대부분의 비즈니스 팀은 데이터가 부족한 것이 아닙니다. 신뢰할 수 있고 신속하게 얻을 수 있는 해답이 부족한 것입니다.
따라서 많은 데이터 팀이 실제 분석에 착수하기 전까지 여전히 약 70%의 시간을 데이터 준비 및 정제에 할애한다는 사실은 놀랍지 않습니다.
Snowflake Cortex Analyst는 이러한 주기를 끊기 위해 설계되었습니다. 비즈니스 질문을 SQL 티켓으로 변환하는 대신, 팀은 평이한 영어로 직접 질문을 던지고 데이터 웨어하우스에서 바로 답변을 얻을 수 있습니다.
이 글에서는 Snowflake Cortex를 비즈니스 인텔리전스에 활용하는 방법, 그 작동 원리, 진정한 가치를 제공하는 영역, 그리고 팀들이 흔히 한도에 부딪히는 지점을 살펴보겠습니다.
Snowflake Cortex Analyst란 무엇인가요?
Snowflake Cortex Analyst는 Snowflake 데이터 클라우드 내 완전 관리형 AI 서비스입니다. 구조화된 데이터에 대해 평이한 영어로 질문할 수 있게 해줍니다.
이를 대화형 질문을 복잡한 SQL 쿼리로 자동 변환하는 번역기로 생각해보세요. 이는 셀프 서비스 분석에 유용합니다. 보안, 접근 제어 및 데이터 거버넌스를 저해하지 않으면서 모든 사람이 데이터 인사이트에 접근할 수 있게 합니다.
Cortex Analyst는 대규모 언어 모델(LLM) 작업에 필요한 기능의 범위를 포함하는 Snowflake Cortex AI 제품군의 일부입니다.
셀프 서비스 분석을 위한 핵심 기능
Cortex Analyst는 비즈니스 사용자가 직접 답을 찾을 수 있도록 지원하여 데이터 팀의 업무를 간소화하도록 설계되었습니다. 주요 장점은 다음과 같습니다:
- 자연어 인터페이스: 코드를 작성해 답변을 가져오는 대신 "지난달 북동부 지역에서 가장 잘 팔린 제품은 무엇인가요?"와 같은 질문을 입력할 수 있습니다.
- 의미론적 모델 통합: 이 기능은 일상적으로 사용하는 비즈니스 용어("매출" 또는 "고객")를 데이터베이스의 기술적 열 이름과 연결합니다.
- 검증된 쿼리: 중요하고 자주 묻는 질문에 대해 특정 질문-답변 쌍을 사전 승인하여 정확성을 보장할 수 있습니다.
- 컨텍스트 유지: tool은 사용자가 이미 질문한 내용을 기억하므로, 처음부터 다시 시작하지 않고도 후속 질문을 할 수 있습니다.
- 신뢰 지표: 답변 신뢰도를 높이기 위해 신뢰도 점수를 제공하며, 생성된 정확한 SQL을 보여줍니다.
그 핵심은 무엇일까요? 바로 시맨틱 모델입니다. 이 모델은 사전 역할을 하며, 팀이 비즈니스에 대해 이야기하는 방식을 데이터베이스가 이해할 수 있는 언어로 변환합니다.
Cortex Analyst의 작동 방식
이 과정은 매우 간단합니다.
먼저 채팅 인터페이스에 질문을 입력합니다. Cortex Analyst는 사용자가 생성한 구성 파일인 의미론적 모델을 참조하여 질문의 비즈니스 맥락을 파악합니다. 이 맥락을 바탕으로 기반 LLM이 SQL 쿼리를 생성합니다.
해당 쿼리는 Snowflake 내 테이블에서 직접 실행되며, 사용된 SQL 코드와 함께 결과가 채팅 창으로 즉시 반환됩니다. 이러한 투명성은 신뢰 구축의 핵심입니다. 또한 모든 과정이 Snowflake 계정 내에서 이루어지므로 데이터가 안전한 환경을 벗어나는 일은 절대 없습니다. ✨
Cortex 애널리스트 애플리케이션 구축 방법?
