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코세나 × Timbr.ai | 제언 자료

이기종 데이터 통합 분석을 위한

Timbr.ai Data Virtualization

활용 제언

온톨로지 기반 가상 시맨틱 레이어로 서로 다른 DB를 하나의 SQL 질의로 통합하고, GAI 시대에 정확한 답변을 제공하는 방법

KOSENA × Timbr.ai

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목차

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1

이기종 데이터 환경의 통합 분석, 왜 어려운가

문제 제기

2

Timbr.ai: SQL 온톨로지 기반 분석예측 플랫폼

플랫폼 개요

3

GAI 시대, 정확한 답변을 위한 핵심 기술

이슈 진단

4

Data Virtualization이란

핵심 개념

5

이기종 DB 통합 쿼리 아키텍처

동작 구조

6

기존 방식 vs Data Virtualization

비교

7

기대 효과 및 활용 시나리오

기대 효과

8

맺음말 및 문의

Closing

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CURRENT CHALLENGE

이기종 데이터 환경의 통합 분석, 왜 어려운가

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  • 부서·시스템별로 Oracle, MySQL, MongoDB, 클라우드 DW 등 서로 다른 형태의 DB가 분산 운영됨
  • ETL/ELT 기반 물리적 통합은 구축 기간이 길고, 배치 주기 특성상 데이터 최신성이 떨어짐
  • 시스템마다 스키마·명명 규칙이 달라 같은 지표도 부서별로 다르게 정의·해석됨
  • GAI·LLM을 연결해도 원본 테이블 구조의 '의미'를 알지 못해 부정확한 SQL과 답변을 생성함

핵심 리스크

질의가 여러 DB 소스를 넘나들수록 GAI 응답의 정확도는 더 빠르게 떨어집니다.

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PLATFORM OVERVIEW

Timbr.ai: SQL 온톨로지 기반 분석예측 플랫폼

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지식그래프 분석

데이터 간 관계를 온톨로지로 정의해 문제의 원인과 맥락을 추적

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통합 데이터 분석

서로 다른 이기종 DB를 하나의 가상 시맨틱 레이어로 연결

3

정확한 NL2SQL

비즈니스 용어를 온톨로지에 매핑해 정확한 SQL을 자동 생성

4

무설치 가상화

기존 DB·DW 구조 변경 없이 표준 SQL로 즉시 연결·조회

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WHY IT MATTERS NOW

GAI가 정확한 답변을 내놓으려면,

먼저 데이터의 '의미'를 이해해야 합니다.

​

Timbr.ai의 온톨로지는 이를 가능하게 하는

사실상 유일한 핵심 기술입니다.

테이블·컬럼명이 아닌 비즈니스 개념과 관계로 데이터를 정의해, LLM이 참조할 수 있는 정확한 의미체계(Semantic Layer)를 제공합니다.

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CORE CAPABILITY

Data Virtualization이란

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  • 데이터를 물리적으로 이동·복제하지 않고, 원본 위치에서 실시간으로 조회하는 가상화 기술
  • Timbr.ai 온톨로지 레이어가 이기종 DB의 서로 다른 스키마를 하나의 논리 모델로 매핑
  • 사용자는 표준 SQL 한 번으로 여러 소스에 걸친 데이터를 동시에 질의·분석
  • 복제·동기화 지연이 없어 항상 원본 기준 최신 데이터로 분석 가능

가상 시맨틱 레이어

Oracle, MySQL, Snowflake, MongoDB 등 서로 다른 DB를 하나의 온톨로지 뷰로 연결합니다.

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DATA VIRTUALIZATION IN ACTION

이기종 DB 통합 쿼리 아키텍처

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가상 시맨틱 레이어

(Timbr Ontology)

Oracle

(ERP)

Snowflake

(클라우드 DW)

MySQL

(CRM)

MongoDB

(NoSQL 로그)

API / 파일

(외부 데이터)

가상 시맨틱 레이어 (Timbr 온톨로지)

이기종 데이터 소스

사용자는 단일 표준 SQL로 질의 — 물리적 데이터 이동이나 복제 없이 실시간으로 통합 조회됩니다.

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BEFORE / AFTER

기존 방식 vs Timbr Data Virtualization

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기존 방식 (ETL · DW 적재)

  • 여러 DB 데이터를 별도 DW·데이터레이크로 물리적 복제·적재
  • 스키마 변경 시마다 ETL 파이프라인 재개발 필요
  • 배치 주기에 따른 데이터 최신성 지연 (일~시간 단위)
  • 부서별 상이한 지표 정의로 인한 분석 결과 불일치

Timbr Data Virtualization

  • 원본 DB에 대한 실시간 가상 조회, 별도 적재 인프라 불필요
  • 온톨로지 매핑만으로 신규 소스 추가·변경에 신속 대응
  • 실시간 최신 데이터 기준으로 분석 가능
  • 온톨로지 기반 단일 지표 정의로 전사 일관성 확보

→

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EXPECTED OUTCOMES

기대 효과 및 활용 시나리오

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통합 데이터 분석

부서·시스템 경계를 넘어 하나의 질의로 전사 데이터를 분석

2

구축기간 단축

ETL 개발 없이 온톨로지 매핑만으로 수 주 내 통합 환경 구축

3

GAI 응답 정확도 향상

온톨로지 기반 NL2SQL로 챗봇·Agent 응답의 신뢰도 제고

4

인프라 비용 절감

데이터 복제·저장을 최소화해 스토리지·운영 비용 절감

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이기종 데이터, 이제 이동 없이 통합하십시오

Timbr.ai Data Virtualization으로 완성하는 가상 시맨틱 레이어 기반 통합 데이터 분석

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