Enterprise data technologyDatabase expertise. Applied intelligence.

Better Data.
Better Intelligence.

더 나은 지능은,
더 나은 데이터에서 시작됩니다.

데이터를 옮기고, 보호하고, 구조를 설계하는 기술. nexFLOW는 복잡한 데이터 업무를 제품으로 해결하고 AI가 활용할 수 있는 기반을 만듭니다.

제품 살펴보기 nexFLOW 소개
Data foundationStructure / Movement / Intelligence
T CUSTOMER
PKcustomer_id
customer_name
email_address
T ORDER
PKorder_id
FKcustomer_id
order_amount
MappingDefine. Transform.
sourcetarget
DatatransProtected data
name김**
email***@***
Data contextAI-ready foundation
SchemaRelations
StandardsQuality
SourceUsable data
데이터 구조와 처리 흐름 개념도nexFLOW
이관과 데이터 보호 Datatrans 전환 설계와 실행 Flowify 표준·모델링·품질 MetaFit·ERFit AI SQL 튜닝준비 중 QueryFit

데이터의 복잡함을,
제품의 명확함으로.

Why nexFLOW

AI가 데이터를 활용하기 전에, 데이터는 먼저 신뢰할 수 있어야 합니다. 정확한 구조, 일관된 정의, 안전한 이동이 그 출발점입니다.

nexFLOW는 데이터베이스 현장의 과제를 이관·전환·표준·모델링 제품으로 해결합니다. 축적된 데이터 기술 위에 AI를 적용해, 더 나은 데이터 업무를 만듭니다.

제품 도입과 기술 문의contact@nexflow.im

Database expertise.
Purpose-built products.

데이터를 다루는 각 단계에,
목적이 분명한 소프트웨어.

Datatrans / Data transfer & protection

필요한 데이터를 빠르게.
민감한 데이터는 안전하게.

운영 데이터를 병렬로 이관하고, 스크램블링 규칙을 적용해 개발·테스트에 필요한 데이터를 준비합니다.

  • Oracle 병렬 데이터 이관
  • 조건부 추출과 컬럼 매핑
  • Python 기반 스크램블링 규칙
Datatrans 자세히 보기
Datatrans / Transfer definition 개념도 / Interface concept
Oracle sourceOracle target
조건부 추출병렬 변환병렬 적재
추출 조건 예시STATUS = 'ACTIVE'
고객 테이블 전송과 스크램블링 규칙 예시
Source columnRuleTarget
CUSTOMER_ID직접 매핑CUST_ID
CUSTOMER_NAMESC_NAME가상 이름
EMAILCONSISTENT일관된 가상값
Python 규칙을 적용하고, 변환 결과를 검토한 뒤 이관합니다.

제품의 동작을 설명하기 위한 개념도이며, 실제 제품 화면이 아닙니다.

Flowify / Migration design & orchestration

복잡한 전환 프로젝트를,
설계부터 실행까지.

매핑 정의와 SQL, 스키마 변경과 작업 의존관계를 연결합니다. 차세대 데이터 전환의 설계와 실행 계획을 한 흐름으로 관리합니다.

  • 매핑 기반 SQL 생성
  • 변경 추적과 영향도 분석
  • 의존관계 기반 실행 계획
Flowify 자세히 보기
Flowify / Migration design 개념도 / Interface concept
설계에서 실행 계획까지Mapping-led
  1. 01
    매핑 정의

    Source / Target / 변환식

  2. 02
    SQL 생성

    매핑과 전환 프로그램 연결

  3. 03
    의존관계 검토

    선행 작업과 실행 순서 확인

  4. 04
    실행 계획

    동시 작업 한도와 이력 기반 배치

CUSTOMERORDERS선행 완료 후 실행

제품의 동작을 설명하기 위한 개념도이며, 실제 제품 화면이 아닙니다.

MetaFit·ERFit / Standards, modeling & quality

데이터의 의미와 구조에,
일관된 기준을.

표준 용어와 메타데이터를 모델에 연결하고 품질 진단의 기준으로 활용합니다. 데이터 정의부터 논리·물리 모델링까지 함께 다룹니다.

  • 표준사전과 메타데이터 관리
  • 논리·물리 모델 설계
  • 규칙 기반 데이터 품질 진단
MetaFit·ERFit 자세히 보기
MetaFit·ERFit / Data definition 개념도 / Interface concept
하나의 정의, 연결된 기준Standards-led
표준 용어
고객 식별자
물리명
CUSTOMER_ID
도메인
식별번호
ERFit / 고객 모델MetaFit / 품질 규칙
표준을 적용한 모델 속성과 연결할 품질 규칙 예시
Attribute역할진단 기준
CUSTOMER_IDPK유일성
CUSTOMER_NAME속성완전성
CUSTOMER_TYPE코드유효성
표준 정의를 모델에 적용하고 품질 진단 기준으로 연결합니다.

제품의 동작을 설명하기 위한 개념도이며, 실제 제품 화면이 아닙니다.

QueryFit / AI-assisted SQL optimization

SQL의 다음 개선을,
AI와 함께.

AI 기반 SQL 튜닝과 인덱스 설계를 돕는 제품을 준비하고 있습니다. 상세 기능과 제공 일정은 추후 안내합니다.

  • AI 기반 SQL 튜닝
  • 인덱스 설계 지원
  • 현재 제품 준비 중
준비 중인 제품 보기
QueryFit / Product direction 개념도 / Interface concept
AI-assisted optimization준비 중
SQL 튜닝인덱스 설계

AI로 SQL 개선과 인덱스 설계를 돕는 제품을 준비하고 있습니다. 상세 기능과 제공 일정은 공개 전입니다.

제품의 동작을 설명하기 위한 개념도이며, 실제 제품 화면이 아닙니다.

데이터 구조의 설계부터 제품의 현장 적용까지.

데이터 아키텍처 컨설팅 제품 도입 지원

기술은, 실제 과제를
해결할 때 분명해집니다.

이관과 데이터 보호부터 전환 설계까지.
제품의 적용 방법을 기술 가이드로 확인하세요.

모든 Use Cases
DatatransSCRAMBLING 정합성 유지 비식별화CONSISTENT rule을 같은 기준 값에 적용해 테이블 간 대응 가능성을 유지하고, 참조 무결성은 별도로 검증합니다. 가이드 보기 FlowifyDEVELOPMENT 매핑 정의서 기반 전환 개발매핑 정의서에서 전환 SQL을 생성하고, 설계와 개발 결과를 연결해 불일치와 누락을 줄입니다. 가이드 보기 FlowifySCHEMA 스키마 변경 감지 및 형상 동기화DDL 스크립트 업로드로 버전 간 변경을 즉시 감지하고 매핑·전환 프로그램에 원클릭 반영합니다. 가이드 보기 DatatransCONSISTENCY 시점 일관성 이관flashback_scn/timestamp로 모든 테이블을 동일 기준 시점의 일관된 스냅샷으로 이관합니다. 가이드 보기