이론상으로는 Cortex 애널리스트 앱 구축이 어렵지 않지만, 실제로는 거의 간단하지 않습니다. 기술은 주변 구조만큼만 효과적으로 작동합니다.
팀은 AI 자체를 구축하는 것보다 데이터 정리, 비즈니스 의미 정의, 사용자 경험 설계에 훨씬 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
좋은 소식은 Cortex 애널리스트 앱 구축이 세 가지 핵심 요소로 귀결된다는 점입니다: 정제된 데이터, 명확히 정의된 의미론적 모델, 그리고 채팅 인터페이스. Snowflake가 tools를 제공하지만, 여러분의 주요 임무는 팀의 복잡한 실제 비즈니스 로직을 AI가 이해할 수 있는 구조화된 계층으로 변환하는 것입니다.
이를 효과적으로 수행하려면 다음이 필요합니다:
1. 데이터 세트 준비하기
Cortex Analyst는 강력하지만 마음을 읽는 기계가 아닙니다. Snowflake 테이블이나 보기에 저장된 깔끔하고 구조화된 데이터와 함께 사용할 때 가장 효과적입니다. 데이터가 불완전하면 결과도 불완전해집니다. 바로 '쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다'는 고전적인 문제입니다.
성공을 위한 기반을 마련하려면 다음 데이터 준비 단계에 집중하세요:
- 명명 규칙 표준화: 비즈니스 용어와 일치하는 명확하고 설명적인 열 이름을 사용하세요. 예시: mrr_val 대신 monthly_recurring_revenue로 열 이름을 지정하세요.
- 집계 보기 생성: 팀이 동일한 메트릭을 계속 요청한다면, 요약 테이블이나 보기에서 미리 계산하세요. 이렇게 하면 쿼리가 더 빠르고 안정적으로 실행됩니다.
- 문서 관계: 테이블 간의 연결(조인)이 논리적이고 명확하게 정의되었는지 확인하세요.
- 모호성 제거: 서로 다른 테이블에서 동일한 열명을 다른 용도로 사용하는 것을 피하세요. 이는 AI를 혼란스럽게 합니다.
대부분의 팀은 첫 BI 애플리케이션의 기반으로 시계열 데이터(예: 일일 매출)나 트랜잭션 기록(예: 고객 주문)을 시작점으로 삼습니다.
📚 추천 자료: 데이터 분석을 위한 AI 활용 방법
2. 의미론적 모델 생성
시맨틱 모델은 Cortex Analyst 애플리케이션의 두뇌 역할을 합니다. 이는 YAML(Yet Another Markup Language) 파일로, AI에 귀사의 고유한 언어를 가르치기 위해 생성합니다. AI를 위한 상세한 사용 설명서라고 생각하시면 됩니다.
여기서 정의하는 내용은 다음과 같습니다:
- 테이블: AI가 쿼리할 수 있는 특정 Snowflake 테이블 또는 뷰
- 열(Columns): 각 데이터 필드에 대한 쉬운 설명(팀에서 사용할 수 있는 동의어 포함)
- 메트릭: profit_margin(이익률)이나 customer_lifetime_value(고객 생애 가치)와 같은 계산된 비즈니스 측정값에 대한 정의
- 관계: 서로 다른 테이블이 어떻게 연결되는지
- 검증된 쿼리: 가장 중요한 비즈니스 질문에 대한 정확성을 보장하는 사전 승인된 '골든' 질문-SQL 쌍 세트
💡 전문가 팁: 효과적인 열 설명 작성은 매우 중요합니다. 구체적으로 작성하세요. order_status라는 열의 경우, 각 상태 코드가 무엇을 의미하는지 설명해야 합니다. 이 모델 구축은 반복적인 과정입니다. 기본 버전으로 시작한 후 사용자 피드백을 바탕으로 점차 개선해 나가세요.
