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DATA → INSIGHT

“매출이 떨어졌습니다.”

그런데… 왜 떨어졌죠?

기존 DB와 BI는 ‘무엇이 일어났는지’는 보여줘도

‘왜 연결되어 일어났는지’를 발견하기 어렵습니다.

BI DASHBOARD

매출 ▼ 18.4%

제품 A

▼ 12%

지역 B

▼ 21%

고객군 C

▼ 16%

?

왜?

온톨로지는 데이터에 ‘관계와 의미’를 부여해

원인까지 따라가게 합니다.

핵심: 현황(WHAT) → 관계(WHY) → 행동(ACTION)

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01 · ONTOLOGY

쉽게 이해하는 온톨로지

어려운 기술이 아니라, ‘세상을 연결해서 설명하는 지도’입니다.

👵

할머니가 물어봅니다.

“이 우유가 왜 상했니?”

우유

제품

냉장고

설비

온도

상태

배송

과정

고객

대상

“우유 → 냉장고 → 온도 상승 → 배송 → 고객” 관계를 따라가면 원인이 보입니다.

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02 · WHY ANALYSIS

숫자에서 끝내지 말고, 원인까지 따라가자

관계를 타고 문제의 원인을 추적합니다.

제품 불량

불량 ↑

공정 · 설비 · 부품

→ 관계를 따라 원인 추적

→

매출 하락

매출 ↓

고객 · 상품 · 지역

→ 관계를 따라 원인 추적

→

배송 누락

누락 ↑

창고 · 노선 · 주문

→ 관계를 따라 원인 추적

→

‘어디가 문제인가?’보다 중요한 질문은 ‘무엇이 무엇과 연결되어 문제를 만들었는가?’

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03 · TRACE & DETECT

연결된 흔적을 찾아낸다

한 건의 이벤트에서 사람·거래·설비·고객군까지 관계를 확장합니다.

거래

고객

계좌

관계

그룹

행동

탐지

불법 행위 추적

장애 영향 범위

부정행위 연루그룹

유사 행동 세그먼트

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04 · TIMBR.AI

기존 데이터를 옮기지 않고, 그 위에 ‘의미’를 얹는다

기존 데이터 소스 위에 의미 계층과 가상 지식 그래프를 구성합니다.

기존 데이터

ERP / CRM

DW / Lake

DB / API

BI 데이터

TIMBR.AI

온톨로지 / 의미 계층

개념 · 관계 · 규칙

그래프로 연결

분석·AI

원인 분석

Graph / 탐색

BI / SQL

RAG / Agent

“데이터를 또 만드는 프로젝트”가 아니라 “데이터가 서로 말하게 만드는 프로젝트”

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05 · NATURAL LANGUAGE TO SQL

정확한 NL2SQL — 데이터가 많아도 길을 잃지 않는다

수천 개 테이블 · 여러 스키마 · 서로 다른 DB에서도 비즈니스 의미를 기준으로 SQL을 생성합니다.

기존 NL2SQL이 어려운 이유

TABLE

수천 개 테이블

SCHEMA

여러 스키마

DB

서로 다른 DB

TIMBR.AI

온톨로지

비즈니스 의미

관계 · 개념 · 규칙

정확한 대상 테이블과

관계를 찾아 SQL 생성

사용자는 자연어로 질문

“제품별 불량률과

매출의 관계를 보여줘”

→ 정확한 SQL

→ 정확한 데이터

핵심: 테이블 이름을 ‘추측’하는 NL2SQL이 아니라, 비즈니스 의미를 이해하고 올바른 데이터를 찾아가는 NL2SQL

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05 · FAST START

설치 → 연결 → 모델링 → 분석

Timbr은 빠르게 시작하고 실제 데이터 관계를 직접 확인하는 방식으로 가치를 검증할 수 있습니다.

01

설치

환경 준비

02

연결

기존 데이터

03

모델링

개념·관계

04

분석

원인·관계

5분

“직접 보고, 직접 만져보고, 직접 확인”

※ ‘5분’은 데모/초기 설치 메시지이며 실제 구축 시간은 환경·데이터·모델링 범위에 따라 달라질 수 있습니다.

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FROM DATA TO KNOWLEDGE

“무엇이 문제인가?”에서

“왜 문제인가?”로

데이터의 관계를 연결하고 원인·영향·연관성을 눈앞에서 확인하십시오.

TIMBR.AI 국내 총판

코세나 이승훈 실장

M admin@kosena.kr

T 010-9338-6400

WHY

TRACE

timbr.ai | kosena.kr

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