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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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버전 : 1 / 2026-07-02 18:55:52

데이터마케팅코리아 VWorld 지도 이미지

데이터마케팅코리아 - 서울특별시 강남구

광고
지번주소
서울 강남구 선릉로 602
기업개요 및 핵심역량(요약)
1.기업 기본 정보기업명㈜데이터마케팅코리아홈페이지http://datamarketing.co.kr/주소 (본사 및 연구소)서울특별시 강남구 선릉로 602, 8층 (삼성동, 삼릉빌딩)주요 사업 및 서비스 설명 ? 데이터 통합과 확장을 지원하는 ‘맞춤형 데이터 플랫폼 설계 및 구축’- 수요기업의 내부데이터(CRM, 매출, 제품 등) 간의 사일로를 없애고 내부 데이터를 통합하여 데이터 통합 목적 및 분석 관점에 맞추어 담당자도 쉽게 데이터에 접근 및 분석할 수 있는 환경(Data Warehouse) 설계 ? 데이터 중심 의사결정을 위한 ‘분석 대시보드 개발’- 복잡한 데이터를 차트, 그래프, 지도 등으로 시각화하여, 쉽게 이해하고 분석하도록 돕는 서비스다중 데이터 소스를 통합하여 한눈에 분석할 수 있으며, 데이터 필터링과 세부 정보 드릴다운 등의 상호작용 기능을 통한 상세 분석 지원 ? 데이터 기반 전략을 위한 ‘인사이트 보고서 서비스’- 분석 대시보드 또는 1회성으로 수요기업의 데이터 현황 분석을 통해 산업군별 시장 현황 보고서, 데이터 기반 마케팅 전략 보고서, 분석 인사이트 보고서 등 수요기업 니즈에 맞춘 다양한 분석 보고서 제공 ? 필요한 순간 데이터를 제공하는 ‘DataToGo 서비스’- 협업툴(MS팀즈, 카카오톡, 슬랙 등)을 통해 업무 진행에 최적화된 로우 데이터 및 분석 결과를 적시에 전송하여, 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 데이터 배달 서비스 ? 업무 효율 향상을 위한 ‘생성형AI 기반 LLM 애플리케이션 개발’- 고객의 요구를 반영한 맞춤형 AI 기반 솔루션 서비스로 고객 질의에 대한 시나리오를 설계하여 LLM 기반 생성형 AI를 적용하여 사용자에게 데이터 기반 적절한 응답 제공 ? 서비스 간 연계를 통한 실질적인 고객사(수요기업) 지원 - 주요 서비스 모델 중 ‘데이터 공급’을 통해 고객사는 자신들의 사업수행에 있어 필요한 외부데이터를 확보 할 수 있으며, 특히 데이터만 공급하는 것이 아니라
기업한글명
데이터마케팅코리아
도로명주소
서울특별시 강남구 선릉로 602 (삼성동,삼릉빌딩)
등록일
2025-01-21
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=3948800499&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
335
보유솔루션(요약)
□ SW 및 플랫폼구 분SW 및 플랫폼명내용개발 연도용 도보유기관(참여형태)SW 및 플랫폼 (보고서)Maderi 플랫폼 (Fox Crawler)소셜 데이터 수집/분석 플랫폼‘마켓 트렌드’ 상품 수집2022데이터 수집 및 분석㈜데이터마케팅코리아(주관기관)DMK 통합 데이터 플랫폼내·외부 데이터를 통합하여 DMK 통합 데이터 플랫폼2022데이터 수집/변환/적재/ 통합㈜데이터마케팅코리아(주관기관)DataToGo 서비스통합 데이터를 통해 분석된 인사이트 결과를 협업툴(카카오톡, 팀즈, 슬랙)로 데이터 전송 2023사용자에게데이터 배달㈜데이터마케팅코리아(주관기관)LLM 챗봇 서비스LLM기반의 기업 업무용 챗봇 화면 구축2024챗봇 시스템㈜데이터마케팅코리아(주관기관)대시보드 및 분석 보고서Streamlit, Power BI, Tableau 등 다양한 툴을 활용한 대시보드 구축데이터 기반의 인사이트 보고서 제공2017데이터 시각화 및 분석 컨설팅㈜데이터마케팅코리아(주관기관)