3. 채팅 인터페이스 구축
데이터와 시맨틱 모델이 준비되면 사용자가 질문할 수 있는 공간이 필요합니다. Snowflake는 두 가지 옵션을 제공합니다:
- 첫 번째는 Streamlit입니다. Python 기반 프레임워크로 Snowflake 환경 내에서 직접 인터랙티브 웹 앱을 구축할 수 있습니다. 프로토타입을 가장 빠르게 구축하고 실행하는 방법입니다.
- 두 번째 옵션은 REST API로, Cortex Analyst의 기능을 맞춤형 애플리케이션에 임베드할 수 있게 해줍니다.
어느 경로를 선택하든 사용자 경험이 모든 것입니다. AI 자체는 우수하더라도 복잡하고 혼란스러운 인터페이스는 사용을 꺼리게 만듭니다. 대부분의 조직은 내부 테스트를 위해 간단한 Streamlit 앱으로 시작하여, 이후 더 넓은 배포를 위해 맞춤형 API 통합을 탐색합니다.
비즈니스 인텔리전스 팀을 위한 실제 적용 사례
Cortex Analyst의 진정한 힘은 팀의 업무 속도를 늦추는 반복적인 특정 질문에 적용할 때 발휘됩니다. 핵심은 일상적인 답변을 얻는 데 걸리는 시간을 줄이는 데 있습니다.
대화형 분석 도구로서 Cortex Analyst가 빛을 발하는 구체적인 시나리오:
- 영업 팀은 파이프라인 검토 중 "지난 분기 지역별 총 매출은 얼마였나요?"라고 질문할 수 있으며, 보고를 기다릴 필요가 없습니다.
- 마케팅 팀은 전략 세션 도중 바로 "지난주 페이스북과 Google에서 새 광고 캠페인의 성과는 어떻게 비교되나요?"라고 쿼리할 수 있습니다.
- 재무 팀은 "엔지니어링 부서의 플랜 대비 실제 지출 차이를 보여줘"라고 요청하여 즉석 예산 편차 보고서를 생성할 수 있습니다.
- 운영 팀은 "현재 주문 처리 시간은 얼마인가요?"와 같은 질문으로 핵심 성과 지표(KPI)를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
- 경영진은 이사회 회의 준비 중 "올해 매출 기준 상위 10개 계정사는 어디인가요?"라는 질문에 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다.
패턴을 발견하셨나요? Cortex Analyst는 구조화된 정량적 질문에 답하는 데 탁월합니다. 심층적인 탐색적 데이터 분석을 위해 설계된 것은 아닙니다.
ClickUp으로 비즈니스 인텔리전스를 실제 업무 워크플로우에 연결하세요
파이프라인 검토 중 누군가 "지난 분기 지역별 총 매출은 얼마였나요?"라고 묻는다고 가정해 보세요. Cortex Analyst를 사용하면 평이한 영어로 질문을 던지고 즉시 깔끔하고 구조화된 답변을 얻을 수 있습니다. 이것만으로도 큰 진전 단계입니다.
하지만 보통 다음에 벌어지는 일은 이렇습니다. EMEA 지역이 뒤처지고 있음을 발견합니다. 누군가 거래 속도를 분석하자고 제안합니다. 다른 사람은 인력 문제를 지적합니다. 회의는 끝나고, 그 통찰은 채팅 창에 남아있는 반면 후속 일은 수십 개의 tool로 흩어집니다.
바로 이 때문에 ClickUp 대시보드와 AI 카드가 더 나은 대안을 제공합니다.
AI 카드는 작업 공간에 바로 요약, 인사이트, 보고서를 생성해 주는 도구로 모든 대시보드에 추가할 수 있습니다. ClickUp에 데이터가 저장되어 있다면, ClickUp의 AI 브레인 카드를 통해 동일한 질문을 할 수 있습니다. 답변이 표시되면 팀의 작업 및 플랜 옆에 계속 표시됩니다.
매출 인사이트를 그냥 사라지게 내버려 두지 마세요. 파이프라인 상태, 지역별 목표, 진행 중인 이니셔티브와 함께 공유 대시보드에 핀해 두세요.
