데이터 민주화란 무엇인가?

데이터 민주화는 기술 수준에 관계없이 필요한 모든 팀 구성원이 조직 데이터에 접근할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 쿼리 스트림을 사용하면 SQL 지식이나 직접적인 데이터베이스 접근 권한 없이도 누구나 Excel이나 Google Sheets에서 공유 쿼리를 실행하고, 대화형 필터를 조정하고, Nova AI를 사용하여 일반적인 언어로 질문할 수 있습니다.

팀 구성원들이 데이터베이스 데이터에 접근하려면 SQL 기술이 필요한가요?

아니요. 쿼리 스트림은 쿼리 생성과 쿼리 사용을 분리합니다. 기술 팀 구성원 또는 Nova AI가 쿼리를 한 번 생성하고 대화형 필터를 추가한 후 공유합니다. 수신자는 Excel 또는 Google Sheets 추가 기능에서 공유된 쿼리를 실행하고 드롭다운 메뉴를 통해 필터를 조정하여 SQL 코드를 작성하거나 볼 필요 없이 실시간 결과를 얻을 수 있습니다.

쿼리 스트림을 활용한 데이터 민주화는 Tableau나 Power BI와 어떻게 다른가요?

BI 도구는 사용자별 라이선스, 수 주간의 교육, 그리고 사전 구축된 데이터 모델을 필요로 합니다. 반면 Query Streams는 새로운 소프트웨어 학습 없이, 사용자별이 아닌 요금제별 고정 가격으로, 데이터 모델 구축 없이도 데이터를 Excel 및 Google Sheets로 직접 제공합니다.

인터랙티브 필터란 무엇이며, 어떻게 셀프 서비스 분석을 가능하게 합니까?

대화형 필터는 정적 쿼리를 구성 가능한 데이터 도구로 변환합니다. 쿼리 작성자는 명시적 변수를 사용하여 매개변수를 정의하거나, 쿼리 스트림이 SQL 조건에서 필터링 가능한 값을 자동으로 감지할 수 있습니다. 최종 사용자는 스프레드시트 추가 기능에서 간단한 드롭다운 메뉴를 통해 값을 조정하고 SQL을 수정하지 않고도 쿼리를 실행할 수 있습니다.

쿼리 스트림을 통한 데이터 민주화는 안전한가요?

예. 쿼리 스트림 에이전트는 사용자 인프라에서 아웃바운드 연결만 지원합니다. 데이터베이스 자격 증명은 에이전트를 통해 전송되며, 외부로 유출되지 않습니다. 특정 쿼리는 특정 사용자에게만 공유되고, 언제든지 액세스 권한을 취소할 수 있으며, 모든 실행 내역은 감사 규정 준수를 위해 기록됩니다.

데이터베이스 데이터를 외부 파트너 또는 고객과 공유할 수 있습니까?

네. 클라이언트나 협력업체와 쿼리를 공유하면, 그들은 각자 엑셀이나 구글 시트에서 필터를 직접 선택하여 쿼리를 실행할 수 있습니다. 쿼리가 반환하는 데이터만 볼 수 있고, SQL 코드나 자격 증명, 직접적인 데이터베이스 접근 권한은 없습니다.

Query Streams는 어떤 데이터베이스를 지원합니까?

Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake, BigQuery 및 DuckDB를 지원합니다. 또한 Stripe, HubSpot, Shopify, Google Analytics, Google Search Console 및 ShipStation의 API 커넥터 데이터도 지원합니다.

쿼리 스트림을 통한 데이터 민주화에는 얼마의 비용이 들까요?

무료 버전에는 에이전트, 데이터베이스 커넥터, Excel/Sheets 추가 기능, 쿼리 공유 및 대화형 필터가 포함됩니다. Nova AI는 비즈니스 및 엔터프라이즈 요금제에서 월별 크레딧 할당 방식으로 이용할 수 있습니다. 쿼리 실행은 항상 무제한입니다. 가격은 사용자당이 아닌 요금제별로 고정됩니다.

Nova AI란 무엇이며, 셀프 서비스 BI에 어떻게 도움이 될까요?

Nova AI는 Query Streams에 내장된 AI 분석 엔진으로, 일반 영어 질문에서 검증되고 방언에 맞는 SQL을 생성합니다. 실제 데이터베이스 스키마를 읽고 9가지 SQL 방언을 지원하며 6가지 차트 유형을 생성하고 대화형 후속 분석을 제공하여 모든 팀 구성원이 SQL 없이 데이터베이스를 쿼리할 수 있도록 지원합니다.

데이터 민주화를 위해 쿼리 스트림을 사용해서는 안 되는 사람은 누구인가요?

Query Streams는 실시간 스트리밍 대시보드, SSRS와 같은 픽셀 단위까지 정확한 페이지 매김 보고서, 복잡한 다중 소스 데이터 혼합 시각화 또는 엔터프라이즈 BI 구축이 잘 되어 있는 조직에는 적합하지 않습니다. 하지만 기술적인 지식이 없는 사용자를 위해 실시간 데이터베이스 데이터를 스프레드시트로 가져오는 데는 탁월합니다.