통합과 데이터
통합과 데이터에 관한 글입니다. 실행 가능한 비즈니스 온톨로지, 관리되는 데이터, 앱 개발, 에이전트 워크플로를 실무 관점에서 다룹니다.
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옛 시스템의 스프레드시트를 AI가 만든 앱으로 어떻게 가져오나? 임포트 매핑, 드라이 런, 그리고 한 행이 매칭되지 않는 세 가지 결말
ObjectStack 18.3.0에서 측정: 이름 붙은 임포트 매핑이 낯선 헤더와 코드를 한 객체의 필드로 투영하고, 드라이 런은 아무것도 저장하지 않은 채 행별 전체 보고서를 돌려주며, 매칭되지 않는 행은 생성되거나 건너뛰거나 실패한다.
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제조팀이 legacy system에 AI를 연결하는 방법: ERP 교체가 아니라 보고서와 작업지시서부터
제조 시스템은 오래되고 무겁고 교체하기 어렵습니다. 실용적인 AI 경로는 기존 시스템을 연결하고 보고서, 작업지시서, 예외 분석에서 시작하는 것입니다.
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CRM에서 시작하기: AI가 고객, 영업기회, follow-up 이력을 이해하는 방법
대부분의 CRM에는 고객, 영업기회, 연락처, 활동 이력이 이미 있습니다. 유용한 길은 데이터를 내보내 일회성 분석을 하는 것이 아니라, 권한 아래에서 AI가 그 비즈니스 객체를 이해하게 하는 것입니다.
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마이그레이션 없이 기존 비즈니스 시스템을 AI-native로 만들기
자체 운영형 ObjectOS(Enterprise)에서 이미 운영 중인 데이터베이스를 기본 읽기 전용으로 연결하고, 코딩 에이전트가 테이블을 객체로 모델링하게 하면 원래 시스템을 건드리지 않고도 권한 아래에서 실제 데이터에 AI를 적용할 수 있습니다.
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