이를 통해 대화 내용을 즉시 실행으로 전환할 수 있습니다. EMEA 지역 거래 미달성 분석 작업을 생성하고, 소유자를 지정하며, 마감일을 설정한 후 인사이트가 생성된 동일한 공간에서 진행 상황을 추적하세요.
같은 패턴이 어디서나 나타납니다:
- 마케팅에서는 캠페인 성과에 대한 질문이 최적화 작업으로 전환됩니다
- 재무 분야에서는 예산 편차가 후속 검토로 이어집니다
- 운영 분야에서 KPI 변화는 소유권과 에스컬레이션을 트리거합니다
ClickUp의 내장형 컨텍스트 인식 AI를 사용하면 단순히 빠른 답변을 얻는 데 그치지 않습니다. 그 답변이 실제로 다음 단계로 이어지도록 보장합니다.
Cortex Analyst의 보안 및 접근 제어
👀 알고 계셨나요? AI 관련 보안 인시던트를 겪은 조직의 97%가 적절한 AI 접근 제어 시스템을 갖추지 못했습니다.
민감한 정보 노출, 규정 위반 또는 우발적 데이터 유출에 대한 우려는 새로운 BI tool 도입의 주요 장애물입니다.
Cortex Analyst의 차별점은 무엇인가요?
데이터에 대한 새로운 보안 취약점을 생성하지 않습니다. 대신 기존에 설정된 모든 보안 정책을 그대로 적용합니다. Snowflake의 기본 보안 모델과의 통합은 팀에게 안심감을 제공합니다.
데이터를 안전하게 보호하는 방법은 다음과 같습니다:
- 역할 기반 접근 제어(RBAC): 사용자는 할당된 Snowflake 역할이 허용하는 데이터만 볼 수 있습니다. 영업 팀 사원이 HR 데이터 접근 권한이 없다면, Cortex Analyst는 해당 데이터를 표시하지 않습니다.
- 행 수준 보안: 사용자가 볼 수 있는 특정 레코드를 필터링할 수 있습니다. 예를 들어, 지역 관리자는 자신의 관할 구역 데이터만 쿼리할 수 있습니다.
- 데이터 마스킹: 개인 식별 정보(PII)와 같은 민감한 정보는 쿼리 결과에서 자동으로 숨기거나 삭제될 수 있습니다.
- 감사 기록: 모든 질의와 실행된 쿼리가 기록되어 규정 준수 및 모니터링을 위한 명확한 감사 추적을 생성합니다.
사용자 그룹별로 서로 다른 의미론적 모델을 생성하여 질의 범위를 추가로 제한할 수도 있습니다. 처리 과정 중 데이터는 Snowflake 계정의 보안 영역을 벗어나지 않습니다.
📮ClickUp 인사이트: 설문조사 응답자의 88%가 개인 작업에 AI를 활용하지만, 50% 이상은 일에서 사용을 꺼립니다. 주요 장벽 세 가지는? 원활한 통합 부족, 지식 격차, 보안 우려입니다.
하지만 AI가 작업 공간에 내장되어 있고 이미 보안이 확보되었다면 어떨까요? ClickUp의 내장형 AI 어시스턴트인 ClickUp Brain이 이를 현실로 만듭니다. 평이한 언어로 된 프롬프트를 이해하며, AI 도입 시 세 가지 우려 사항을 모두 해결하는 동시에 작업 공간 전반에 걸쳐 채팅, 작업, 문서, 지식을 연결합니다.
한 번의 클릭으로 답변과 인사이트를 찾아보세요!
코텍스 분석가가 흔히 빠지는 함정과 이를 피하는 방법
가장 뛰어난 AI 도구도 신중하게 구현하지 않으면 실패할 수 있습니다. 팀들이 가장 흔히 빠지는 함정과 이를 피하는 방법은 다음과 같습니다:
- 모호한 의미론적 모델 설명: 열 설명이 일반적이라면 LLM은 의도를 추측해야 하며, 종종 잘못된 추측을 하게 됩니다 ✅ 대신: 신입사원에게 데이터를 설명하듯 구체적으로 작성하세요. 비즈니스 맥락을 포함시키세요.
