미래를
열어 보세요
데이터, AI, 세일즈포스
컨설팅을 통한 비즈니스 혁신
데이터, AI, 세일즈포스
컨설팅을 통한 비즈니스 혁신
주요 서비스
서
서
서
서
서
비
비
비
비
비
스
스
스
스
스
빅데이터 분석
세일즈포스 컨설팅
AI 제품화
UPP와 함께 빅데이터의 잠재력을 실현하세요 - Databricks 공식 파트너
UPP는 강력한 데이터 거버넌스, 고급 분석 및 실시간 인사이트를 통해 기업용 빅데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 제공합니다. 신뢰받는 IT 컨설팅 회사이자 Databricks 파트너로서 데이터를 비즈니스 가치로 전환하여 효율성 및 혁신을 촉진합니다.
빅데이터 분석 컨설팅
데이터 거버넌스 솔루션
고급 데이터 분석
실시간 데이터 처리
확장 가능한 데이터 통합
비즈니스 예측 인사이트
파트너
06
진출 시장
#3
Clutch 선정 글로벌 BI 및 빅데이터 분석 리더 기업
135
세일즈포스 자격증
혁신 허브
아이디어가 발화하고 미래가 날아오르는 곳
UPP의 최신 보고서와 백서에서는 빅데이터, AI 및 Salesforce 기술이 산업을 어떻게 변화시키고 새로운 효율성을 열며 고객 참여를 향상시키는지 설명합니다. 베트남의 선도적인 IT 아웃소싱 및 컨설팅 회사로서, UPP는 신기술, 혁신 및 모범 사례에 대한 전문가의 인사이트를 공유하며 빠르게 발전하는 디지털 환경에서 기업들이 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다.
제약 CRM 구축 시 반드시 고려해야 할 요구사항
제약 CRM 구현을 성공적으로 수행하기 위한 핵심 요구사항을 - HCP/HCO 데이터 관리와 현장 영업 자동화부터 Salesforce 통합, 컴플라이언스, 분석, AI 기반 상업 운영까지 알아보세요.
AI 토큰 비용, 사용량이 늘수록 커지는 이유 (AI 토큰 시리즈 - Part 2)
AI 토큰은 사용량이 증가할수록 프로덕션 비용을 조용히 높일 수 있습니다. AI의 ROI를 보호하면서 토큰 사용량을 관리하고, 워크플로우를 최적화하는 방법을 알아보세요.
레거시 시스템에 AI 통합하기: 주요 과제와 해결 방안
레거시 시스템에 AI를 통합할 때 발생하는 주요 과제와, 안전하고 확장 가능한 AI-ready 기업 현대화를 위한 실질적인 해결책을 알아봅니다.
AI 어시스턴트 vs AI 에이전트: 실제로 해결하려는 문제는 무엇인가?
AI 어시스턴트와 AI 에이전트의 차이를 이해하고, 업무 자동화와 워크플로우 실행에서 각각 어떤 역할을 하는지 비교해 기업에 맞는 AI 활용 방식을 선택하는 방법을 알아봅니다.
Agentforce를 통해 환자 만족도를 30% 향상시킨 의료기업 사례
UPP가 어떻게 헬스케어 기업의 환자 만족도를 30% 향상시켰는지 확인해보세요. Salesforce Agentforce를 활용해 케어 코디네이션, 직원 생산성, 예약 준수율을 개선한 사례입니다.
AI 토큰이란? Enterprise AI 성능과 비용을 결정짓는 핵심 원리
AI 토큰이 Enterprise AI의 컨텍스트 이해, RAG 기반 지식 검색, 응답 품질에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고, 더 스마트한 컨텍스트 설계로 AI 성능을 높이는 방법을 알아보세요.
임상 환경에서 AI 에이전트는 어디까지 맡겨야 할까?
AI 에이전트가 병원과 임상 워크플로우를 안전하게 지원할 수 있는 영역, 자동화가 리스크를 만드는 지점, 그리고 의료 기관에 필요한 컴플라이언스, 감독, AI 거버넌스를 알아봅니다.
