ChatGPT · 전문성 · 방법론·수행 체계
3 → 2
개별 사업의 구체적 과업은 표준 방법론 공개를 입증하지 않으므로 3점에서 2점으로 조정했다.
참고한 평가자: Claude
게시 전 평가입니다 — 개발 단계라 관리자 검토 전 결과를 그대로 공개하고 있습니다. 기준·점수가 바뀔 수 있습니다.
평가 기준표도 아직 초안(draft)입니다.
근거를 찾지 못한 항목은 기본값 3점으로 반영했습니다(아래 「근거를 찾지 못한 항목」).
기업 정보
- 설립
- 1990-09-27 전자공시
메모
코스닥 상장 2020-02-10(코넥스 신속이전상장).
- 매출액
- 383억원 (2025년, 연결) 전자공시
메모
연결 매출액 38,258,327,979원. 별도 매출액 36,503,253,831원(365.0억). 2024 연결 350.3억.
- 직원 수
- 251명 (2025-12-31 기준) 전자공시
메모
사업보고서 VIII 직원 등 현황 합계 251명(기간의 정함이 없는 근로자 185 + 기간제 66).
- 대표
- 김다산, 이제동 (각자 대표이사) 전자공시
- 본사 주소
- 경기도 과천시 과천대로12길 117, 지동 11-13층 (갈현동, 과천펜타원) 전자공시
조사일 2026-10-22 · 평가 점수와 무관한 참고 정보입니다.
확인 못 한 것 1건
- 모회사/그룹 없음(최대주주 개인, 특수관계인 포함 34.50%) — parent 키 생략
종합
6.0 / 10
모든 축이 반영되었습니다.
판정된 항목20 / 20
축별 점수 (1~5)
AI 평가 패널 — 항목별 점수
같은 기준표와 같은 근거로 따로 평가한 뒤, 서로의 결과를 보고 다시 판단한 최종(2차) 점수입니다.
Claude claude-opus-5-5 ChatGPT gpt-6-luna 1차 점수(바뀐 경우)
항목 12345 중앙값 상태
데이터 거버넌스·메타데이터 컨설팅
전문성 · 방법론·수행 체계 2 합의
전문성 · 전문 자격·인력 3 합의
전문성 · 저서·기술 공유 2 합의
수행 실적 · 공개 수행 사례 3 합의
수행 실적 · 공공·금융 사업 4 합의
수행 실적 · 분야 집중도 3 합의
교육 · 교육 과정 2 합의
교육 · 교육 규모·공신력 2.5 한 모델만 판정
도구·자산 · 자체 도구·자산 5 합의
데이터 품질 진단·관리 컨설팅
전문성 · 방법론·수행 체계 2 합의
전문성 · 전문 자격·인력 3 자료 없음 · 기본값 3
전문성 · 저서·기술 공유 2 합의
수행 실적 · 공개 수행 사례 4 합의
수행 실적 · 공공·금융 사업 4 합의
수행 실적 · 분야 집중도 3 합의
교육 · 교육 과정 2 합의
교육 · 교육 규모·공신력 2 합의
도구·자산 · 자체 도구·자산 5 합의
인지도·공개 자료
업계 인지도 4 합의
공개 자료 풍부성 3 합의
점은 각 모델의 최종 점수, 점선 원은 교차 검토 전 1차 점수입니다. 한 모델만 판정한 항목은 집계하지 않습니다.
교차 검토에서 바뀐 판단 7건
Claude · 전문성 · 전문 자격·인력
2 → 3
E08에서 DA 역할 인력이 확인되고, 고객도 이를 선정 이유로 들었다. 이는 미흡(2점)이 아니라 3점 기준 문장(보유는 확인되나 규모·자격이 비구체적)에 해당한다는 ChatGPT의 판단이 더 타당하다고 보았다. 자격·규모 정보가 없다는 점은 감점 근거가 아니다(규칙 3).
참고한 평가자: ChatGPT
ChatGPT · 수행 실적 · 공개 수행 사례
4 → 3
다른 수주 사례의 컨설팅 범위가 확인되지 않아 공개된 고객 단위 컨설팅 사례가 일부에 그친다고 보고 4점에서 3점으로 조정했다.
