Processing... Data Processing Factory

원시 데이터를

가치 있는 정보로

변환합니다

⚡ 50+ 가공 블록 🔄 배치 & 실시간 동시 📊 DW 자동 적재

실시간 데이터 변환 현황

09:47:23

INPUT (원시)→OUTPUT (정제)

NULL 값: 847건 → NULL 처리: 완료 ✅

이상치: 23건 → 이상치 제거: 완료 ✅

형식 불일치: 156건 → 타입 변환: 완료 ✅

중복: 12건 → 중복 제거: 완료 ✅

변환 진행률 67%

초당 처리: 12,480건 완료: 847,293건

정확도: 99.3% 소요: 00:03:42 예상 완료: 2분

Data Factory

드래그 앤 드롭으로 설계하는
데이터 가공 파이프라인

테크블루의 데이터 가공 솔루션은 코딩 없이 직관적인 드래그 앤 드롭 방식으로 복잡한 데이터 가공 프로세스를 설계할 수 있습니다. 다양한 소스의 데이터를 통합·융합하고, 목적에 맞게 변환한 후 Data Warehouse에 체계적으로 적재합니다.

코딩 없이 드래그&드롭으로 파이프라인 설계
50+ 가공 블록 라이브러리 (필터·정렬·집계·변환 등)
배치 + 실시간 스트리밍 가공 동시 지원
가공 전/후 실시간 미리보기 (Data Preview)
스케줄러 기반 완전 자동화 (이벤트 트리거 포함)
이기종 DW/DB 자동 적재 (MySQL·PostgreSQL·BigQuery 등)
전체 가공 이력 로깅 및 감사 추적

드래그&드롭 배치 가공 실시간 가공 DW 구축 자동화 Apache Spark Airflow dbt Kafka Streams Python ETL PostgreSQL BigQuery Parquet Delta Lake

Core Features

핵심 기능

데이터 수집부터 활용까지, 가공의 모든 과정을 지원합니다

다양한 소스의 데이터를 하나로

서로 다른 형식, 주기, 위치에서 수집된 데이터를 하나의 통합 데이터셋으로 융합합니다. 스키마 매핑, 데이터 타입 변환, 키 매칭을 자동 처리합니다.

이기종 데이터 스키마 자동 매핑
시계열 데이터 시간축 정렬 (Time Alignment)
다중 소스 Join / Union 처리
메타데이터 자동 태깅 및 분류

코딩 없이 가공 프로세스를 설계

드래그 앤 드롭으로 가공 워크플로우를 설계할 수 있습니다. 자주 사용하는 가공 블록을 조합하여 복잡한 파이프라인도 시각적으로 구성합니다.

가공 블록 라이브러리 (50+ 종류)
워크플로우 시각적 편집기
실시간 미리보기 (가공 전/후 데이터 비교)
워크플로우 템플릿 저장 및 재사용

원하는 형태로, 원하는 곳에

가공 완료된 데이터를 다양한 형식으로 출력하고 다양한 목적지로 전달합니다.

출력 형식: REST API · CSV · Excel · JSON · Parquet
목적지: Database · Data Warehouse · 클라우드 스토리지
스트리밍 출력: Kafka · WebSocket 실시간 전달
외부 시스템 연동: ERP · MES · BI 도구

한 번 설계하면, 자동으로 실행

스케줄러 기반 자동 가공 파이프라인으로 반복 작업을 완전 자동화합니다. 이벤트 트리거 방식으로 데이터 도착 시 즉시 자동 실행합니다.

Cron 기반 스케줄링 (분/시/일/주/월)
이벤트 트리거 (데이터 도착 시 자동 실행)
처리 현황 모니터링 대시보드
실패 시 자동 재시도 및 알림

Data Factory Architecture

데이터 팩토리 아키텍처

수집부터 활용까지, End-to-End 데이터 가공 파이프라인

STEP 01

데이터 수집

IoT·로그·API·DB 등 다양한 소스에서 원시 데이터를 수집합니다.

IoTAPIDB

STEP 02

실시간/배치 인입

실시간 스트리밍 또는 배치 방식으로 가공 엔진에 데이터를 인입합니다.

KafkaSpark

STEP 03

가공 처리

정제·변환·필터링·집계 등 드래그&드롭으로 설계된 가공 로직을 자동 실행합니다.

전처리변환집계

STEP 04

DW 적재

구조화된 데이터를 DW에 체계적으로 적재합니다. 스키마 버전 관리 포함.

DW스키마

STEP 05

데이터 활용

시각화·리포트·AI 학습·파생 데이터 등 다양한 방식으로 활용합니다.

시각화AI

Apache Spark Apache Kafka Apache Airflow dbt Python PostgreSQL BigQuery InfluxDB Redis Parquet Delta Lake REST API WebSocket

Before vs After

데이터 가공 솔루션 도입 효과

수작업과 자동화 파이프라인의 명확한 차이를 확인하세요

데이터 처리 시간 단축

가공 작업 자동화율

데이터 품질 보장

❌ 기존 수작업 방식

✗엑셀/수작업 데이터 정리 — 담당자 하루 2~3시간 소요

✗형식 불일치로 데이터 통합 불가

✗가공 작업 매번 반복 수행

✗가공 오류 발견 어려움 — 결과 신뢰도 저하

✗결과물 형식 변환 번거로움

✗가공 이력 추적 불가 — 감사 불가

✗전문 개발자 없이 로직 변경 불가

평균 데이터 처리 소요: 수 시간~수일

✅ 테크블루 자동화 파이프라인

✓드래그&드롭 자동 가공 — 설계 후 자동 실행

✓스키마 자동 매핑으로 이기종 데이터 즉시 통합

✓스케줄러 기반 완전 자동화 — 무인 운영

✓실시간 미리보기로 가공 결과 즉시 검증

✓API/CSV/DB 등 다중 출력 포맷 자동 변환

✓전체 가공 이력 로깅 — 완전한 감사 추적

✓비개발자도 UI로 로직 수정 가능

평균 데이터 처리 소요: 수 분 이내 (90% 단축)

