ContextMeta로 데이터의 의미와 기준을 관리하고,
ERFit으로 AI가 활용할 데이터 구조를 설계합니다.
MCP로 사람과 AI의 데이터 업무를 연결합니다.
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AI가 데이터를 활용하기 전에, 데이터는 먼저 신뢰할 수 있어야 합니다. 정확한 구조, 일관된 정의, 안전한 이동이 그 출발점입니다.
nexFLOW는 ContextMeta와 ERFit을 중심으로 AI 데이터 거버넌스와 모델링을 구현합니다. Datatrans와 flowify로 데이터 이관·보호와 전환 업무까지 이어갑니다.
데이터를 다루는 각 단계에,
목적이 분명한 소프트웨어.
ContextMeta / AI data analysis & governance
AI로 데이터 모델을 전문가 수준으로 분석하고 관리합니다. AI 어드바이저와 MCP를 통해 데이터의 의미·표준·품질을 관리하고, AI 에이전트가 활용할 수 있는 데이터 구조를 준비합니다.
CUSTOMER_ID| Attribute | 역할 | 진단 기준 |
|---|---|---|
CUSTOMER_ID | PK | 유일성 |
CUSTOMER_NAME | 속성 | 완전성 |
CUSTOMER_TYPE | 코드 | 유효성 |
ERFit / Data modeling for AI
에이전트 코딩의 DB 스키마 설계와 검토에 필요한 구조를 모델링합니다. ERFit은 MCP 기반 모델링과 데이터베이스 역공학을 지원하며, 사람도 논리·물리 모델을 직접 설계하고 검토할 수 있습니다.
| Entity | Key | 의미 |
|---|---|---|
CUSTOMER | PK | 고객 식별자 |
ORDERS | PK | 주문 식별자 |
ORDERS.CUSTOMER_ID | FK | 주문한 고객 |
CUSTOMERORDERS1:N 관계 예시Datatrans / Data transfer & protection
운영 데이터를 병렬로 이관하고, 스크램블링 규칙을 적용해 개발·테스트에 필요한 데이터를 준비합니다.
STATUS = 'ACTIVE'| Source column | Rule | Target |
|---|---|---|
CUSTOMER_ID | 직접 매핑 | CUST_ID |
CUSTOMER_NAME | SC_NAME | 가상 이름 |
EMAIL | CONSISTENT | 일관된 가상값 |
flowify / Migration design & orchestration
매핑 정의와 SQL, 스키마 변경과 작업 의존관계를 연결합니다. 차세대 데이터 전환의 설계와 실행 계획을 한 흐름으로 관리합니다.
Source / Target / 변환식
매핑과 전환 프로그램 연결
선행 작업과 실행 순서 확인
동시 작업 한도와 이력 기반 배치
CUSTOMERORDERS선행 완료 후 실행QueryFit / AI-assisted SQL optimization
AI 기반 SQL 튜닝과 인덱스 설계를 돕는 제품을 준비하고 있습니다. 상세 기능과 제공 일정은 추후 안내합니다.
데이터 구조의 설계부터 제품의 현장 적용까지.
AI 데이터 분석·모델링부터 이관과 전환까지.
제품의 적용 방법을 기술 가이드로 확인하세요.