실시간 데이터 vs 배치 데이터: AI 에이전트를 위한 최적의 데이터 아키텍처 선택하기
AI 에이전트의 성능은 모델만으로 결정되지 않습니다. 실시간 데이터와 배치 데이터의 차이점을 살펴보고, 데이터 아키텍처가 엔터프라이즈 AI 및 AI 준비도를 어떻게 형성하는지 알아보세요.
소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)가 AI 코딩 툴의 가치를 높이는 5가지 방법
AI 코딩 툴은 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 내에 배치될 때 더 큰 가치를 창출합니다. 본 글에서는 AI 코딩 툴의 효과를 극대화하기 위해 SDLC가 작동하는 5가지 방식을 설명합니다.
드리프트에서 신뢰성으로: AI 에이전트를 위한 지속적 평가(Continuous Evaluation) 파이프라인 구축
CI/CD는 안정적인 소프트웨어 운영의 기반입니다. 하지만 AI 에이전트는 새로운 평가 과제를 가져옵니다. 본 글에서는 지속적 평가(CE)가 어떻게 CI/CD를 확장하여 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는지 살펴봅니다.
AI 에이전트는 왜 시간이 지날수록 신뢰성이 떨어질까? - Agentic AI의 신뢰성과 AgentOps
AI 에이전트 시스템이 시간이 지날수록 왜 신뢰성을 잃는지, 에이전틱 AI가 어떤 새로운 운영 리스크를 만들어내는지, 그리고 신뢰성, 가시성, 거버넌스 확보를 위해 왜 AgentOps가 필수적인지 알아보세요.
Agentforce가 제약 운영을 어떻게 변화시키고 있는가
세일즈포스(Salesforce) Agentforce가 AI 에이전트, 업무 자동화, 지능형 HCP 참여를 통해 제약 CRM 운영을 어떻게 혁신하고 있는지 알아보세요. 메디컬 어페어, 환자 지원, 영업 팀을 위한 실질적인 활용 사례를 소개합니다.
기존 CRM에서 AI CRM으로: 무엇이 달라지는가?
AI CRM이 기존의 전통적인 CRM 시스템을 넘어 고객 관리를 어떻게 재편하고 있는지 확인해 보십시오. AI 기반 CRM 솔루션을 도입하기 전에 기업이 고려해야 할 핵심 차이점, 비즈니스 영향 및 고려 사항을 알아봅니다.
Agentforce로 기업 운영 효율 높이는 법
AI 기반 워크플로우, 실시간 CRM 인사이트, 자동화, 확장 가능한 서비스 관리 기능을 통해 세일즈포스 Agentforce가 어떻게 기업 운영 효율을 향상시키는지 알아보십시오.
제약 CRM 구축 시 반드시 고려해야 할 요구사항
제약 CRM 구현을 성공적으로 수행하기 위한 핵심 요구사항을 - HCP/HCO 데이터 관리와 현장 영업 자동화부터 Salesforce 통합, 컴플라이언스, 분석, AI 기반 상업 운영까지 알아보세요.
AI 토큰 비용, 사용량이 늘수록 커지는 이유 (AI 토큰 시리즈 - Part 2)
AI 토큰은 사용량이 증가할수록 프로덕션 비용을 조용히 높일 수 있습니다. AI의 ROI를 보호하면서 토큰 사용량을 관리하고, 워크플로우를 최적화하는 방법을 알아보세요.
레거시 시스템에 AI 통합하기: 주요 과제와 해결 방안
레거시 시스템에 AI를 통합할 때 발생하는 주요 과제와, 안전하고 확장 가능한 AI-ready 기업 현대화를 위한 실질적인 해결책을 알아봅니다.
AI 어시스턴트 vs AI 에이전트: 실제로 해결하려는 문제는 무엇인가?
