AI 분석

데이터에 해답이 있습니다.
질문부터 시작하세요.

BI 도구 없이 AI 기반 데이터베이스 분석을 수행하세요. 쉬운 영어로 질문하고, 정확한 SQL 쿼리 결과와 실시간 분석 결과를 실제 데이터를 기반으로 자동 생성된 차트와 함께 받아보세요.

BI 라이센스 없음 스키마 인식 AI 10가지 데이터베이스 방언 엑셀 및 시트 출력

Nova AI를 사용해 보세요. 더 알아보기

AI 데이터 분석: BI 도구 없이 모든 데이터베이스를 쿼리하세요

AI 데이터 분석은 인공지능을 활용하여 데이터베이스를 분석하고, 보고서를 생성하며, 유용한 인사이트를 도출합니다. SQL 지식이나 Tableau, Power BI와 같은 고가의 BI 소프트웨어가 필요하지 않습니다. 데이터 모델을 구축하고 전용 도구를 학습하는 대신, 일반적인 언어로 질문하고 실제 데이터에서 얻은 답변을 얻을 수 있습니다. AI는 검증되고 정확한 SQL 쿼리를 생성하여 실시간 데이터에 적용하고, 차트와 자연어 분석을 통해 결과를 시각화하여 제공합니다. 이 모든 과정이 하나의 대화형 인터페이스 내에서 이루어집니다.

Query Streams는 Nova AI라는 AI 분석 엔진이 내장된 안전한 실시간 데이터베이스 통합 플랫폼입니다. Nova는 안전한 온프레미스 에이전트를 통해 데이터베이스에 연결하고, 실제 스키마를 읽어 SQL Server용 T-SQL부터 PostgreSQL용 PL/pgSQL까지 특정 데이터베이스 방언에 맞춘 SQL을 생성합니다. Nova AI에 대해 자세히 알아보기 그리고 무료 계정을 등록하세요 데이터를 이해하기 쉬운 영어로 검색해 보세요.

기존 BI 도구의 문제점

Tableau, Power BI, Looker와 같은 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 조직이 데이터와 상호 작용하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 하지만 동시에 누가 실제로 이러한 플랫폼을 사용할 수 있는지, 그리고 인사이트가 필요한 사람들에게 얼마나 빠르게 전달될 수 있는지에 대한 제약을 야기하는 새로운 문제점들도 만들어냈습니다.

라이선스 비용은 금세 불어납니다. Tableau Creator는 사용자당 월 75달러입니다. Power BI Pro는 사용자당 월 10달러부터 시작하지만 프리미엄 기능을 사용하려면 20달러 이상으로 올라갑니다. 50명 규모의 팀이라면 교육, 구현, 데이터 엔지니어링 비용을 제외하고도 연간 BI 라이선스 비용만 45,000달러를 초과할 수 있습니다.

학습 곡선은 시간이 아니라 주 단위로 측정됩니다. Tableau 대시보드를 구축하려면 데이터 모델 개념, 계산 필드, LOD 표현식 및 고유 인터페이스에 대한 이해가 필요합니다. Power BI는 DAX, Power Query M 및 데이터 관계 모델링에 대한 능숙함을 요구합니다. 대부분의 비즈니스 사용자는 이러한 숙련도를 갖추지 못하므로 데이터 팀에 요청을 제출하고 기다립니다.

데이터 모델은 병목 현상을 초래합니다. 기존 BI 도구에서 질문을 하려면 먼저 시맨틱 모델을 구축하고, 관계를 정의하고, 측정값을 생성하고, 데이터 세트를 게시해야 합니다. 기존 모델에 포함되지 않는 새로운 질문이 생길 때마다 데이터 엔지니어링 작업을 다시 거쳐야 합니다. 이러한 과정 때문에 "질문이 있습니다"에서 "답변을 받았습니다"까지 걸리는 평균 시간은 며칠 또는 몇 주에 달합니다.