- ✅ 대신: 신입사원에게 데이터를 설명하듯 구체적으로 기술하세요. 비즈니스 맥락을 포함시키세요.
- 검증된 쿼리 생략: 가장 중요한 메트릭에 대한 사전 승인된 예시가 없다면 핵심 질문의 정확성을 보장할 수 없습니다 ✅ 대신: 가장 중요한 비즈니스 질문 10~20개를 선별하고 첫날부터 이를 위한 검증된 쿼리를 생성하세요
- ✅ 대신: 가장 중요한 비즈니스 질문 10~20가지를 선별하고, 첫날부터 검증된 쿼리를 생성하세요.
- 의미론적 모델 과부하: 데이터 웨어하우스의 모든 테이블을 처음부터 포함시키려 하면 모호성이 발생하고 AI 성능이 저하됩니다 ✅ 대안: 단일 사용 사례에 가장 가치 있고 자주 사용되는 데이터만 포함된 집중형 모델로 시작하세요
- ✅ 대신: 단일 사용 사례에 가장 가치 있고 자주 사용되는 데이터만 포함된 집중형 모델로 시작하세요.
- 사용자 피드백 무시하기: 의미론적 모델의 첫 버전을 완벽하다고 여기지 마세요 ✅ 대신: 앱에 간단한 피드백 메커니즘을 구축하고, 모든 잘못된 답변을 모델 개선의 기회로 삼으세요.
- ✅ 대신: 앱에 간단한 피드백 메커니즘을 구축하고, 모든 오답을 모델 개선의 기회로 삼으세요.
- 완벽함을 기대하지 마세요: 대규모 언어 모델(LLM)은 '환각' 현상(허위 생성)을 일으킬 수 있습니다. 답변을 맹신하지 마세요 ✅ 대신: 중요한 의사결정 시에는 항상 사용자가 생성된 SQL을 직접 확인하도록 권장하세요
- ✅ 대신: 중요한 의사결정 시에는 항상 사용자가 생성된 SQL을 확인하도록 권장하세요.
- ✅ 대신: 신입사원에게 데이터를 설명하듯 구체적으로 기술하세요. 비즈니스 맥락을 포함시키세요.
- ✅ 대신: 가장 중요한 비즈니스 질문 10~20가지를 선별하고, 첫날부터 검증된 쿼리를 생성하세요.
- ✅ 대신: 단일 사용 사례에 가장 가치 있고 자주 사용되는 데이터만 포함된 집중형 모델로 시작하세요.
- ✅ 대신: 앱에 간단한 피드백 메커니즘을 구축하고, 모든 오답을 모델 개선의 기회로 삼으세요.
- ✅ 대신: 중요한 의사결정을 위해 항상 사용자에게 생성된 SQL을 확인하도록 권장하세요
Cortex 애널리스트 결과 테스트 및 개선 방법
앱을 출시했지만 실제로 작동하는지 어떻게 알 수 있을까요? AI 답변을 그대로 믿을 수는 없습니다. 성능을 측정할 프레임워크가 필요합니다:
- 테스트 스위트 생성: 출시 전에 검증 가능한 답이 있는 일반적인 비즈니스 질문 목록을 작성하세요.
- 생성된 SQL 비교: 각 테스트 질문에 대해 Cortex Analyst가 생성한 SQL을 검토하세요. 논리가 타당한가요? 테이블을 올바르게 조인하고 있나요?
- 시간 경과에 따른 정확도 추적: 사용자가 정답을 맞히는 빈도를 모니터링하세요. 채팅 인터페이스에 '도움이 되었나요?' 버튼을 추가하면 됩니다.
- 의미론적 모델을 반복 개선하세요: 실패한 쿼리나 부정적 피드백 하나하나를 단서로 활용하세요. 이러한 순간들은 의미론적 정의의 빈틈이나 검증된 쿼리를 추가해야 할 영역을 드러냅니다.
🤝 친절한 알림: 탄탄한 기초를 다지기 위해 고빈도·저복잡도 질문부터 테스트해 보세요. 자신감이 생기면 더 복잡한 특수 사례로 넘어가면 됩니다.
