가 여는 가능성

통합된 인텔리전스 그래프는 지식을 정리하는 것을 넘어, 기업이 분석하고 결정하고 행동하는 방식을 바꿉니다.

빠르고 유연한 분석

맥락을 구조화하면 에이전트는 원시 데이터를 넘어 이해를 탐색합니다. 분석을 더 빠르게 구축하고 유연하게 조정하며, 규모가 커져도 신뢰성을 유지할 수 있습니다.

일관된 의사결정

모든 팀과 에이전트, 워크플로가 동일한 온톨로지와 의사결정 규칙을 참조합니다. 조직 내 정의의 충돌과 논리의 불일치를 해소합니다.

부서 간 통합 의사결정

그래프 탐색으로 공급망, 가격, 영업, 마케팅을 아우르는 다변수 의사결정을 발견합니다. 어느 한 팀만으로는 볼 수 없었던 결정입니다.

AI 에이전트에 필요한
기반을 구축하세요

흩어진 맥락 위에 에이전트를 만드는 일을 멈추세요. AI가 실제로 작동하게 하는 인프라부터 시작하세요.