AI 어시스턴트와 AI 에이전트의 차이를 이해하고, 업무 자동화와 워크플로우 실행에서 각각 어떤 역할을 하는지 비교해 기업에 맞는 AI 활용 방식을 선택하는 방법을 알아봅니다.
Agentforce를 통해 환자 만족도를 30% 향상시킨 의료기업 사례
UPP가 어떻게 헬스케어 기업의 환자 만족도를 30% 향상시켰는지 확인해보세요. Salesforce Agentforce를 활용해 케어 코디네이션, 직원 생산성, 예약 준수율을 개선한 사례입니다.
AI 토큰이란? Enterprise AI 성능과 비용을 결정짓는 핵심 원리
AI 토큰이 Enterprise AI의 컨텍스트 이해, RAG 기반 지식 검색, 응답 품질에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고, 더 스마트한 컨텍스트 설계로 AI 성능을 높이는 방법을 알아보세요.
임상 환경에서 AI 에이전트는 어디까지 맡겨야 할까?
AI 에이전트가 병원과 임상 워크플로우를 안전하게 지원할 수 있는 영역, 자동화가 리스크를 만드는 지점, 그리고 의료 기관에 필요한 컴플라이언스, 감독, AI 거버넌스를 알아봅니다.
실시간 데이터 vs 배치 데이터: AI 에이전트를 위한 최적의 데이터 아키텍처 선택하기
AI 에이전트의 성능은 모델만으로 결정되지 않습니다. 실시간 데이터와 배치 데이터의 차이점을 살펴보고, 데이터 아키텍처가 엔터프라이즈 AI 및 AI 준비도를 어떻게 형성하는지 알아보세요.
소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)가 AI 코딩 툴의 가치를 높이는 5가지 방법
AI 코딩 툴은 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 내에 배치될 때 더 큰 가치를 창출합니다. 본 글에서는 AI 코딩 툴의 효과를 극대화하기 위해 SDLC가 작동하는 5가지 방식을 설명합니다.
드리프트에서 신뢰성으로: AI 에이전트를 위한 지속적 평가(Continuous Evaluation) 파이프라인 구축
CI/CD는 안정적인 소프트웨어 운영의 기반입니다. 하지만 AI 에이전트는 새로운 평가 과제를 가져옵니다. 본 글에서는 지속적 평가(CE)가 어떻게 CI/CD를 확장하여 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는지 살펴봅니다.
AI 에이전트는 왜 시간이 지날수록 신뢰성이 떨어질까? - Agentic AI의 신뢰성과 AgentOps
AI 에이전트 시스템이 시간이 지날수록 왜 신뢰성을 잃는지, 에이전틱 AI가 어떤 새로운 운영 리스크를 만들어내는지, 그리고 신뢰성, 가시성, 거버넌스 확보를 위해 왜 AgentOps가 필수적인지 알아보세요.
Agentforce가 제약 운영을 어떻게 변화시키고 있는가
세일즈포스(Salesforce) Agentforce가 AI 에이전트, 업무 자동화, 지능형 HCP 참여를 통해 제약 CRM 운영을 어떻게 혁신하고 있는지 알아보세요. 메디컬 어페어, 환자 지원, 영업 팀을 위한 실질적인 활용 사례를 소개합니다.
기존 CRM에서 AI CRM으로: 무엇이 달라지는가?
AI CRM이 기존의 전통적인 CRM 시스템을 넘어 고객 관리를 어떻게 재편하고 있는지 확인해 보십시오. AI 기반 CRM 솔루션을 도입하기 전에 기업이 고려해야 할 핵심 차이점, 비즈니스 영향 및 고려 사항을 알아봅니다.
Agentforce로 기업 운영 효율 높이는 법
AI 기반 워크플로우, 실시간 CRM 인사이트, 자동화, 확장 가능한 서비스 관리 기능을 통해 세일즈포스 Agentforce가 어떻게 기업 운영 효율을 향상시키는지 알아보십시오.
