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(주)씨즈데이터의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

1. 기업 개요 - 씨즈데이터는 비정형 텍스트 데이터 가공 제품을 개발/공급 중으로 독자적인Enrichment기술을 활용하여 데이터를 정보로 변환함으로써 고객사의 비즈니스적인 활용과 가치 창출에 집중 - 사업 영역은1)데이터 가공 제품 개발/공급, 2)제품 도입에 필요한 데이터 분석/활용 컨설팅 서비스 지원, 3)B2B제휴를 통한 서비스 개발이고,금융기관과 마이데이터 사업자를 주요 고객으로 확보 중 - 데이터 가공/운영,제품 개발,사업개발/분석의3가지 영역으로 조직 운영 중이고, 유관 경력5년 이상의 전문가들이 주요 인력으로 근무 중 2. 핵심 역량 - 복잡도가 높고 변화가 심하여 비즈니스 활용이 어려운 비정형 텍스트 데이터를 정보화 하는 것으로 이를 위해서는 데이터 가공에 대한 노하우가 형성될 때 까지 오랜 시간이 필요 - 당사는 다년간 복잡도가 높은 비정형 텍스트 데이터인 계좌 적요 정보의 분류/가공을 연구하고 제품화에 성공했으며 금융권에서 다수 레퍼런스를 보유 중 - 특히 정확도와 엄밀함이 요구되는 신용평가모형 변수 생성과 개발에도 당사 제품이 활용되고 있는 점을 통해 핵심 역량에 대한 검증이 높은 수준에서 이루어졌다고 판단 가능

기업한글명

(주)씨즈데이터

도로명주소

서울특별시 영등포구 의사당대로 83 (여의도동,오투타워)

등록일

2025-02-13

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2898801105&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

1. 자동차 정비 이력 데이터 가공 서비스 - 당사가 제공하는 자동차 정비 이력 데이터 가공 서비스는 개별 정비업체에서 정비사가 입력하는 비정형 텍스트 정보를 대상으로 하기 때문에 그간 정비업체에서 의무 전송해야 하는 정보 이외의 차량 정비 관련 정보를 활용한 서비스 개발에 활용 가능 - 특히 정비사들이 직접 입력하여 생성되는 텍스트 데이터인 부품명은 한글, 영문, 한자, 특수기호, 오타 표기, 외래어, 비표준어 등이 혼재되어 분류 작업이 매우 까다로움 - 이러한 부품명 분류를 위해 7,000여개의 오타 보정룰을 통해 오타 탐색 기능을 구현하고 오타 조합으로 보정 룰을 생성하였으며 보정 룰이 적용 된 중간 결과물을 대상으로 long-tail 정비이력 패턴에 대한 포괄적인 분류가 가능한 4,000여개의 세분화된 “정규식(Regular Expression)” 룰 생성 및 적용 - 정확한 분류 결과와 함께 차종, 정비 금액, 주행거리 등의 정보를 결합하여 각종 집계성 정보 요약항목을 자동으로 생성해 주는 통계 작업도 가능 - 동 가공 서비스는 1회성 용역 형태가 아닌 API 형태의 제품으로 제공되기 때문에 다수 수요기업에서 표준화된 방식으로 손쉽게 활용가능하고 지속적인 유지관리가 가능하기 때문에 서비스 품질을 균일하게 유지 가능 2. 금융거래 데이터 가공 서비스 - 통장적요, 카드가맹점명과 같은 비정형 텍스트 데이터는 정보 주체를 설명할 수 있는 다양한 영역의 정보를 포함하고 있지만 데이터를 정보로 변환하는데 어려움이 있음 - 당사 가공 서비스는 국내 모든 은행들의 적요 정보를 5단계의 수준으로 분류/매핑 할 뿐만 하니라 그 결과를 영역별, 기간별, 연산자별로 집계한 프로파일 정보를 자동으로 생성 가능하기 때문에 각종 예측모형 개발, 정보 주체에 대한 심도있는 분석 등에 즉시 활용 가능 (700여개 카테고리 분류, 4만여개 요약항목 자동 생성) - 동 가공 서비스는 1회성 용역 형태가 아닌 AP

상세주소

(오투타워) 20층 102호

설립일자

2018-12-03

실적(요약)

1. (은행업권) 하나은행, KB국민은행, IBK기업은행, 신한은행 2. (비은행업권) 웰컴저축은행, NICE평가정보, BNK저축은행, 한국투자증권, 신한투자증권, NICE D&R

유지보수(후속지원)전략(요약)

1. 파트너십 기반 서비스 제공 - 자동차 정비이력 가공 제품은 데이터를 보유한 수요기업들이 이용하는 ERP 회사들을 채널로 영업 및 마케팅 활동 수행 예정으로 유지보수나 후속지원 활동 역시 파트너들과의 협업에 기반 - 이를 위한 파트너 또는 수요기업 대상 초기 제품 설명, 영업 활동 지원은 당사 사업개발실에서 전담하여 진행하고 관련 프로세스 정립 예정 2. 직접 영업 조직 강화 - 금융거래 내역 가공 제품은 당사에서 기존부터 직접 영업 및 유지보수와 후속지원도 수행하여 왔기 때문에 기존 고객사들과의 유지보수 정책에 준하여 후속 지원 (장애 대응, 교육, 컨설팅 지원 등) - 데이터 바우처 사업으로 고객사 증가 예상되는 바, 직접 영업 조직 강화 예정 - 2023년 데이터 바우처 사업 수행 기간 중 데이터 분석 지원 필요 시 맞춤형 컨설팅 서비스 지원 3. 기능 고도화 협업 - 지원사업 종료 이후 제품 지속 이용 시 고객 요구사항 수집 후 추가 기능 개발 및 제품 고도화 진행 - 이를 위한 고객 요구사항 수집 내용을 제품 개발 로드맵에 반영(월간, 분기간 로드맵 점검 후 제품 개발 우선순위 설정)

