DDATRISS Company ↗
DATA QUALITY & VALIDATION

믿을 수 있는 데이터는,
주장이 아니라 검증으로 만들어집니다.

저희가 파는 것은 ‘AI가 믿을 수 있는 데이터’입니다. 그래서 더 어려운 질문은 ‘그 신뢰를 어떻게 지키는가’입니다. 솔직한 답은 화려하지 않은 통제 장치들의 누적, 그리고 남는 오차를 인정하는 것입니다.

13커머스 플랫폼
2억+SKU 데이터
158정규화 필드
18mo+운영 기간
HOW WE KEEP IT TRUSTWORTHY

모든 숫자 아래
여섯 개의 통제.

각 통제는 ‘확인하지 않은 채 두지 않겠다’는 변수 하나입니다. 이것들이 모여, 한 번 긁은 데이터와 지속 운영되는 데이터를 가릅니다.

01 / FRESHNESS필드별 신선도

가격·재고는 짧게, 상품명·카테고리는 길게 갱신하고, 모든 레코드에 ‘언제 수집됐는지’를 함께 기록합니다.

02 / NORMALIZATION158개 표준 필드

통화·옵션·관세·카테고리 체계를 하나의 스키마로 접어, 서로 다른 플랫폼을 비교 가능하게 만듭니다.

03 / MATCHING중복 제거·상품 연결

블로킹으로 후보를 좁히고 임베딩으로 유사 상품을 연결해, 같은 상품이 시장마다 중복 집계되지 않게 합니다.

04 / VARIANCE CONTROL동일 조건 비교

배송비·환율·시점을 비교 전에 같게 고정해, 정밀함이 설정이 만든 착시가 되지 않게 합니다.

05 / EXPLAINABILITY근거 있는 점수

모든 점수는 그 뒤의 항목과 함께 제공되어, 추천을 맹신하지 않고 되짚어 볼 수 있습니다.

06 / HONEST ERROR정직한 오차

데이터가 얇은 콜드스타트 상황에서는 넓은 오차 범위를 깔끔한 숫자 하나 뒤에 숨기지 않고 그대로 보고합니다.

각 통제는 기술 블로그에서 관련 논문·표준과 함께 더 깊이 다룹니다.

기술 블로그 보기 →
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검증 방법을,
글로 풀어서.

각 통제의 세부가 궁금하다면 아래 글부터 보세요.

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