상세주소
데이터마케팅코리아 8층
설립일자
2017-03-14
실적(요약)
□ 다양한 산업군에서 데이터 기반 프로젝트 수행- 공공기관부터 대기업, 중소기업까지 다양한 도메인의 고객사를 대상으로 프로젝트를 수행하였으며, 데이터 전략 수립부터 데이터 공급, 분석, 마케팅 컨설팅까지 이행 경험과 노하우를 보유하고 있음□공공기관 사업 수행실적(최근3년)No사업분야사업명사업기간발주기관1데이터 분석 및 마케팅 컨설팅출판사 데이터 활용 데이터 마케팅 컨설팅2024.08 ~ 2024.12한국출판문화산업진흥원2소셜데이터 분석 및 컨설팅2024여론분석 및 홍보전략 컨설팅2024.08 ~ 2024.10합동참모본부3　데이터 분석 및 리서치전통주 산업 도약을 위한 빅데이터 기반 홍보마케팅 전략 연구2024.07 ~ 2024.12한국농수산식품유통공사4데이터 분석 및LLM구축인천공항 챗봇LLM도입PoC용역2024.07 ~ 2024.11인천국제공항공사5데이터 수집 및 데이터공급수요예측을 위한 비정형 데이터 분석2024.07 ~ 2024.11인천국제공항공사6데이터 분석 및 마케팅 교육,컨설팅2024공연예술통합전산망 데이터 아카데미 및 마케팅 컨설팅2024.06 ~ 2024.12예술경영지원센터7데이터 및 마케팅 성과 분석빅데이터 분석을 활용한 경기교육 정책 홍보 현황 및 성과 분석2023.10 ~ 2023.12경기도교육청8소셜데이터 분석 및 컨설팅2023여론분석 및 홍보전략 컨설팅2023.10 ~ 2023.12합동참모본부9데이터 분석 및 마케팅 교육,컨설팅2023공연예술통합전산망 데이터 아카데미 및 마케팅 컨설팅2023.04 ~ 2023.11예술경영지원센터10데이터 분석 및 컨설팅사전청약 선호도 조사 결과 및 시장 트렌드 분석2022.11 ~ 2022.12LH한국토지주택공사11데이터 분석 및 컨설팅2022년 경기콘텐츠진흥원 온라인 브랜드 인지도 조사2022.10 ~ 2022.12경기콘텐츠진흥원12데이터 분석 및 컨설팅22년 육군SNS운영전략 컨설팅2022.04 ~ 2022.12육군본부13브랜딩 및 컨설팅사단 부대정신 브랜드 개발사업2022.04 ~ 2022.11육군
영문주소
602 Seolleung-ro, Gangnam-gu, Seoul
우편번호
6,097
유지보수(후속지원)전략(요약)
1.유지 보수(후속 지원) 서비스 제공 계획 및 목표□ 수요기업 2단계 진단 프로그램 수행- ‘데이터바우처사업‘의 시작시점에 적합한 데이터 활용 서비스 선정을 위한 진단을 수행하고(1단계), 종료시점에는 제공받은 서비스 활용 방안을 가이드하고, 추가적인 지원이 필요한 부분을 도출하는 2차 진단을 수행함 - 사업 종료 후에도 고객의 비지니스 문제 해결을 위한 자문 서비스를 제공하여 신뢰를 쌓아나가면서, 추가적인 사업 기회나 고도화 서비스로 확장□ 수요기업 데이터 활용 지원 (선택사항)- 당사가 개발하여 운영하고 있는 ‘디지털 전환 방법론 DAM(DX Acceleration Method)’ 프로그램에 대한 수강 기회 제공-기업 스스로 프로세스를 정비해 DX전환에 성공할 수 있도록 지원해주는 Framework로 아래의 6단계 교육 프로그램을 통해 데이터를 효율적으로 활용하는 방법□ 유지 보수 제공 