Veeva vs Salesforce: 제약 및 바이오테크 CRM을 위한 의사결정 프레임워크
한국 제약 및 바이오테크 기업은 2030년까지 Veeva Vault CRM과 Salesforce Life Sciences Cloud 중 선택을 고려해야 합니다. 본 글은 이를 위한 종합적인 비교 프레임워크를 제공합니다.
AI 에이전트가 실패하지 않으려면 - AgentOps 도입 완전 가이드
AI 에이전트 운영에서 발생하는 비용 증가, 성능 저하, 보안 리스크를 해결하는 AgentOps 완전 가이드. 도입 단계, 핵심 기능, 실무 적용 방법까지 상세히 설명합니다.
이커머스에서의 에이전틱 AI와 빅데이터: 물류 최적화 및 정밀 마케팅
이커머스에서 Agentic AI와 빅데이터가 물류 최적화와 정밀 마케팅을 어떻게 혁신하는지 살펴봅니다. 데이터 기반 의사결정, 수요 예측, 개인화 전략, 그리고 엔드투엔드 AI 플랫폼을 통한 운영 효율성과 확장성 향상 방법을 소개합니다.
AI 시대에 세일즈포스(Salesforce) 인력 격차에 대한 재고
세일즈포스(Salesforce) 인력 부족 문제의 원인과 AI 시대 대응 전략을 분석합니다. Salesforce Einstein GPT, Agentforce 등 최신 변화 속에서 기업이 인력 격차를 해결하는 실질적인 방법과 외부 전문가 활용 전략을 소개합니다.
LLM 지배의 종말? AGI로 가는 새로운 경로
LLM 스케일링은 충분할까? AI 추론, 에너지 기반 모델(EBM), 모듈형 아키텍처를 통해 AGI로 가는 새로운 접근과 핵심 기술 트렌드를 살펴봅니다.
A2A 오케스트레이션: MuleSoft로 구현하는 실행형 AI
MuleSoft는 Agent2Agent(A2A) 아키텍처를 지원하며 안전하고 확장 가능한 통합을 통해 차세대 실행 가능한 AI를 지원합니다.
순수 LLM의 필연적인 도태
LLM은 언어를 마스터했지만 한계를 드러냈습니다. AI의 미래가 추론, 행동, 실제 피드백을 결합한 시스템에 있는 이유를 알아보세요.
오픈클로(OpenClaw): 챗봇에서 오퍼레이터 에이전틱 시스템으로
챗봇은 대화하지만, 에이전트는 행동합니다. 오픈클로(OpenClaw, 구 Clawbot) 에이전트 루프와 MCP를 통해 어떻게 실제 업무를 자동화하는지, 오퍼레이터 스타일 AI의 핵심 구조를 살펴봅니다.
AI만으로는 환자 흐름 문제를 해결할 수 없는 이유
AI만으로는 환자의 흐름을 고칠 수 없습니다. 깨끗하고 실시간이며 통합된 데이터가 없으면 예측 모델은 과밀, 지연 및 침대 막힘을 줄이는 데 실패합니다.
AI 스마트 팩토리: 제조 최적화와 컴플라이언스
AI 스마트 팩토리 구축을 통한 제조 최적화와 컴플라이언스 강화 전략을 확인하세요. Python과 Azure 기반의 실시간 데이터 추적성과 예측 분석으로 공정 효율을 극대화한 성공 사례를 심층 분석합니다.
Salesforce(세일즈포스) 제품 리브랜딩: 기업이 알아야 할 변화
2025년 Salesforce 리브랜딩은 제품을 AI 우선으로 전환합니다. 이러한 변화가 비즈니스에 어떤 의미가 있는지, Salesforce 전략을 어떻게 조정해야 하는지 알아보세요.
Veeva Systems 도입 도전과 해결: 생명과학 기업의 성공 전략
생명과학에서 Veeva 구축은 현지화, 데이터 및 규정 준수에 있어 장애물에 직면해 있습니다.
