Quality & Experts.
AI 데이터 전문성과 품질관리 체계
사람의 손으로 품질을 설계하고, 역할 기반 전문가 팀이 AI 학습 데이터를 완성합니다
AI 학습 데이터 구축 프로젝트 운영 체계
프롬데이터는 AI 데이터 사업 총괄, 프로젝트 기획·운영, QA 검수, 데이터 전처리·파이프라인 운영 역할을 분리해 AI 학습 데이터 구축 프로젝트를 수행합니다. 데이터 수집, 라벨링, 가공, 검수, 납품까지 단계별 기준을 설계하고 4단계 품질검수 기반으로 데이터의 정확도와 일관성을 관리합니다.
프롬데이터 AI 데이터 전문가 팀
CEO
국내외 상장사 AI 데이터 사업 총괄, 정부지원사업 다수 수행
Project Lead
AI 데이터 구축 프로젝트 기획·운영
Marketing Lead
SEO·콘텐츠·B2B 마케팅
QA
AI 학습 데이터 품질 검수·관리
Data Engineer
AI 데이터 전처리·파이프라인 운영
AI 데이터 구축은 사람의 전문성에서 시작됩니다
AI 학습 데이터는 작업량만으로 완성되지 않습니다. 산업 도메인 이해, 라벨링 기준 설계, 작업자 교육, 검수 기준, 데이터 전처리와 납품 형식까지 함께 관리해야 합니다. 프롬데이터는 역할별 전문 인력이 프로젝트 전 과정을 관리합니다.
역할 기반 전문가 팀이 프로젝트를 운영합니다
프롬데이터는 CEO, Project Lead, Marketing Lead, QA, Data Engineer 등 역할 기반 팀 구조를 갖추고 있습니다. 고객 요구사항을 데이터 구축 기준으로 전환하고, 작업 범위, 일정, 작업자 운영, 검수 기준을 분리해 관리합니다.
데이터는 사람이 만든다
AI 데이터 품질은 도구만으로 결정되지 않습니다. 작업자가 이해할 수 있는 기준, 예외 상황을 처리하는 가이드, 검수자가 확인할 수 있는 체크포인트가 함께 있어야 AI가 학습 가능한 데이터셋이 완성됩니다.
AI 데이터 구축 서비스 핵심 역량
One-Stop 구축,
팀별·역할 체계
수집, 라벨링, 가공, 검수, 납품까지 역할을 분리하고 하나의 프로젝트 흐름으로 관리합니다.
산업 과제에
맞춘 실행력
산업별 데이터 목적에 맞춰 작업 가이드와 검수 기준을 설계합니다.
4단계 품질검수
기반의 정밀 관리
작업자 확인, QA 검수, PM 검토, 최종 확인으로 데이터 품질을 관리합니다.
비정형 데이터 처리
및 LLM 테스트 실험
이미지, 영상, 텍스트 등
비정형 데이터를 AI
One-Stop 구축, 팀별·역할 체계
프롬데이터는 데이터 수집, 라벨링, 가공, 검수, 납품을 하나의 프로젝트 흐름으로 관리합니다. 각 단계의 역할을 분리해 운영함으로써 작업 편차와 커뮤니케이션 오류를 줄입니다.
산업 과제에 맞춘 실행력
의료, 제조, 자율주행, 공공, 문서/OCR, LLM 데이터 등 산업별 데이터는 요구되는 정확도와 판단 기준이 다릅니다. 프롬데이터는 고객 과제에 맞는 작업 가이드와 검수 기준을 설계합니다.
4단계 품질검수 기반의 정밀 관리
작업자 1차 확인, QA 검수, PM 검토, 최종 품질 확인 과정을 통해 데이터 누락, 라벨 오류, 기준 불일치, 납품 형식 오류를 줄입니다. 고객 검수 결과에 따라 기준을 보완하며 데이터 품질을 개선합니다.
비정형 데이터 처리 및 LLM 테스트 실험
이미지, 영상, 텍스트, 문서 등 비정형 데이터는 전처리와 구조화가 중요합니다. 프롬데이터는 데이터 목적에 맞춘 정제·변환과 필요한 경우 LLM 활용 검토 흐름까지 확장할 수 있습니다.