Snowflake Cortex의 한도점
Cortex Analyst가 팀의 모든 분석 문제를 해결해주지는 않습니다. 다른 tool로 보완해야 할 수도 있으며, 이는 회사의 tool 확산을 가속화할 수 있습니다 .
Cortex Analyst의 기능과 한계에 대해 현실적으로 파악하는 것이 중요합니다. 현재의 한도는 다음과 같습니다:
- 구조화된 데이터에만 적용됩니다: 문서 텍스트, 이미지, 오디오 파일과 같은 비정형 정보는 분석할 수 없습니다.
- SQL 중심적입니다: 모든 답변은 SQL 쿼리의 결과입니다. 더 복잡한 분석을 수행하거나 머신러닝 예측을 실행할 수 없습니다.
- 이는 전적으로 의미론적 모델에 달려 있습니다: 답변의 정확도는 사용자가 제공하는 정의만큼만 우수합니다. 제대로 정의되지 않은 모델은 불량한 결과를 산출합니다.
- 학습 곡선이 존재합니다: 고품질의 의미론적 모델을 구축하고 유지하려면 기술적 전문성과 지속적인 노력이 필요합니다.
- 비용 고려 사항: LLM 추론 및 쿼리 실행에 사용된 컴퓨팅 크레딧에 대해 요금이 부과되며, 대량 사용 시 비용이 누적될 수 있습니다.
- 워크플로우 통합 기능이 없습니다: Cortex Analyst는 질문에 답하지만, 그 답변으로 무엇인가를 실행하는 데는 도움이 되지 않습니다.
더 스마트한 AI 기반 데이터 시각화 tools를 찾고 계신가요? 이 비디오를 확인해 보세요!
조직이 Snowflake Cortex의 대안을 찾을 때
코텍스의 한계로 인해 데이터 처리 속도가 빨라져도 프로젝트 진행은 여전히 느립니다. 팀원들은 발견한 내용을 다른 도구에서 수동으로 작업, 플랜, 대화로 전환해야 합니다.
Teams start looking for an alternative when they face:
- 워크플로우 단절: 데이터 인사이트를 실행 가능한 작업이나 프로젝트 플랜으로 바로 전환할 방법이 없습니다.
- 협업 요구사항: 보고서 함의를 논의하려면 Slack이나 이메일로 전환해야 하며, 이 과정에서 맥락이 상실될 수 있습니다.
- 크로스-기능적 가시성 문제: 데이터 팀의 인사이트는 마케팅 캠페인, 제품 로드맵, 엔지니어링 스프린트와 연결되어야 하지만 여전히 사일로화되어 있습니다.
매일 9개 이상의 앱을 오가며 일한다면, 또 다른 분석 tool은 필요하지 않을 것입니다. 업무 관리 환경에 분석 기능이 직접 내장되어 있다면 더 좋지 않을까요?
가트너가 이 추세를 입증합니다. 2027년까지 분석 콘텐츠의 75%가 생성형 AI를 통해 지능형 애플리케이션에 맞게 맥락화될 것이라고 예측합니다.
Snowflake Cortex의 대안으로서의 ClickUp
데이터, 프로젝트, 문서, 커뮤니케이션이 공존하는 연결된 작업 공간이 필요하다면 ClickUp이 해답입니다.
ClickUp의 대시보드와 강력한 AI 카드가 어떻게 단절된 인사이트를 해소하는지 이미 확인했습니다.
세계 최초의 통합 AI 작업 공간인 ClickUp은 데이터에서 실행까지 원활한 워크플로우 구축을 더욱 지원합니다:
- ClickUp 대시보드로 팀 진행 상황을 한눈에 파악하세요: 작업 진행 상황, 팀 작업량, 프로젝트 성과 등 업무 데이터를 개요 보기로 한눈에 파악하세요. 프로젝트를 관리하는 동일한 공간에서 가능합니다. 카드를 필터링하고, 보고서를 예약하며, 상세 정보를 확인하려면 드릴다운 뷰를 활용하세요.