목표- 초기 서비스 안정화: 3개월 내 고객사 주요 업무 환경에 완전 통합 및 운영 안정화 - 고객 만족도 목표: 추후 데이터 활용 서비스 설문조사를 실시하여 고객의 서비스 활용도를 점검하며, 만족도 90% 이상 달성 목표- 활용성 증대: 고객사의 비즈니스 성과 증대에 기여할 수 있는 고도화된 기능 활용 지원-신속한 하자보수: 오류 및 수정사항 발견 시, 최대 일주일이내 수정-사후 성과 관리: 데이터 활용 서비스 및 유지 보수 지원 활동에 대한 KPI 설정 및 정기적 평가 진행. 고객사의 비즈니스 성과 향상 사례를 발굴하고 공유하여 관계 강화
주요서비스 상세정보(요약)
1.데이터 통합과 확장을 지원하는 ‘맞춤형 데이터 플랫폼 설계 및 구축’□ 모던데이터스택 기반의 통합 데이터 플랫폼 - 기업 내 다양한 시스템(ERP, CRM, 매출 등)과 데이터 소스를 하나의 플랫폼에서 통합적으로 관리할 수 있는 시스템으로 데이터의 수집, 정제, 변환, 적재, 통합, 분석 과정을 연결하여 데이터 사일로(Data Silos) 현상을 해소함- 다양한 글로벌 솔루션(Tool)을 활용하여 클라우드 기반의 통합 데이터 플랫폼을 구축하여 새로운 데이터 소스가 추가되더라도 확장성 있고 유연하게 대응 가능하며, 비용 측면에서도 효율적인 데이터 분석 환경을 설계 및 구축 제공□ ? 데이터 자동화를 위한 아키텍처 설계- 다양한 데이터 소스에서 데이터를 효율적으로 수집, 적재, 처리할 수 있도록 구조화된 프로세스 설계데이터 표준화를 통해 데이터 소스에서 일관된 방식으로 데이터를 처리할 수 있게 함으로써, 데이터의 품질을 유지□ ? 자동화된 데이터 파이프라인 구축- 다양한 채널에서 데이터를 자동으로 수집할 수 있는 글로벌 기업인 ‘Fivetran’과 파트너십 체결- 수요기업 내부에서 관리하는 문서(엑셀, 워드파일 등)을 원드라이브, 구글 드라이브 등 저장소에 업로드하면, 해당 저장소에서 데이터를 자동으로 추출하여 데이터를 적재할 수 있는 수집 파이프라인 환경 구성 제공-외부 데이터를 API 형태로 수집하여 공용 클라우드에 적재 가능□ ? 데이터 프로세스 자동화(ELT)- 데이터 변환 및 모델링을 통해 비즈니스 요구에 맞는 일관된 데이터 구조를 변환할 수 있는 글로벌 기업인 ‘dbt’와 파트너십 체결- dbt는 데이터를 정리하고 변환하여 원하는 형태로 자동 준비해주는 데이터 모델링 도구로, 데이터 분석의 기본인 정제와 전처리 및 모델링에 필수적인 역할- SQL 기반 이상치 및 결측치 처리를 통한 데이터 가공 및 표준화하여 데이터 웨어하우스 설계 및 구축 시 필요한 데이터만 추출하여 적재□ ? 데이터 통합 -수집된 다양한 소스의 데이터를 클라우드 기반 데이터 웨어하
카테고리구분
전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,AI Hub 학습용 데이터 재가공,전략수립,설계,생성·수집,자동화,적재
품질확보전략(요약)
1. 품질 확보 방안□ 품질 관리 체계 구축(데이터바우처 TF 전담 조직 구성) 각 서비스별 담당자를 지정하여 품질 관리 책임 분담(고객 요구사항 분석) 고객과의 협의를 통해 명확한 데이터 가공 및 분석 범위 설정 □ 데이터 수집/가공 관리(수집 데이터 검증) 데이터 출처의 정확성과 신뢰성을 바탕으로 데이터 소스 신뢰도를 평가함. 