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품질/검증 · Solution CBCR

CodeCorrect 품질/검증

오류 자동 탐지 / 수정. CODEBAILEY 품질/검증 카테고리의 핵심 솔루션으로, 엔터프라이즈 환경에서 검증된 안정성과 성능을 제공합니다.

CBCR
Solution Code
99.9%
시스템 가용성
2주
POC 기간
24 / 7
기술 지원
Product Preview

실제 콘솔 화면 미리보기

CodeCorrect 콘솔에서 분산된 데이터 자산을 한눈에 모니터링하고, 파이프라인을 실시간으로 운영합니다.

데모 요청
https://app.codebailey.com/correct/workspace/prod/dashboard
Auto-Remediation · Overview
● Auto-apply on · safe mode
Auto-Fixed (24h)
1,284
Pending Review
23 +5
Fix Accuracy
98.6%
Rollbacks
2
Correction Pipeline · customer_v3
Detect Error › Suggest Fix › Confidence › Apply / Route › Verify
Recent Corrections
15:31:02autofix · phone normalized E.164 · 412 rowsOK
15:28:47autofix · trim whitespace · 1,003 rowsOK
15:24:19review · address geocode low confidenceWARN
15:19:55rollback · currency fix revertedFAIL
15:12:08autofix · date format ISO-8601 · 88 rowsOK
Fix Queue · Suggested Corrections
✎ 23 awaiting
✎ status:suggested AND confidence:<0.9 1,307 fixes proposed today
All Fixes Format (640) Standardize (388) Impute (211) Dedupe (68)
Error → Fix
Type
Rows
Confidence
fix."82-10-..." → +8210...
formatphone
412
0.99
›
fix."SEOUL " → "Seoul"
standardizecity
1,003
0.97
›
fix.NULL → median(amount)
imputeamount
57
0.81
›
fix."2026/06/18" → ISO-8601
formatdate
88
0.98
›
fix.merge dup customer_id
dedupecustomer
34
0.76
›
fix."USD"→"KRW" rate adj
standardizecurrency
19
0.68
›
Fix Detail · phone normalize E.164
412 rows · confidence 0.99
Remediation Flow
Error
phone format412 rows
ruleE.164
Suggest
transformregex + lib
Score
confidence 0.99auto-apply
Apply
staged · 412txn
verify · passre-checked
Commit
write · 412committed
snapshot · rev88revertible
Before → After Samples · 변환 예시
row 14"010-1234-5678" → "+821012345678"OK
row 88"82 10 9999 0000" → "+821099990000"OK
row 203"call office" → unparseableSKIP
row 311"+1-555-0100" → kept (intl)OK
How It Works

5단계 워크플로우

품질/검증 도메인의 전 주기를 자동화된 파이프라인으로 처리합니다.

STEP 01

Profile

컬럼별 통계 · 분포 · 패턴 자동 추출로 데이터 특성을 정량 파악합니다.

STEP 02

Define

Null · Unique · Range · Format 등 50+ 룰 라이브러리에서 검증 룰을 구성합니다.

STEP 03

Execute

정의된 룰셋과 ML 기반 이상 탐지로 데이터 품질을 자동 검증합니다.

STEP 04

Score

완전성 · 정확성 · 일관성 · 적시성 등 다차원 품질 지표를 종합 점수화합니다.

STEP 05

Remediate

자동 보정 룰로 정정 가능한 오류를 처리하고, 나머지는 워크플로우로 라우팅합니다.

Core Capabilities

8가지 핵심 기능

품질/검증 운영에 필요한 모든 기능을 단일 플랫폼에서 통합 제공합니다.

PR

Data Profiling

컬럼별 통계 · 분포 · NULL 비율 · 카디널리티 등을 자동 추출 및 시각화합니다.

RL

Rule Library

Not Null · Unique · Range · Format · Regex 등 50+ 검증 룰을 즉시 사용합니다.

DD

Drift Detection

스키마 변경과 데이터 분포 변화를 통계적으로 탐지하고 즉시 알림을 발송합니다.

AN

Anomaly Detect

ML 기반 이상값 탐지로 룰로 잡기 어려운 미세 패턴 이상을 발견합니다.

AC

Auto-Correct

오타 · 형식 · 단위 등 정정 가능한 오류를 자동 보정 룰로 즉시 수정합니다.

QS

Quality Score

완전성 · 정확성 · 일관성 · 적시성 등 다차원 지표를 종합해 점수화합니다.

TS

Test Suite

dbt test · Great Expectations 호환 단위/통합 테스트를 자동화합니다.

LI

Lineage Impact

품질 이슈의 다운스트림 영향도를 리니지 그래프로 즉시 파악합니다.

