AI 기반 데이터 모델 분석
테이블·컬럼·관계를 함께 살펴 데이터 구조를 전문가 수준으로 분석합니다.
- 데이터베이스 메타데이터를 바탕으로 현행 구조 파악
- 엔터티·속성과 관계를 중심으로 모델 검토
- AI 에이전트가 활용할 데이터 의미와 구조 관리
Product
ContextMeta
AI Data Model Analysis & Governance
AI로 데이터 모델을 전문가 수준으로 분석하고 관리합니다. AI 어드바이저와 MCP를 통해 데이터 거버넌스를 수행하고, 사람과 AI가 함께 활용할 데이터의 기준을 만듭니다.
데이터 구조에서 거버넌스로AI advisor / MCP
- 표준 용어
- 고객 식별자
- 물리명
CUSTOMER_ID- 도메인
- 식별번호
고객 데이터 분석 예시표준·품질 기준
| Attribute | 역할 | 진단 기준 |
|---|---|---|
CUSTOMER_ID | PK | 유일성 |
CUSTOMER_NAME | 속성 | 완전성 |
CUSTOMER_TYPE | 코드 | 유효성 |
AI 어드바이저와 모델의 의미·표준·품질을 검토하고, MCP로 거버넌스 업무를 연결합니다.
What is ContextMeta?
데이터의 구조를 이해하고, 의미와 기준을 관리합니다
ContextMeta는 MetaFit의 새로운 이름입니다. 데이터 표준·메타데이터·품질 관리 기반 위에 AI 데이터 모델 분석과 AI 어드바이저를 통한 거버넌스를 제공합니다.
데이터베이스에서 AI가 활용하는 구조까지
활용 흐름 개념도- 01
데이터베이스 분석
현행 DB의 구조와 메타데이터를 살펴 데이터 모델을 이해합니다.
- 02
AI 기반 모델 분석·관리
모델의 관계와 의미를 분석하고 조직의 데이터 정의와 연결합니다.
- 03
거버넌스 수행
AI 어드바이저와 MCP를 활용해 표준·품질·구조 관리 업무를 수행합니다.
AI model analysis
데이터 모델 분석에 전문가의 깊이를
ContextMeta는 AI를 활용해 데이터베이스 구조와 데이터 모델을 분석합니다. 테이블을 나열하는 데서 나아가, 관계와 의미를 이해하고 관리하는 업무를 돕습니다.
모델과 메타데이터 관리
분산된 정의와 실제 데이터베이스 구조를 함께 관리합니다.
- 스키마·테이블·뷰·인덱스 등 메타데이터 조회
- 중앙 Repository의 모델 revision과 최신 모델 조회
- 데이터 구조와 업무 정의를 연결한 분석 기반 마련
AI-advised governance
AI 어드바이저와 함께 수행하는 데이터 거버넌스
표준 정의, 검증, 품질 개선을 하나의 관리 흐름으로 다룹니다. AI 어드바이저는 데이터 모델 분석을 거버넌스 업무로 이어가는 데 활용됩니다.
표준사전과 검증·승인
조직과 AI가 참조할 수 있는 데이터의 공통 기준을 관리합니다.
- 단어·용어·도메인 및 표준코드 관리
- 명칭·물리명·참조·길이 규칙 검증
- 표준 신청과 순차 승인 이력 관리
데이터 품질 진단과 개선
표준과 메타데이터를 진단 기준으로 활용하고 개선 작업을 추적합니다.
- 완전성·유효성·일관성·정확성·유일성의 DQI 측정
- 값·관계·SQL 기반 업무 규칙 진단
- 읽기 전용 진단 실행, 원인 분석과 개선·재진단 관리
Model Context Protocol
AI 에이전트를 위한 데이터 맥락
모델·표준·품질 정보를 MCP로 연결합니다.
구조 이해
테이블·관계·메타데이터를 바탕으로 현행 구조를 파악합니다.
기준 활용
표준 용어와 품질 기준을 모델 검토에 활용합니다.
거버넌스 업무
모델 분석 결과를 표준·품질 관리의 검토 근거로 사용합니다.
Use scenarios
ContextMeta 활용 시나리오
현행 데이터베이스를 이해하는 일부터 AI를 위한 데이터 구조 관리까지, 업무 목적에 맞춰 적용합니다.
현행 데이터 모델 이해
기존 DB 구조와 관계를 AI로 분석해 시스템 이해와 모델 검토의 출발점으로 활용합니다.
전사 데이터 거버넌스
표준 용어·도메인·품질 규칙을 정리하고, AI 어드바이저와 데이터 관리 기준을 유지합니다.
AI 에이전트용 데이터 맥락
AI가 참조할 구조·관계·정의·표준을 관리하고 MCP를 통해 데이터 업무에 활용합니다.