PORTFOLIO

페블러스 데이터클리닉 데이터 품질 진단 SaaS 개발

AI 학습데이터 품질을 진단하는 B2B SaaS의 웹·서버·인프라 개발 프로젝트입니다.

과제: 데이터 품질 평가 결과를 데이터 전문가가 아닌 사람도 읽을 수 있게 보여줘야 했습니다.

한 것: 서비스 웹 + API 서버 + 인프라 + D3 기반 진단 리포트 차트

결과물

Level 1~3 진단 리포트와 D3 차트로 품질 지표를 보여주는 데이터 품질 진단 SaaS 웹.

데이터클리닉은 AI 학습데이터의 품질을 진단하고 합성데이터를 만드는 B2B SaaS로, 품질 지표를 읽는 사람이 데이터 전문가가 아닐 때가 많습니다. 대용량 데이터셋을 다루는 만큼 업로드·처리와 DB 접근 통제도 함께 풀어야 했습니다.

데이터클리닉은 AI 학습데이터의 품질을 진단하고 합성데이터를 만들어주는 B2B SaaS입니다.

품질 지표는 숫자로 나오지만 그 숫자를 읽는 사람이 데이터 전문가가 아닐 때가 많습니다.

진단 대상은 대용량 데이터셋이라 업로드·처리와 DB 접근 통제까지 함께 풀어야 했습니다.

품질 평가를 Level 1~3의 단계별 심층 분석 리포트로 갈랐습니다. 전체를 훑는 단계에서 클래스별로 파고드는 단계까지 순서가 있어, 처음 보는 사람도 위에서부터 읽어 내려가면 됩니다.

전체 데이터와 클래스별 분포를 D3 기반 차트로 그려 리포트에 넣고 PDF로 내려받게 했습니다. 품질 지표마다 봐야 할 모양이 달라 범용 차트 컴포넌트로는 맞추기 어려운 부분이었습니다.

서비스 인증은 API Key 기반으로 두고, 운영 DB는 Bastion Host를 거쳐서만 닿게 RDS 터널링을 구성했습니다. 대용량 데이터셋이 오가는 서비스라 업로드·처리 안정성과 접근 통제를 같이 잡아야 했습니다.

데이터·AI 도구를 SaaS로 제품화하거나, 차트·리포트 중심 대시보드, Python FastAPI 백엔드와 협업할 프론트엔드가 필요한 경우에 이 사례를 참고할 수 있습니다.

프로젝트 진행과 산출물에 대한 자주 묻는 질문을 정리했습니다.

이 건은 서비스 웹·서버·인프라까지 약 3개월이었습니다(기간 기준, 금액과 무관).

이 건은 백엔드가 Python FastAPI였고, 프론트엔드는 Next.js로 붙여 협업했습니다.

갱신 2026.09.03 · 제로스튜디오

기획 범위, 디자인 시스템, 개발 핸드오프까지 필요한 내용을 함께 확인해 드릴게요.