참고한 평가자: Claude
ChatGPT · 수행 실적 · 공공·금융 사업
5 → 4
공공·금융 사업은 여럿 확인되지만 컨설팅 수행 범위와 역할이 제한적으로만 드러나 5점에서 4점으로 조정했다.
참고한 평가자: Claude
ChatGPT · 전문성 · 방법론·수행 체계
3 → 2
공개된 흐름은 개별 사례의 운영 절차로, 표준 컨설팅 방법론을 입증하지 않으므로 3점에서 2점으로 조정했다.
참고한 평가자: Claude
Claude · 전문성 · 전문 자격·인력
2 → 판단 불가
1차의 2점은 인력 근거가 없다는 점을 감점으로 쓴 것이어서 규칙 3에 어긋난다. 품질 분야 인력을 판단할 근거가 전혀 없다는 ChatGPT의 판단이 타당해 판단 불가로 바꿨다.
참고한 평가자: ChatGPT
ChatGPT · 수행 실적 · 공공·금융 사업
5 → 4
공공 수행 실적은 강하지만 핵심 NIA 사업에서 회사별 컨설팅 역할이 구분되지 않고 다른 수주는 제품·유지관리 성격이 있어 5점에서 4점으로 조정했다.
참고한 평가자: Claude
어떤 조직에 맞나
Claude
잘 맞는 경우
WiseDQ·WiseMeta 같은 검증된 자체 도구로 공공데이터 품질관리 수준평가에 대응하려는 공공기관에 잘 맞는다. 메타데이터·표준 관리체계를 시스템 구축과 함께 정비하려는 금융·공공 조직에도 적합하다.
맞지 않는 경우
특정 솔루션에 묶이지 않는 독립 컨설팅을 원하는 조직에는 맞지 않을 수 있다. 공개된 방법론, 투입 인력 자격, 정규 교육·자격 과정을 미리 확인해야 하는 조직도 근거상 적합성이 입증되지 않았다.
ChatGPT
잘 맞는 경우
공공기관이나 금융기관에서 메타데이터 관리체계 구축 또는 공공데이터 품질 진단·상시관리 체계를 마련하려는 조직에 적합하다. WiseMeta·WiseDQ를 활용하는 시스템 구축과 품질관리 사업 사례가 확인되는 업무를 고려할 수 있다.
맞지 않는 경우
공개된 정규 커리큘럼과 수강 규모·자격 연계가 확인되는 교육 과정을 우선하는 조직에는 적합성이 입증되지 않았다. 표준 컨설팅 방법론이나 투입 인력의 전문 자격을 중시하는 조직은 제안 단계에서 해당 내용을 확인할 필요가 있다.
근거를 찾지 못한 항목 2개 — 무엇이 더 필요한가
- 교육 · 교육 규모·공신력
한 모델만 판정 — 판정하지 못한 쪽은 기본값 3점으로 반영
Claude: 메타데이터·거버넌스 교육의 수강 규모, 공공 지정 교육기관 여부, 자격 연계에 관한 근거가 없다.
ChatGPT: 2점
- 전문성 · 전문 자격·인력
자료 없음 — 기본값 3점 적용
Claude: 데이터 품질 컨설팅 인력의 전문 자격(DAP·DAsP 등), 인원 규모, 전문가 구성을 보여 주는 근거가 없다.
ChatGPT: 데이터 품질 컨설팅 인력의 전문 자격, 인원 규모 또는 전문가 구성을 보여 주는 근거가 없다.
평가에 인용된 근거 23건
편집자 노트 · 평가 이력
편집자 노트 없음 — 게시할 때 관리자가 작성합니다. 점수와 모델 서술은 고치지 않습니다.
| 평가일 | 기준 | 기준표 | 근거 | 패널 | 종합 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-22 | 한국 기준 | v0.5 | 2026-10-22s | claude-opus-5-5 · gpt-6-luna | 6 | 현재 · 미게시 |
기준표 버전이 다른 평가는 항목 구성이 달라 점수를 직접 비교하지 않습니다. 평가 방법에 기준표와 규칙을 공개합니다.