Q01
어떤 데이터를 수집하는가
현장에서 매일 발생하는 출퇴근 기록, 안전 확인과 위험성평가, 작업일보, 공지 확인, 자재 기록, 노임과 비용, 문서와 증빙자료를 수집합니다. 별도의 입력 업무를 만드는 것이 아니라, 업무를 처리하는 과정에서 데이터가 자연스럽게 생성되도록 설계합니다.
TECHNOLOGY
기능이 아니라
데이터 구조를 만듭니다
KDID의 기술 페이지는 개발 언어의 나열이 아닙니다. 데이터가 어떻게 생성되고, 분류되고, 연결되고, 활용되는지를 설명합니다.
- 01사용자
- 02역할과 권한
- 03현장 업무
- 04데이터 저장
- 05기업별 구조화
- 06기록·증빙
- 07분석
- 08AI 활용
ARCHITECTURE
여덟 가지 질문으로 보는 KDID의 기술
Q02
데이터가 어떤 단위로 분류되는가
주요 업무 기록은 기업 → 현장 → 프로젝트 → 사용자 단위로 구조화됩니다. 누가, 어느 현장에서, 어떤 업무로 남겼는지를 함께 관리해 시간이 지나도 기록의 맥락을 확인할 수 있습니다.
Q03
사용자와 역할은 어떻게 구분되는가
본사 관리자, 현장 관리자, 협력사, 근로자 등 역할별로 접근할 수 있는 정보와 수행할 수 있는 기능이 구분됩니다. 같은 데이터라도 역할에 따라 필요한 화면으로 제공됩니다.
Q04
현장과 기업 데이터는 어떻게 연결되는가
현장에서 모바일로 입력한 기록은 본사의 기업용 웹에서 현장별·기간별로 조회할 수 있습니다. 현장과 본사가 같은 데이터를 기준으로 확인하도록 연결합니다.
Q05
기록과 증빙은 어떻게 유지되는가
업무 처리와 증빙 축적이 하나의 과정으로 결합되어 있습니다. 승인, 확인, 서명 같은 행위가 자동으로 이력에 남고, 수정이 발생하면 누가 언제 수정했는지가 함께 기록됩니다.
Q06
웹과 모바일은 어떻게 연결되는가
기업용 웹서비스와 관리자·근로자 모바일 앱이 하나의 데이터 구조 위에서 동작합니다. 현장의 입력이 본사의 화면에, 본사의 공지가 근로자의 앱에 같은 기준으로 반영됩니다.
Q07
향후 AI 활용을 어떻게 고려하는가
데이터를 저장하는 시점부터 검색과 분석에 활용할 수 있는 구조를 고려합니다. 축적된 데이터는 향후 문서 검색, 위험요인 분석과 업무 자동화 기능을 확장하는 기반이 됩니다.
Q08
서비스가 확장될 때 어떤 구조를 사용하는가
기업과 현장이 늘어나도 같은 구조로 확장되는 클라우드 기반 멀티테넌트 아키텍처를 사용합니다. 건설을 시작으로 다른 산업 현장에도 동일한 데이터 구조를 적용할 수 있습니다.
KEYWORDS
기술 키워드
각 기술이 현장에서 실제로 어떤 역할을 하는지 함께 설명합니다.
Cloud-based SaaS
별도 구축 부담을 줄이고 빠르게 시작할 수 있는 클라우드 소프트웨어를 제공합니다.
Web & Mobile
본사는 웹에서, 현장은 모바일에서 — 같은 데이터를 각자의 환경에 맞게 사용합니다.
Connected Data
현장에서 입력한 기록을 본사 화면에서도 같은 기준으로 확인할 수 있도록 연결합니다.
Role-based Access
본사, 현장 관리자, 협력사와 근로자 등 역할별로 필요한 정보와 기능을 구분합니다.
Structured Data
기업·현장·프로젝트 단위로 구조화된 데이터가 검색과 분석의 기반이 됩니다.
Data History
담당자가 변경되더라도 현장의 업무 기록과 증빙이 기업의 데이터로 남도록 합니다.
Document Management
업무 과정에서 생성된 문서와 증빙을 현장·기업 단위로 모아 검색할 수 있게 합니다.
AI-ready Architecture
현장 데이터를 향후 검색, 추천, 자동화와 분석에 활용할 수 있는 구조로 축적합니다.
Scalable Platform
기업과 현장, 나아가 산업이 늘어나도 같은 구조로 확장됩니다.
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