대시보드는 시간이 지나면 식상해집니다. 정적인 대시보드는 설계된 목적에 맞는 질문에만 답을 제공하지만, 실제 비즈니스 질문은 끊임없이 변화합니다. 예상치 못한 고객 이탈 급증, 공급망 지연, 갑작스러운 매출 감소와 같은 새로운 상황이 발생하면 기존 대시보드는 이를 제대로 반영하지 못하거나 재구축해야 합니다. AI 데이터 분석 도구는 실시간 데이터를 기반으로 언제든 어떤 질문이든 할 수 있도록 함으로써 이러한 문제를 해결합니다.

쿼리 스트림을 활용한 AI 데이터 분석 방법

데이터 모델링, 대시보드 구축, 별도의 교육 없이도, 기초부터 실시간 분석까지 단 네 단계만 거치면 됩니다. 더 자세한 안내는 저희 가이드를 참조하세요. AI 기반 분석.

1단계: 에이전트를 설치합니다. 데이터베이스에 접속할 수 있는 모든 머신(온프레미스, AWS EC2, Azure VM 또는 Google Cloud)에 Query Streams Agent를 다운로드하여 설치하세요. Agent는 아웃바운드 연결만 수행하므로 방화벽 변경이나 인바운드 포트 설정이 필요하지 않습니다.

2단계: 데이터베이스를 연결합니다. 에이전트의 로컬 인터페이스를 통해 데이터 소스를 추가하세요. Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake, BigQuery, DuckDB 및 Stripe, HubSpot과 같은 API 커넥터를 지원합니다.

3단계: Nova AI를 열고 질문을 하세요. 현재 위치에서 Nova로 이동하세요. 쿼리 스트림 대시보드데이터 소스를 선택하고 질문을 쉬운 영어로 입력하세요. Nova는 의미 지능(Semantic Intelligence)을 사용하여 테이블과 열의 메타데이터를 미리 로드한 후 결과를 생성합니다.

4단계: 유효성이 검증된 SQL, 실시간 결과 및 차트를 가져옵니다. Nova는 사용자의 데이터베이스에 맞는 방언별 SQL을 생성하고, 다단계 유효성 검사 파이프라인(구문 검사, 퍼지 수정 기능이 있는 테이블 유효성 검사, 열 유효성 검사 및 구조 검사)을 거쳐 검증한 후, 실제 데이터를 사용하여 실행하고 자동 생성된 차트와 함께 결과를 제시합니다. 추가 질문을 통해 분석을 더욱 구체화하거나, 심층 분석하거나, 방향을 전환할 수 있습니다.

실제 작동 모습 보기: Nova를 활용한 AI 데이터 분석

일반적인 Nova AI 대화는 다음과 같습니다. 비즈니스 사용자가 매출 추세에 대해 질문하면 Nova는 관련 테이블을 찾고, 유효성이 검증된 SQL을 생성하고, 실행한 다음, 데이터와 자동 생성된 차트를 모두 하나의 대화 흐름 내에서 반환합니다.

Nova AI

포스트그레이SQL — sales_prod

지난 12개월간의 월별 매출 추세를 보여주세요.

나는 당신의 주문 그리고 주문 항목 테이블을 생성하고 월별 매출을 그룹화하는 PostgreSQL 쿼리를 실행했습니다. 결과는 다음과 같습니다.

월별 매출액 - 지난 12개월 바

2025년 4월

12만 4천 달러

2025년 5월

11만 6천 달러

2025년 6월

14만 1천 달러

2025년 7월

13만 6천 달러

2025년 8월

15만 달러

2025년 9월

14만 5천 달러

2025년 10월

16만 달러

2025년 11월

17만 1천 달러

2025년 12월

20만 1천 달러

2026년 1월

15만 7천 달러

2026년 2월

16만 5천 달러

2026년 3월

18만 1천 달러

12개월 · 총액 185만 달러

매출은 전년 대비 46% 증가했습니다. — 2025년 4월 12만 4천 달러에서 2026년 3월 18만 1천 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 가장 높은 증가세를 보인 달은 12월로 20만 1천 달러를 기록했는데, 이는 연말 구매세에 힘입은 것으로 보입니다. 2026년 1분기 평균 월 16만 8천 달러2025년 2분기 12만 7천 달러에서 상승했습니다.