2026년 베트남의 상위 5대 빅데이터 분석 기업
베트남 빅데이터 분석 기업 TOP 5. 빅데이터 컨설팅, 예측 분석, 데이터 기반 솔루션을 통해 비즈니스 성장을 이끌고 있습니다.
Azure Databricks를 통한 마케팅 분석 현대화 방법
UPP 글로벌 테크놀로지가 Azure Databricks를 활용해 글로벌 마케팅 데이터 플랫폼을 현대화하고, 실시간 분석과 AI 활용 기반을 구축한 사례입니다.
Veeva vs Salesforce: 제약 및 바이오테크 CRM을 위한 의사결정 프레임워크
한국 제약 및 바이오테크 기업은 2030년까지 Veeva Vault CRM과 Salesforce Life Sciences Cloud 중 선택을 고려해야 합니다. 본 글은 이를 위한 종합적인 비교 프레임워크를 제공합니다.
AI 에이전트가 실패하지 않으려면 - AgentOps 도입 완전 가이드
AI 에이전트 운영에서 발생하는 비용 증가, 성능 저하, 보안 리스크를 해결하는 AgentOps 완전 가이드. 도입 단계, 핵심 기능, 실무 적용 방법까지 상세히 설명합니다.
이커머스에서의 에이전틱 AI와 빅데이터: 물류 최적화 및 정밀 마케팅
이커머스에서 Agentic AI와 빅데이터가 물류 최적화와 정밀 마케팅을 어떻게 혁신하는지 살펴봅니다. 데이터 기반 의사결정, 수요 예측, 개인화 전략, 그리고 엔드투엔드 AI 플랫폼을 통한 운영 효율성과 확장성 향상 방법을 소개합니다.
AI 시대에 세일즈포스(Salesforce) 인력 격차에 대한 재고
세일즈포스(Salesforce) 인력 부족 문제의 원인과 AI 시대 대응 전략을 분석합니다. Salesforce Einstein GPT, Agentforce 등 최신 변화 속에서 기업이 인력 격차를 해결하는 실질적인 방법과 외부 전문가 활용 전략을 소개합니다.
LLM 지배의 종말? AGI로 가는 새로운 경로
LLM 스케일링은 충분할까? AI 추론, 에너지 기반 모델(EBM), 모듈형 아키텍처를 통해 AGI로 가는 새로운 접근과 핵심 기술 트렌드를 살펴봅니다.
A2A 오케스트레이션: MuleSoft로 구현하는 실행형 AI
MuleSoft는 Agent2Agent(A2A) 아키텍처를 지원하며 안전하고 확장 가능한 통합을 통해 차세대 실행 가능한 AI를 지원합니다.
순수 LLM의 필연적인 도태
LLM은 언어를 마스터했지만 한계를 드러냈습니다. AI의 미래가 추론, 행동, 실제 피드백을 결합한 시스템에 있는 이유를 알아보세요.
오픈클로(OpenClaw): 챗봇에서 오퍼레이터 에이전틱 시스템으로
챗봇은 대화하지만, 에이전트는 행동합니다. 오픈클로(OpenClaw, 구 Clawbot) 에이전트 루프와 MCP를 통해 어떻게 실제 업무를 자동화하는지, 오퍼레이터 스타일 AI의 핵심 구조를 살펴봅니다.
AI만으로는 환자 흐름 문제를 해결할 수 없는 이유
AI만으로는 환자의 흐름을 고칠 수 없습니다. 깨끗하고 실시간이며 통합된 데이터가 없으면 예측 모델은 과밀, 지연 및 침대 막힘을 줄이는 데 실패합니다.
AI 스마트 팩토리: 제조 최적화와 컴플라이언스
AI 스마트 팩토리 구축을 통한 제조 최적화와 컴플라이언스 강화 전략을 확인하세요. Python과 Azure 기반의 실시간 데이터 추적성과 예측 분석으로 공정 효율을 극대화한 성공 사례를 심층 분석합니다.