Processing Types

어떤 가공이든 가능합니다

50개 이상의 가공 블록으로 어떤 데이터 처리 요구도 해결합니다

전처리 / 정제

NULL·이상치·중복을 자동으로 탐지하고 처리합니다

전처리 / 정제

NULL 값 → 평균/중앙값/전후값 대체
이상치(Outlier) 자동 제거 또는 보정
중복 레코드 감지 및 제거
인코딩 오류 자동 수정

타입 변환

문자→숫자, 날짜 형식 통일 등 데이터 타입을 변환합니다

타입 변환

String → Integer / Float 변환
날짜 형식 통일 (YYYY-MM-DD)
단위 변환 (°F→°C, inch→mm)
불리언 변환 (Yes/No → 1/0)

집계 / 요약

합계·평균·최대·최소를 기간·그룹별로 자동 집계합니다

집계 / 요약

시간 윈도우 집계 (분·시·일·월)
그룹별 집계 (부서·장비·센서)
롤링 집계 (이동 평균, 누적 합계)
피벗 테이블 자동 생성

필터링 / 분기

조건에 맞는 데이터만 선택하고 흐름을 분기합니다

필터링 / 분기

다중 조건 필터 (AND / OR / NOT)
정규식(RegEx) 기반 문자열 필터
조건별 파이프라인 분기 처리
날짜 범위 필터

데이터 융합 / 조인

여러 소스를 키 값 기준으로 합치고 통합합니다

데이터 융합 / 조인

Inner / Left / Right / Full Outer Join
시계열 기반 Time-Join
퍼지 매칭 (유사 키 자동 매핑)
Union (스키마 다른 테이블 통합)

파생 변수 생성

기존 데이터로부터 새로운 의미 있는 변수를 생성합니다

파생 변수 생성

수식 기반 파생 컬럼 (A*B, A-B)
조건부 파생 (IF/CASE WHEN)
시간 파생 (경과 시간, 요일, 시간대)
텍스트 파생 (부분 추출, 패턴 변환)

정규화 / 스케일링

AI 학습을 위한 데이터 범위 조정과 정규화를 수행합니다

정규화 / 스케일링

Min-Max 정규화 (0~1 범위)
Z-Score 표준화
Log 변환 (왜도 보정)
원-핫 인코딩 (범주형→수치형)

포맷 변환 / 출력

가공 결과를 원하는 형식과 목적지로 자동 변환·전달합니다

포맷 변환 / 출력

CSV / JSON / Parquet / Excel 변환
문자 인코딩 변환 (UTF-8 표준화)
XML / EDI 포맷 생성
API / DB / 클라우드 자동 전송

카드에 마우스를 올리거나 터치하면 상세 정보를 확인할 수 있습니다

Performance Metrics

가공 플랫폼의 처리 역량

실제 운영 환경에서 검증된 성능 지표

데이터 처리 시간 단축

수작업 대비 90% 이상 가공 시간 단축

데이터 품질 보장률

자동 전처리·정제로 확보되는 데이터 품질

0개+

지원 가공 블록 수

전처리·변환·집계·출력 등 50가지 이상

가공 작업 자동화율

설계 후 무인 자동 실행 (스케줄러 + 이벤트 트리거)

운영 가용률 (SLA)

24/7 무중단 가공 파이프라인

0종+

DW 지원 데이터베이스

MySQL · PostgreSQL · InfluxDB 등

MySQL PostgreSQL BigQuery

Implementation Process

도입 프로세스

요건 분석부터 운영 이관까지 평균 8~10주 소요

STEP 01

요건 분석

현재 데이터 환경과 가공 요구사항을 분석합니다. 데이터 소스, 가공 로직, 출력 형식, 자동화 범위를 정의합니다.

현재 데이터 파이프라인 현황 파악
가공 병목·오류 구간 식별
목표 데이터 품질 및 처리 속도 정의

STEP 02

파이프라인 설계

분석 결과에 기반하여 가공 파이프라인 아키텍처를 설계합니다. 데이터 흐름도, 가공 규칙, 스케줄링 정책을 수립합니다.

데이터 흐름 다이어그램(DFD) 작성
가공 블록 선정 및 파이프라인 설계
DW 스키마 설계

STEP 03

구축 및 개발

가공 워크플로우를 구축하고, 커스텀 가공 로직을 개발합니다. DW 스키마를 구현하고 데이터 적재 파이프라인을 구성합니다.

드래그&드롭 파이프라인 구성
커스텀 가공 블록 개발
DW 구축 및 적재 파이프라인 설정

STEP 04

테스트 및 검증

실제 데이터로 가공 파이프라인을 시운전합니다. 가공 결과의 정확성, 성능, 안정성을 검증합니다.

실제 데이터 기반 시운전
데이터 품질 지표 측정 (정확도·완결성)
처리 성능 부하 테스트

STEP 05

운영 이관

운영 환경에 배포하고 운영 교육을 실시합니다. 모니터링 체계를 구축하고 운영 매뉴얼을 제공합니다.

운영 서버 배포 및 스케줄러 활성화
사용자 교육 (파이프라인 관리)
모니터링 대시보드 설정

운영 이관 후 지속 지원

지금 시작하세요

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