상승 추세는 2025년 5월의 한 차례 하락을 제외하고는 일관적입니다. 제품 라인별로 자세히 살펴볼까요, 아니면 2년 전 같은 기간과 비교해 드릴까요?

데이터에 관한 모든 것을 Nova에게 물어보세요…

Nova AI가 다른 AI 분석 도구와 차별화되는 점은 무엇일까요?

대부분의 AI 데이터 분석 도구는 설명에서 일반적인 SQL 쿼리를 생성할 뿐, 실제 테이블이나 열의 이름은 알지 못합니다. 하지만 Nova AI는 실제 데이터베이스에 직접 연결되어 작동하기 때문에 다릅니다. 의미 지능이는 어떤 것을 생성하기 전에 실제 메타데이터를 분석하는 기능입니다.

기존 도구와 호환됩니다

AI 데이터 분석 결과가 특정 독점 플랫폼에 갇히게 해서는 안 됩니다. Nova AI는 팀에서 이미 사용하고 있는 Microsoft Excel 및 Google Sheets와 같은 도구로 결과를 출력합니다. Nova에서 생성된 쿼리 중 재사용하고 싶은 쿼리가 있으면 저장해 두세요. 저장된 쿼리는 수동으로 생성한 쿼리와 함께 Query Streams Excel 추가 기능 및 Google Sheets 추가 기능에 나타납니다.

궁금한 점을 누구와든 공유하세요. AI가 생성한 쿼리를 저장한 다음 팀원이나 외부 파트너와 공유하세요. 수신자는 자신의 Excel 또는 Google Sheets에서 공유된 쿼리를 실행하고 필터를 독립적으로 조정하여 필요에 따라 실시간 데이터를 얻을 수 있습니다. 이때 사용자의 SQL 코드나 데이터베이스 자격 증명은 볼 필요가 없습니다. 쿼리 스트림은 병렬 쿼리 실행을 지원하므로 사용자는 여러 저장된 쿼리를 서로 다른 워크시트 탭과 에이전트 스트림에서 동시에 실행할 수 있습니다.

스프레드시트를 넘어 자동화하세요. AI가 생성한 쿼리를 예약하여 Airtable, Smartsheet, Baserow 또는 SeaTable과 데이터를 정기적으로 동기화하세요. 통합 코드를 작성하지 않고도 AI 기반 인사이트를 정기적인 데이터 파이프라인으로 전환할 수 있습니다.

지원되는 데이터베이스 및 데이터 소스

Nova AI는 Query Streams에서 지원하는 모든 데이터베이스에 대해 방언에 맞는 SQL을 생성합니다. 배포 여러 에이전트 온프레미스, AWS EC2, Azure VM, Google Cloud 등 전 세계 모든 환경을 포함한 인프라 전반에서 사용 가능합니다. 각 에이전트는 자동 업데이트를 통해 자체적으로 유지 관리되며, Nova의 데이터 소스 선택기에서 사용 가능한 데이터 소스를 제공합니다.

관계형 데이터베이스: Microsoft SQL Server(T-SQL), PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake 및 BigQuery.

분석 데이터베이스: DuckDB는 고성능 로컬 분석 및 API 커넥터 데이터 저장 엔진으로 사용됩니다.

API 커넥터: Stripe, HubSpot, Shopify, Google Analytics, Google Search Console 및 ShipStation과 같은 API 데이터가 DuckDB에 로컬로 캐시되므로 Nova는 커넥터 데이터를 쿼리할 때 DuckDB 방언을 사용합니다.

자주 묻는 질문

AI 데이터 분석을 시작해 보세요

Nova AI의 내부 작동 방식에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. AI 기반 분석, 텍스트를 SQL로 변환, 및 자연어를 SQL로 변환.