Salesforce(세일즈포스) 제품 리브랜딩: 기업이 알아야 할 변화
2025년 Salesforce 리브랜딩은 제품을 AI 우선으로 전환합니다. 이러한 변화가 비즈니스에 어떤 의미가 있는지, Salesforce 전략을 어떻게 조정해야 하는지 알아보세요.
Veeva Systems 도입 도전과 해결: 생명과학 기업의 성공 전략
생명과학에서 Veeva 구축은 현지화, 데이터 및 규정 준수에 있어 장애물에 직면해 있습니다.
2026년 베트남의 상위 5대 빅데이터 분석 기업
베트남 빅데이터 분석 기업 TOP 5. 빅데이터 컨설팅, 예측 분석, 데이터 기반 솔루션을 통해 비즈니스 성장을 이끌고 있습니다.
Azure Databricks를 통한 마케팅 분석 현대화 방법
UPP 글로벌 테크놀로지가 Azure Databricks를 활용해 글로벌 마케팅 데이터 플랫폼을 현대화하고, 실시간 분석과 AI 활용 기반을 구축한 사례입니다.
LLM 시스템에 실제로 필요한 데이터 파이프라인은 무엇인가?
실제 운영 환경에서 LLM 시스템의 안정적 확장을 가능하게 하는 데이터 파이프라인 - 데이터 계약, 수집, 피드백 루프의 핵심 요소를 분석합니다.
데이터 사일로 기업의 AI 성과를 떨어뜨리는 이유
데이터 사일로가 기업 AI 성과를 약화시키는 이유와, 2026년을 위한 통합 데이터 아키텍처 및 거버넌스 구축 전략을 알아보세요.
세일즈포스 도입 시 피해야 할 10가지 실수
세일즈포스를 도입할 때 피해야 할 10가지 실수를 발견하고, UPP가 기업이 원활하고 안전하며 성공적인 배포를 보장하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
세일즈포스 High-Velocity Sales를 통한 성과 점수 모델 기반 영업 생산성 향상
Salesforce의 성과 점수 모델(Performance Scoring Model)과 세일즈 인게이지먼트(Sales Engagement)가 어떻게 팀이 리드를 우선순위화하고, 전환율을 개선하며, 더 스마트한 인사이트로 영업 생산성을 향상시키는지 알아봅시다.
OpenAI Agents SDK와 비즈니스를 변화시키는 실행형 AI의 미래
OpenAI Agents SDK는 새로운 시대를 여는 기술입니다. 단순히 조언을 제시하는 AI를 넘어, 직접 실행하는 AI로 - 자율성, 적응력, 그리고 비즈니스 임팩트를 실현합니다.
DuckDB 내부 구조 완전 해부 - 고성능 아키텍처의 비밀
DuckDB의 속도, 컬럼 스토리지, 벡터 실행 및 병렬 처리 기술.
AI 트렌드 - 2025년 MoE(Mixture of Experts)의 새로운 흐름
2025년 AI 트렌드, MoE(Mixture of Experts)로 업그레이드된 DeepSeek(딥시크)와 Qwen3의 놀라운 확장성과 성능을 확인해 봅시다.
DuckDB - 속도와 단순함을 갖춘 현대적인 분석용 데이터베이스 (Part 1)
DuckDB는 현대 분석을 위해 설계된 빠르고 가벼운 인프로세스 SQL 데이터베이스입니다. 로컬 파일에서 고성능 쿼리를 실행하고, pandas와 같은 도구와 통합되며, 서버 설정 없이도 데이터 과학, ETL, 엣지 분석에 완벽한 Parquet과 같은 형식을 지원하는 방법을 알아봅시다.
기술 심층 분석: Veeva Systems 이해하기
오늘 글에서는 Veeva의 기술 스택을 깊이 살펴보며, 생명과학 분야에서 규제, 데이터, 협업 과제를 어떻게 해결하는지 알아보겠니다.
Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): AI 통합을 위한 "USB-C" 표준 (Part 2)
Python을 활용해 Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현하고, LLM을 외부 데이터와 연결하여 더 똑똑하고 확장 가능한 AI 워크플로우를 구축하는 방법을 알아보세요.
Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): AI 통합을 위한 ‘USB-C’ 표준 (Part 1)
AI 모델은 놀라운 능력을 가지고 있지만, 역사적으로 조직들이 매일 사용하는 풍부한 데이터와 도구들과는 분리되어 있었습니다. 데이터베이스, 문서 저장소, 또는 API에 모델을 연결하는 등 새로운 통합이 필요할 때마다 맞춤형 솔루션을 따로 개발해야 했습니다.
Optimizing Data Pipelines in Salesforce Data Cloud
Explore a technical deep-dive into optimizing data pipelines in Salesforce Data Cloud. Learn best practices for setup, recipe tuning, error handling, and performance enhancements to streamline data workflows and boost reliability.
Building AI Agents for Intelligent Task Automation in Business (Part 2)
Learn how to build a simple AI agent using LangGraph to plan, execute tasks, and generate answers - ideal for automating business research workflows.
Building AI Agents for Intelligent Task Automation in Business (Part 1)
AI agents powered by large language models (LLMs) are emerging as powerful solutions for automating complex business tasks. Unlike traditional software with fixed workflows, an AI agent can reason, plan, and act dynamically using natural language understanding.
LLM 시스템에 실제로 필요한 데이터 파이프라인은 무엇인가?
실제 운영 환경에서 LLM 시스템의 안정적 확장을 가능하게 하는 데이터 파이프라인 - 데이터 계약, 수집, 피드백 루프의 핵심 요소를 분석합니다.
데이터 사일로 기업의 AI 성과를 떨어뜨리는 이유
데이터 사일로가 기업 AI 성과를 약화시키는 이유와, 2026년을 위한 통합 데이터 아키텍처 및 거버넌스 구축 전략을 알아보세요.
세일즈포스 도입 시 피해야 할 10가지 실수
세일즈포스를 도입할 때 피해야 할 10가지 실수를 발견하고, UPP가 기업이 원활하고 안전하며 성공적인 배포를 보장하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
세일즈포스 High-Velocity Sales를 통한 성과 점수 모델 기반 영업 생산성 향상
Salesforce의 성과 점수 모델(Performance Scoring Model)과 세일즈 인게이지먼트(Sales Engagement)가 어떻게 팀이 리드를 우선순위화하고, 전환율을 개선하며, 더 스마트한 인사이트로 영업 생산성을 향상시키는지 알아봅시다.
OpenAI Agents SDK와 비즈니스를 변화시키는 실행형 AI의 미래
OpenAI Agents SDK는 새로운 시대를 여는 기술입니다. 단순히 조언을 제시하는 AI를 넘어, 직접 실행하는 AI로 - 자율성, 적응력, 그리고 비즈니스 임팩트를 실현합니다.
DuckDB 내부 구조 완전 해부 - 고성능 아키텍처의 비밀
DuckDB의 속도, 컬럼 스토리지, 벡터 실행 및 병렬 처리 기술.
AI 트렌드 - 2025년 MoE(Mixture of Experts)의 새로운 흐름
2025년 AI 트렌드, MoE(Mixture of Experts)로 업그레이드된 DeepSeek(딥시크)와 Qwen3의 놀라운 확장성과 성능을 확인해 봅시다.
DuckDB - 속도와 단순함을 갖춘 현대적인 분석용 데이터베이스 (Part 1)
DuckDB는 현대 분석을 위해 설계된 빠르고 가벼운 인프로세스 SQL 데이터베이스입니다. 로컬 파일에서 고성능 쿼리를 실행하고, pandas와 같은 도구와 통합되며, 서버 설정 없이도 데이터 과학, ETL, 엣지 분석에 완벽한 Parquet과 같은 형식을 지원하는 방법을 알아봅시다.