컬럼별 및 일자별 데이터 누락 여부를 분석하여, 필요한 경우 재수집 진행(정기 모니터링) 데이터 수집 및 가공 과정에서의 오류나 지연을 매주 1회 이상 정기적으로 점검하며, 지연된 데이터에 대해 즉각 재수집 및 복구 조치 시행 □ 데이터 품질 검증(품질 검증 단계 수립) 데이터 수집 및 가공 전후로 품질 검증 단계를 수립하여 데이터의 안전성, 정확성, 최신성 확보하며, 고객의 요구를 충족하고 있는지 결과물에 대한 최종 검수 진행(고객사 현황 공유) 대시보드 설계안, 보고서 중간 산출물, 통합플랫폼 설계안 등 진행 사항 및 개선 결과를 고객과 공유하여 품질 개선에 대한 보고를 통해 신뢰도 제고□ 산출물 품질 향상(리스크 관리) 데이터 품질 저하 및 수집 지연 발생시 대응 매뉴얼 마련. 원인 분석 및 근본적인 문제 해결을 통해 유사한 문제가 재발하지 않도록 관리(피드백 반영) 품질 검증 단계의 고객의 피드백을 반영한 품질 검증을 통해 수요 기업의 최종 산출물 품질 향상과 만족도 제고2. 활용서비스의 품질 확보 전략□ 전담 조직 구성을 통한 품질 관리 체계 강화- 데이터 가공 및 분석 범위 설정 단계부터 명확한 역할 분담을 통해 고객 요구 사항을 체계적으로 반영- 각 서비스별 품질 관리 책임자를 지정하여 특정 서비스 영역을 집중적으로 관리함으로써 효율적인 업무 진행 및 리스크 관리 용이고객 중심의 데이터 설계안을 통해 기대하는 품질과 요구사항 지속적 검증□ 데이터 품질 검증 체계 구축- 데이터 품질 진단 항목을 정의하여 데이터에서 발생하는 문제를 조기에 발견하여 데이터 정제 과정의 효율성을 높임- 데이터 품질 관리 프로세스 표준화를 통
활용사례(요약)
1.데이터 통합과 확장을 지원하는 ‘맞춤형 데이터 플랫폼 설계 및 구축’□ 주요 레퍼런스- (건강기능식품산업 A사) 각기 다른 ERP와 POS 시스템 데이터를 일원화하여 브랜드별 판매 성과와 목표를 통합 관리할 수 있는 체계를 구축함으로써 시간 단축을 통한 업무 생산성 향상-(뷰티산업 B사) 브랜드별 마케팅 성과 추적을 위해 내부 및 외부 데이터를 AI기반으로 통합하고 클라우드 대시보드를 구축하여 기존 대비 2.5배 효율적인 분석 환경을 구현한 프로젝트 -(서비스산업 C사) 수작업으로 이루어지던 종목 관리와 보도자료 분석을 자동화하고, 데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 모니터링 대시보드를 구축2.데이터 중심 의사결정을 위한 ‘분석 대시보드 개발’□ 주요 레퍼런스건설산업 A사금융산업 B사 지역별 아파트 브랜드에 대한 이슈/관심도 모니터링ETF 상품별 누적개인매수액 모니터링광고산업 C사항공산업 D사자사 및 경쟁사 브랜드 광고 성과 분석 모니터링인구특성별 해외 인기 여행지 수요 및 여행산업 시장 동향 모니터링3.데이터 기반 전략을 위한 ‘인사이트 분석 보고서’□ 주요 레퍼런스- 데이터 분석 및 인사이트 보고서문화전시산업 A사건물/토지산업 B사관찰 대상 및 관람 유형 특성 분석 기반조사 설계 부분별 보완 방안 제언사전청약 선호도 조사 데이터 분석 기반고객 선호 및 시장 트렌드 반영한 설계 방향 제언 - 마케팅 전략 수립 보고서예술문화산업 C사문화사업 D사CRM 데이터 기반 고객 세분화를 통한관객 특성별 페르소나 도출소셜데이터 및 SNS 분석을 통한타겟별 마케팅 전략 제언4.필요한 순간 데이터를 제공하는 ‘DataToGo 서비스’□ 주요 레퍼런스- (공공기업 A사) 디지털부서 대상으로 업무 데이터를 활용하여 주요 지표에 대한 알림 메세지를 정기적으로 전달하여 업무 지원5.업무 효율 향상을 위한 ‘생성형 AI기반 LLM 애플리케이션 개발’□ 주요 레퍼런스- (항공산업 A사) 사내 직원들이 업무 시 필요한 사규 및 관련 내용을 수기로 검색하고 정리하는 업무 프로세

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