마이데이터
- 정보주체 동의 관리
- 전송요구권 처리 흐름 설계
- 기관 간 전송 규격 대응
- 중계 · 연계 시스템 구축
- 이력 관리 및 감사 추적
마이데이터와 개인정보를 축으로, 그 주변에서 필요해지는 일들을 함께 수행합니다. 한 사업 안에서 둘 이상이 겹치는 경우가 대부분입니다.
데이터스톤의 중심 사업입니다. 개인정보보호위원회의 마이데이터 구축과 운영을 연속해서 수행해 왔고, 그 앞 단계인 기관 간 데이터 공유와 암호화까지 같은 사람들이 직접 해 온 경험을 갖고 있습니다.
마이데이터는 기술 문제이기 전에 제도와 동의의 문제입니다. 전송요구권이 어떻게 행사되고, 무엇을 근거로 거절할 수 있으며, 그 이력을 어떻게 남겨야 하는지 — 여기서 설계가 갈립니다.
전송요구권 적용 분야는 2026년 에너지 · 교육 · 고용, 2027년 복지 · 교통 · 부동산 · 유통으로 확대될 예정입니다. 해당 기관의 준비를 함께하겠습니다.
업무 분석 · 요구사항 정의 · 설계 · 개발 · 시험 · 이행 · 안정화까지 전 단계를 수행합니다. 신규 구축뿐 아니라 노후 시스템의 재구축(ISMP·ISP 후속), 기능 고도화 사업을 포함합니다.
공공 SI는 산출물과 절차가 곧 품질입니다. 감리 지적을 사후에 수습하지 않도록 착수 시점에 산출물 목록과 검증 기준을 발주처와 맞추고 시작합니다.
AI를 넣는 것 자체가 목적이 되면 사업은 실패합니다. 데이터스톤은 담당자가 실제로 시간을 쓰는 지점을 먼저 찾고, 거기에만 붙입니다.
2019년 관세청 AI X-ray 판독시스템 구축에 참여했습니다. 생성형 AI가 알려지기 훨씬 전부터 실제 업무 판단에 AI를 붙여 본 경험입니다.
문서에서 필요한 항목을 뽑아내는 일, 방대한 자료에서 근거를 찾아 답하는 일, 들어온 것을 분류하고 요약하는 일 — 이 세 가지가 공공 업무에서 가장 효과가 확실합니다.
기관 내부 자료를 다루는 사업의 특성상, 외부로 데이터를 내보내지 않는 자체 구축형(온프레미스) 모델 운영도 함께 제공합니다.
한글(.hwp/.hwpx)·PDF·오피스 문서에서 필요한 항목을 구조화된 데이터로 뽑아냅니다.
기관 보유 문서를 색인해 질문에 답하고, 답의 출처 문서와 위치를 함께 제시합니다.
민원·공고·보고서 등 반복 유입되는 문서를 분류하고 요약해 검토 시간을 줄입니다.
회의 녹음을 텍스트로 변환하고 안건·결정사항·조치사항 형태로 정리합니다.
기관마다 데이터는 이미 있습니다. 문제는 부서별로 흩어져 있고 형식이 달라 합치는 순간 맞지 않는다는 점입니다. 수집 · 정제 · 표준화 · 연계 · 개방까지의 흐름을 설계하고 구축합니다.
여기에 더해, 자체 전산실에서 운영하던 시스템을 클라우드로 옮기는 사업을 수행합니다. 단순 이전에서 끝내지 않고 옮긴 뒤 누가 어떻게 운영할지까지 설계에 포함합니다. 공공 부문은 이용 가능한 클라우드와 보안 요건이 정해져 있으므로, 대상 시스템의 등급과 요건을 먼저 확인한 뒤 전환 방식을 정합니다.
어느 영역이든 아래 흐름은 동일하게 적용합니다.
과업 범위와 산출물 목록, 검증 기준을 발주처와 문서로 확정합니다.
요구사항을 항목 단위로 추출해 추적표를 만들고 설계에 연결합니다.
WBS 기준으로 진척을 관리하고, 정해진 회차마다 진행 상황을 보고합니다.
교육과 인수인계를 마치고, 준공 후 정해진 기간 동안 안정화를 지원합니다.
사업 개요만 알려주시면 적합한 수행 방식과 개략 규모를 정리해 드리겠습니다.