기술 심층 분석: Veeva Systems 이해하기
오늘 글에서는 Veeva의 기술 스택을 깊이 살펴보며, 생명과학 분야에서 규제, 데이터, 협업 과제를 어떻게 해결하는지 알아보겠니다.
Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): AI 통합을 위한 "USB-C" 표준 (Part 2)
Python을 활용해 Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현하고, LLM을 외부 데이터와 연결하여 더 똑똑하고 확장 가능한 AI 워크플로우를 구축하는 방법을 알아보세요.
Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): AI 통합을 위한 ‘USB-C’ 표준 (Part 1)
AI 모델은 놀라운 능력을 가지고 있지만, 역사적으로 조직들이 매일 사용하는 풍부한 데이터와 도구들과는 분리되어 있었습니다. 데이터베이스, 문서 저장소, 또는 API에 모델을 연결하는 등 새로운 통합이 필요할 때마다 맞춤형 솔루션을 따로 개발해야 했습니다.
Optimizing Data Pipelines in Salesforce Data Cloud
Explore a technical deep-dive into optimizing data pipelines in Salesforce Data Cloud. Learn best practices for setup, recipe tuning, error handling, and performance enhancements to streamline data workflows and boost reliability.
Building AI Agents for Intelligent Task Automation in Business (Part 2)
Learn how to build a simple AI agent using LangGraph to plan, execute tasks, and generate answers - ideal for automating business research workflows.
Building AI Agents for Intelligent Task Automation in Business (Part 1)
AI agents powered by large language models (LLMs) are emerging as powerful solutions for automating complex business tasks. Unlike traditional software with fixed workflows, an AI agent can reason, plan, and act dynamically using natural language understanding.
혁신적인 개발자들이 보다 스마트하고 빠르며 효율적으로 일할 수 있도록 지원하고자 UPP를 설립했습니다!
고객사 리뷰
"The work Ha has done for RTB West has been instrumental in our growth and success."
James Inglese
Founder, RTB West Inc.
Los Angeles, California.
"Their support was both efficient and marked by a strong sense of professionalism throughout the entire process."
Akira Igarashi
CEO, AKIRA INC.
Tokyo, Japan
"It was a pleasure working with UPP, especially with Nathan Ha and Louis Pham. Despite the time difference, the UPP team was highly responsive and consistently professional. Truly top-tier."
Keunsoo Lee
Product Manager, Mandata Corporation.
Seoul, South Korea
"The project management team went above and beyond by offering comprehensive training on the new features and functionalities."
Le Van Hoang
CEO, Kaopiz.
Hanoi, Vietnam.
"They anticipated challenges, promptly delivered high-quality results, and maintained excellent communication."
Dong Do
CEO, Ekotek.
Hanoi, Vietnam.
"The team's outstanding attention to our needs and seamless integration into their work was remarkable."
Nguyen Anh Nhat Linh
CEO, SanAn Software.
Hanoi, Vietnam.
"I appreciate their willingness and quality. They always try to meet our expectations and highly commit to the deadline."
Tuan Le
Co-founder & Chairman, SotaTek JSC.
Hanoi, Vietnam.
"You are always patient and enthusiastic to listen to our requirements. Such a great experience to work with you guys. Thank you."
Duy To Quang
CEO, Newwave Solutions.
Hanoi, Vietnam.
"They have a great team."
Duc Tran Xuan
CEO, Relipa Co., Ltd.
Hanoi, Vietnam.
최신 뉴스
수상
UPP는 이미 여러 상을 수상했습니다.
이제, 귀사의 차례입니다!
귀사의 비전을 모두가 주목하는 현실로 실현해드립니다.
대화하기
원하신 정보를 이메일로 보내드립니다
이메일을 입력해 주세요
원하시는 내용을 입력해 주세요
Hanoi, Vietnam
Web3 Tower, No. 15, Alley 4, Duy Tan, Cau Giay, Hanoi, Vietnam