- ClickUp Brain으로 작업 공간 전체에서 즉시 답변 찾기: 구조화된 데이터를 넘어 ClickUp 작업, 문서, 대화에 대한 질문을 던져보세요. 작업 댓글이나 ClickUp 채팅에 @Brain을 입력하기만 하면 문맥을 고려한 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다.
- 연동된 워크플로우로 인사이트를 즉시 실행하세요: ClickUp Brain이 인사이트를 제시하면 대화를 떠나지 않고도 즉시 작업을 생성하고, 팀원에게 할당하며, 마감일을 설정할 수 있습니다.
- ClickUp Docs로 인사이트 공유 및 협업하기: 발견한 내용을 문서화하고, 보고서를 작성하며, 관련 작업 및 프로젝트와 직접 연결된 ClickUp Doc에서 이해관계자와 협업하세요.
- ClickUp 자동화로 시간 절약 및 수작업 감소: 정의한 조건에 따라 이메일을 발송하거나 작업 상태를 변경하는 등의 작업을 트리거하는 자동화를 설정하세요.
ClickUp vs. Snowflake Cortex 애널리스트: 요약
| 기능 | Snowflake Cortex 애널리스트 | ClickUp |
|---|---|---|
| 자연어 쿼리 | 예 (구조화된 데이터만 해당) | 예 (모든 작업 공간 데이터에서) |
| 워크플로우 통합 | 아니요 | 원생 작업 및 프로젝트 관리 |
| 팀 협업 | 한정된 | 실시간 및 비동기 협업을 위한 내장 문서, 댓글, 채팅 기능 |
| 크로스-기능적 가시성 | 데이터 웨어하우스 전용 | 전체 일 맥락 |
| 인사이트에서 실행으로 | 수동 내보내기가 필요합니다 | 직접 작업 생성 |
ClickUp으로 인사이트를 신속하게 실행으로 전환하세요
대화형 분석은 팀의 데이터 활용 방식을 변화시키고 있습니다. 그러나 진정한 과제는 여전히 '알기'와 '행동하기' 사이의 인사이트-행동 격차를 해소하는 데 있습니다.
가장 효과적인 팀들은 BI tools를 다음 세 가지 측면에서 최적화합니다:
- 책임감 있는 인사이트: 답변은 채팅 기록이나 대시보드에 묻히지 말고, 직접적인 작업, 결정, 책임 있는 소유자로 이어져야 합니다.
- 단순 쿼리보다 맥락 중심: 인사이트는 프로젝트, 타임라인, 팀 대화와 함께 존재할 때 더 큰 가치를 발휘합니다
- 실행이 내재된 솔루션: 인사이트와 실행 사이의 거리가 짧을수록 데이터 투자 수익률이 높아집니다.
데이터 인사이트에서 프로젝트 실행까지의 가교를 구축하는 일이 이토록 간편해진 적은 없습니다. 시작하기 위해 필요한 것은 데이터, 프로젝트, 인력이 하나로 모이는 통합 작업 공간 하나뿐입니다.
바로 이것이 ClickUp이 제공하는 것입니다. 직접 사용해보고 싶으신가요? 지금 바로 ClickUp에 가입하세요 — 무료입니다!
자주 묻는 질문(FAQ)
Cortex Analyst는 구조화된 데이터에 대해 평이한 영어로 질문을 던지는 특정 기능입니다. Snowflake Intelligence는 Cortex Analyst를 포함해 데이터 품질 모니터링 같은 작업을 위한 다른 AI 에이전트까지 아우르는 포괄적인 제품입니다.
사용자는 SQL 없이 대화식으로 질문할 수 있습니다. 다만 AI가 정확한 답변을 제공하도록 보장하는 의미론적 모델을 구축하고 유지 관리하기 위해서는 여전히 기술 팀원의 지원이 필요합니다.
가격 정책은 사용량 기반입니다. AI 모델 실행 및 쿼리 처리에 사용된 Snowflake 컴퓨팅 크레딧에 대해 요금이 부과됩니다. 최신 요금은 Snowflake 공식 가격 정책 문서를 참조하십시오.