Differentiators

CodeCorrect만의 핵심 차별점

오류를 탐지만 하고 끝내는 게 아니라, 수정안을 제안하고 신뢰도에 따라 안전하게 자동 적용하거나 사람에게 넘기며 언제든 롤백하는 자동 보정(Auto-Remediation)이 CodeCorrect의 핵심입니다.

전체 솔루션

오류 탐지 &
수정 제안

룰과 ML로 오류를 탐지하고 구체적인 수정안을 자동으로 제안합니다.

  • 형식 · 표준화 · 결측 · 중복 오류 탐지
  • 전화 E.164 · 날짜 ISO-8601 정규화
  • NULL 값 통계 기반 보정(Imputation)
  • Before → After 변환 미리보기

신뢰도 기반
자동 적용

수정안의 신뢰도에 따라 자동 적용과 사람 검토를 분기합니다.

  • 수정안별 confidence score 산출
  • 고신뢰 자동 적용 · 저신뢰 검토 큐
  • 승인(Approval) 워크플로우 라우팅
  • 일 1,200+ 건 안전 모드 자동 보정

안전한 적용
& 즉시 롤백

스냅샷·검증·롤백으로 잘못된 보정도 즉시 되돌릴 수 있게 합니다.

  • 트랜잭션 단위 스테이징 적용
  • 적용 후 재검증(Verify) 통과 확인
  • 리비전 스냅샷 기반 즉시 롤백
  • 변조 불가 보정 감사 로그
Developer Experience

API & SDK 예제 코드

REST · SDK · CLI — 개발자가 즉시 통합 가능한 형태로 API를 제공합니다.

# 품질 검증 실행
curl -X POST "https://api.codebailey.com/v1/correct/checks/run" \
  -H "Authorization: Bearer $CBCR_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "dataset": "analytics.public.orders_fact",
    "rules": [
      { "type": "not_null", "columns": ["order_id", "customer_id"] },
      { "type": "unique", "columns": ["order_id"] },
      { "type": "range", "column": "amount", "min": 0 },
      { "type": "freshness", "max_lag_minutes": 30 }
    ]
  }'

# Response · 201 Created
{
  "run_id": "qr_2026051401",
  "score": 99.4,
  "failed": 12,
  "autofixed": 8
}
Use Cases

활용 사례

CodeCorrect이(가) 실제로 활용되는 대표적인 산업 시나리오.

CASE 01
데이터
플랫폼팀
일일 ETL의 품질 게이트로 통합해 다운스트림 보고서의 신뢰성을 보장합니다.
CASE 02
금융
· 결산
재무 데이터 · 계산 결과 · 외부 보고용 데이터의 정합성을 자동 검증합니다.
CASE 03
ML
/ AI팀
학습 데이터 · 피처 스토어의 품질을 지속 모니터링해 모델 드리프트를 사전 방지합니다.
Technical Specifications

기술 사양 명세서

성능 · 확장성 · API · 데이터 소스 · 보안 · 배포의 6개 영역으로 정리한 프로덕션 명세.

SPEC 01
Performance & SLA
평균 응답 시간 (p95)
< 200 ms
평균 응답 시간 (p99)
< 500 ms
최대 처리량
100,000 ops / s
가용성 SLA
99.99% (3-AZ)
RPO / RTO
< 1 hour / < 1 hour
SPEC 02
Scalability
최대 카탈로그 자산
10M+ assets
동시 사용자
5,000 concurrent
파이프라인 동시 실행
200+ parallel
스케일 모델
Horizontal · Stateless
멀티 테넌시
Workspace-level isolation
SPEC 03
APIs & Protocols
REST API
OpenAPI 3.1 · v1
GraphQL
Spec compliant · Subscriptions
SDKs
PythonJavaNode.jsGo
CLI
codebailey-cli (macOS · Linux · Win)
Event Streaming
Kafka · Webhooks · SSE
SPEC 04
Data Sources Supported
RDBMS
OraclePostgreSQLMySQLMSSQLDB2
Data Warehouse
SnowflakeBigQueryRedshiftDatabricks
Lake / Table Format
IcebergDelta LakeHudiParquet
Messaging
KafkaPulsarKinesisRabbitMQ
SaaS Connectors
142+ (Salesforce, HubSpot 등)
SPEC 05
Security & Compliance
저장 암호화
AES-256 · Envelope Encryption
전송 암호화
TLS 1.3 · mTLS 지원
접근 제어
RBAC + ABAC + Row/Col Policy
감사 로그
변조 불가 (Append-only)
규제 대응
개인정보보호법 · OWASP Top 10
SSO · IdP 연동
SAML 2.0 · OIDC · LDAP
SPEC 06
Deployment & Operations
배포 모델
SaaS · Self-hosted · Air-gapped
컨테이너 런타임
Docker · containerd
오케스트레이션
Kubernetes 1.27+
설치 방식
Helm Chart · Terraform Module
관측성
Prometheus · OpenTelemetry
기술 지원
24 / 7 (Enterprise)

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