AIP(AI Platform)란 무엇인가
Foundry에 내장된 생성형 AI 계층을 소개합니다.
온톨로지, Foundry, AIP를 개념부터 실제 설계 의사결정까지 연결합니다.
Making Enterprise Data
Understandable to AI
— A Practical Knowledge Map
Connecting Ontology, Foundry, and AIP from core concepts to real design decisions.
카테고리 나열 대신, 독자의 질문과 학습 목적을 기준으로 시작점을 제공합니다.
Ontology와 Foundry의 구조를 이해하고 데이터 기반을 만듭니다.
학습 경로 보기 → 02 · BUILDAIP, AI UX, Agent Workflow를 실제 업무 흐름에 연결합니다.
구축 가이드 보기 → 03 · STRATEGY기업 데이터 위에서 AI를 안전하게 활용하는 판단 기준입니다.
전략 글 보기 → 04 · SERIES팔란티어를 몰라도 시작할 수 있는 AI 에이전트 입문 6편입니다.
시리즈 보기 →Instead of a category list, we give you a starting point based on your question and goal.
Understand the structure of Ontology and Foundry and build a data foundation.
See learning path → 02 · BUILDConnect AIP, AI UX, and Agent Workflow to real work.
See build guide → 03 · STRATEGYDecision criteria for using AI safely on top of enterprise data.
See strategy posts → 04 · SERIESA 6-part intro to AI agents — no Palantir knowledge required.
See the series →단순 챗봇이 아닌, 데이터·사용자 경험·에이전트를 함께 설계하는 글입니다.
Foundry에 내장된 생성형 AI 계층을 소개합니다.
자동화의 범위와 사람의 의사결정을 구분합니다.
Agent와 Workflow를 함께 설계하는 방법입니다.
Not just a chatbot — articles on designing data, UX, and agents together.
An introduction to the generative AI layer built into Foundry.
Separating the scope of automation from human decisions.
How to design Agents and Workflows together.
기술 유행이 아니라 기업 데이터와 의사결정의 관점에서 AI 도입을 검토합니다.
질문과 답변만으로 해결되지 않는 문제를 짚습니다.
두 접근법의 역할을 구분합니다.
기능 목록이 아닌 운영 가능성을 판단합니다.
We look at AI adoption from the angle of enterprise data and decision-making, not hype.
The problems Q&A alone doesn’t solve.
Separating what each approach is for.
Judging operability, not just feature lists.
공식 문서와 실제 설계 맥락을 바탕으로, 이해하기 쉬운 언어로 다시 설명합니다.
Re-explained in plain language, grounded in official docs and real design context.
처음이라면 이 4편으로 시작하는 걸 추천합니다.
New here? These four posts are the best place to start.
New to Ontology? Start here
HubEvery Ontology post in one place
AIPWhy AIP is built differently
ArchitectureThe whole structure in one page
Foundry·온톨로지·기업 AI를 이해하는 데 도움이 되는 실전 메모와 가이드입니다.
Practical notes and guides to help you understand Foundry, Ontology, and enterprise AI.


Palantir Apollo의 Hub/Spoke 구조, 릴리스 채널, 리콜·롤백 메커니즘을 공식 문서 기준으로 정리하고, 자동 업데이트 방식의 실무적 장단점을 개인 의견을 포함해 짚어봅니다.

Palantir Workshop의 레이아웃 설계 원칙(여백·계층구조·타이포그래피)을 레고 조립에 비유해 정리하고, 실사용자가 실제로 부딪히는 커스터마이징 한계와 우회법을 공식문서·실사용자 리뷰로 확인한 실전 가이드.

Palantir 공식 온톨로지 설계 안티패턴 문서를 창고 정리에 비유해 정리했다. God Object, Kitchen Sink, Golden Hammer 등 실무에서 자주 나오는 설계 실수 6가지를 구체적 예시와 함께 실전 사례로 소개한다.

Palantir Foundry Contour의 보드 기반 분석 구조를 컨베이어 벨트에 비유해 설명하고, 엑셀 피벗 테이블과 실제로 뭐가 다른지, 실사용자가 겪은 한계와 공식 검증 방법을 정리한 실전 가이드.

온톨로지는 설계도, 지식그래프는 그 설계도로 지어진 건물입니다. 팔란티어의 온톨로지가 여기서 어떻게 한 걸음 더 나가는지, RDB·지식그래프·온톨로지를 하나의 흐름으로 정리합니다.

Foundry Pipeline Builder의 노코드 협업 장점과 실제 한계(루프·동적 스키마·중첩 데이터·외부 API)를 공식 문서·커뮤니티 포럼·실사용자 리뷰로 검증하고, 코드로 넘어가야 하는 지점을 정리한 실전 가이드.

팔란티어 AIP의 AI FDE가 무엇인지부터 9가지 모드별 실전 활용법, 커뮤니티 노하우, 실사용자가 겪은 문제, 그리고 FDE 모델 자체에 대한 비판적 시각까지 한 번에 정리한 가이드.


SAP BW/4HANA·SAC 기반 리포팅 아키텍처와 Palantir Foundry Ontology 아키텍처를 개념 대응표와 설비 관리 예시로 비교하고, 두 플랫폼을 언제 함께 써야 하는지 정리합니다.