주요서비스 상세정보(요약)

1. 데이터 가공 제품 개발 및 보급 - 원천데이터 분류/항목 생성 등 데이터 가공 로직 (통장, 카드, 공공정보, 자동차 정비이력) - 가공 결과 활용을 위한 서비스 로직 (현금흐름 예측, 금융상품 추천 등) 2. 데이터 분석/활용 지원 - 데이터 활용을 위한 분석 과제 설계 - 비즈니스 예측모형개발 개발 (신용평가, 대출수요예측 등) 금융상품 정보 수집/가공 (카드, 예적금) 3. 데이터 가공 제품을 이용한 B2B 제휴 사업 - 건강보험정보 신용스코어 (NICE평가정보 제휴) - 금융상품 추천/분석 서비스 (NICE평가정보 제휴) - 자동차 정비이력 가공/판매 (NICE디앤알/ADB제휴)

카테고리구분

전처리,태깅또는라벨링,분석

품질확보전략(요약)

1. 제품개발 단계 - 원천데이터 입수 前 해당 도메인의 분류 체계, 데이터 생성 과정 검토 후 데이터 가공 방안 설계(분류 체계가 부족하다면 신규 생성 가능) - 원천데이터 입수 後 설계 내용과의 정합성 확인 및 분류 로직 생성을 위한 결측, 오류 값 등에 대한 전처리 작업 수행 - 기본적인 전처리 및 가공 작업 완료 후 분류 로직 생성 및 검증 - 상기 작업은 당사 데이터 가공/유지관리 주체인 운영실에서 전담하고 단계별 작업 결과는 업력 5년 이상의 팀장급이 직접 검수 진행하여 적절한 가공 결과 산출 여부 확인 - 이 때 가공결과의 적정성에 대해 비정형 텍스트 데이터 분류 여부인 ‘분류율’을 확인하며 미분류 되는 케이스에 대한 로직 생성과 검증을 반복 수행 2. 유지보수 단계 - 제품 도입 고객사로부터 월 1회 주기적인 피드백을 통해 가공 결과에 대한 품질 개선 요구사항과 추가 가공에 대한 요건을 확인하는 프로세스를 가지고 있음(고객사가 증가할수록 품질 개선 효과가 큼, 금융거래 데이터 가공 제품은 최초 분류율 85%에서 90% 초반으로 개선) - 고객사의 데이터 활용 신규 서비스 개발, 시간의 흐름에 따른 원천데이터의 변화와 같이 새로운 유형의 데이터 입수 시에는 제품개발 단계에 준하여 새로운 로직 생성과 검증 수행 - 이 외에도 지속적인 가공 방법론의 내부 자산화(문서, 프로세스, 매뉴얼 구축 등) 진행 중이고, 효율적인 가공 업무를 위해 자동화 가능한 수기 작업들의 개선 사항 발굴 및 자동화 프로그램 개발 등 지속적인 프로세스 개선 진행 중

활용사례(요약)

1. 자동차 정비 이력 데이터 가공 서비스 - 잠재적 수요기업들인 중소 정비업체들은 가공 결과를 통해 방문하는 고객의 차량에 대한 소모품 관리 주기나 예방 정비 알림, 차종별 진단 및 정비 예측 정보 제공, 부위별 예상 견적가 범위 예측, 정비이력 보고서 등 고도화 된 서비스 개발/활용 가능 - 그간 비용, 인력 문제로 인해 중소 정비업체들이 직접 해결하기 어려웠던 고객 관리, 정비 통계 분석 등이 가능할 것으로 보이고 정비업체들의 비즈니스 경쟁력을 제고하는데 도움이 될 것으로 예상 - 개별 정비업체 ERP 공급사들의 데이터 사업 컨소시엄인 ADB를 통해 이러한 추가 정비 이력 정보를 활용 서비스에 대한 니즈를 파악했음 (ADB의 커버리지는 1급~3급 정비업체 중 약 50% 수준) - 이 외에도 가공 서비스 활용 시 정교한 차량 가격 관련 정보 예측 등에 활용 가능 (중고차 시세, 담보가 산출 등) 2. 금융거래 데이터 가공 서비스 - 잠재적 수요기업들인 중소 마이데이터 사업자들은 인력과 비용의 문제 등으로 인해 서비스 개발의 기초가 되는 금융거래 데이터 가공을 전문적으로 수행하기 어렵거나 그 품질을 유지하기 어려움 - 잠재적 수요기업들이 정확한 거래내역 분류/가공에 기반하여 경쟁사 대비 차별화 된 서비스 개발과 사용자 경험을 제공할 수 있을 것으로 예상 - 실제 동 서비스는 API 제품 형태로 국내 금융사, 대형 마이데이터 사업자에게 공급 중으로 그 효과에 대한 검증이 되었다고 볼 수 있음 - 이 외에도 중소상공인, 자영업자들의 현금흐름 및 자산관리, 세무회계 자동화 등에도 충분히 활용 가치가 있을 것으로 판단