📌 프롤로그 ― “데이터는 충분하지만, 조직은 여전히 어떻게 일하는지 모른다”
기업과 기관은 엄청난 양의 데이터를 보유하고 있다.
ERP, MES, CRM, 계약 시스템, 품질 시스템, 생산 설비 센서, 이메일, 문서…
문제의 본질은 데이터가 아니라
조직의 운영 구조가 서로 단절되어 있다는 점이다.
- 설비팀은 MES에서
- 품질팀은 QMS에서
- 경영팀은 ERP에서
- 물류팀은 WMS에서
각자 독립된 방식으로 일하고,
데이터는 제각각의 언어로 쪼개져 저장된다.
그 결과, 조직은 놀랍게도
“우리 회사가 지금 어떻게 일하고 있는지”를 제대로 파악하지 못한다.
팔란티어가 해결한 본질은
데이터 통합이 아니라 “조직이 실제로 어떻게 작동하는지”를 디지털로 재현하는 것이다.
그리고 그 중심이 바로 온톨로지(Ontology)다.
1. 🧬 온톨로지란 무엇인가?
— 데이터 모델이 아니라 조직의 ‘현실’을 기술하는 구조
온톨로지는 단순한 데이터 모델이 아니다.
팔란티어는 온톨로지를 “조직의 실제 업무 흐름과 관계를 소프트웨어로 재현하는 방식”으로 정의한다.
예를 들어, 실제 기업에는 다음과 같은 실체들이 존재한다.
- 주문(Order)
- 고객(Customer)
- 설비(Asset)
- 부품(Part)
- 작업(Job)
- 재고(Inventory)
- 사고(Event)
- 비용(Cost)
이들은 단순한 데이터 조각이 아니라
업무 흐름을 이루는 요소들이다.
온톨로지는 이 실체들을 Object로 정의하고,
그들 사이의 실제 업무 관계(Links)를 그대로 반영한다.
즉, 온톨로지는 ‘데이터 통합’이 아니라
‘업무 프로세스 자체의 디지털 트윈(Digital Twin of Operations)’이다.
2. 🏗 온톨로지의 3계층 구조
— 데이터가 아니라 “업무 흐름”을 이해하는 구조
온톨로지는 아래의 3계층으로 구성된다.
🔹 ① Semantic Layer — 업무 세계를 구성하는 ‘언어’
부서마다 다른 용어를 하나의 의미 체계로 묶는다.
- 고객 vs Client vs Account Holder
- 작업 vs Job vs Work Order
- 공정 vs Operation
Semantic Layer는 데이터가 무엇인지 설명하는 것이 아니라
업무 실체들이 무엇인지(What the business actually is)를 설명한다.
🔹 ② Kinetic Layer — 업무의 ‘변화와 흐름’을 반영
설비가 멈추고, 주문이 생성되고, 재고가 이동하고, 비용이 발생하는…
현실의 업무 흐름을 시간 기반으로 추적한다.
데이터 연결이 아니라
업무 프로세스의 ‘움직임’을 디지털로 재현하는 계층이다.
🔹 ③ Dynamic Layer — 업무 프로세스가 ‘작동’하는 계층
여기서부터 온톨로지는 단순 모델이 아니라
운영체제(OS)로 진화한다.
- 분석
- 추천
- 업무 자동화
- 시뮬레이션
- AI 통합(AIP Actions)
Dynamic Layer는 ‘데이터 분석’이 아니라
업무 프로세스 자동화(Operational Automation)가 일어나는 영역이다.
3. 🔄 레거시 시스템 통합 — “몰아내는 게 아니라 위에서 통합한다”
ERP, MES, QMS, CRM 등 기존 시스템을 제거하거나 교체하지 않는다.
대신:
- 기존 시스템의 데이터를 읽고
- 의미 충돌을 Semantic Layer에서 해소하며
- 업무 흐름을 온톨로지 모델로 재조립한다.
즉, 기존 시스템의 한계를 그대로 둔 채
의미·관계·흐름을 재구성하는 온톨로지 계층을 구축한다.
이 접근이 팔란티어의 가장 큰 차별점이다.
다른 기업은 시스템 대체를 시도하지만,
팔란티어는 업무 프로세스의 상위 모델을 만든다.
4. 🧱 Objects · Properties · Links
— 데이터가 아니라 업무 실체를 모델링
온톨로지의 기본 단위는 테이블이 아니라 Object(업무 실체)이다.
✔ Object
조직이 실제로 관리하는 대상
예: 고객, 설비, 주문, 공정, 부품, 사건(Event)
✔ Properties
해당 객체를 구성하는 속성
예: 금액, 온도, 품질 점수, 상태, 위치
✔ Links
객체 간 관계
예:
- 주문 → 고객
- 부품 → 제품
- 설비 → 공정
- 사고 → 원인 설비
이 구조는 데이터를 수집하는 것이 아니라
현실 세계의 운영 논리를 디지털에 표현하는 방식이다.
5. ⚙ Actions & Functions
— 온톨로지가 ‘실제 운영 로직’을 수행하는 단계
온톨로지는 Object로 현실을 구조화하는 것에서 끝나지 않는다.
그 위에서 업무 프로세스를 실행하고 자동화한다.
✔ Actions
업무 이벤트 발생 시 실행하는 동작
예:
- 설비 고장 위험 감지 → 정비 작업 생성
- 품질 이상 발생 → 원인 분석 루틴 실행
- 재고 부족 → 발주 워크플로우 시작
✔ Functions
업무 수행에 필요한 계산·판단 로직
- 생산 일정 최적화
- 공급망 리스크 평가
- 수요 예측
- 비용 추적
- AIP 기반 문서 요약·의사결정 지원
즉, Actions/Functions는
온톨로지는 분석을 넘어 실제 운영 프로세스를 자동화하는 시스템으로 발전한다.
6. 🔐 보안 & 거버넌스
— 객체(Object) 단위로 통제하는 고도화된 권한 구조
팔란티어의 보안 모델은
테이블 단위 권한이 아니라 객체(Object) 단위 권한 제어이다.
- 객체별 접근 권한
- 속성(Property)별 접근 허용/제한
- 관계(Link) 접근 제어
- 모든 액션은 감사(Audit Log) 기록
- 민감 정보 자동 마스킹
이 구조 덕분에
금융·헬스케어·국방처럼 가장 까다로운 분야에서도
팔란티어가 채택될 수 있다.
🧠 팔란티어의 본질은 데이터가 아니라 ‘업무 프로세스’다
온톨로지는 빅데이터 기술이 아니다.
AI 기술도 아니다.
데이터 통합 기술도 아니다.
팔란티어 온톨로지는
데이터를 정리하는 도구가 아니라
조직이 실제로 어떻게 운영되는지를 소프트웨어에 표현하는 언어다.
다시 말해,
팔란티어는 데이터 기업이 아니라
조직의 업무 운영 체계를 재정의하는 ‘Operations Company’다.
Foundry는 기업의 운영을 하나의 OS로 만들고
AIP는 그 위에서 LLM이 업무 프로세스를 실행하며
온톨로지는 그 모든 구조의 ‘언어’를 제공한다.
팔란티어가
국방·정부뿐 아니라 제조·에너지·금융 등
민간 산업에서도 빠르게 확산되는 이유는
바로 이 ‘운영 중심 모델링(Ontology)’이 만들어내는 차별적 경쟁력 때문이다.