AI Data Sidekick
AirOps · 마케팅 · 비즈니스
AI Data Sidekick은 라이브 데이터를 SQL 쿼리, 문서, 보고서로 바꿔야 하지만 한 줄 한 줄을 손으로 쓰고 싶지 않은 팀을 위한 AirOps의 AI 데이터 어시스턴트다. 연결된 소스를 읽고, 평범한 말로 쿼리와 글을 초안으로 잡으며, 모든 것을 공유 워크스페이스 안에 유지한다. 지금 이 제품은 데이터 작업에서 AI 검색과 콘텐츠 시스템으로 성장한 더 넓은 AirOps 플랫폼 안에 자리한다.
AI Data Sidekick 소개
AI Data Sidekick이란
AI Data Sidekick은 데이터 팀과 성장 팀의 조수로 시작했다. 평범한 말로 원하는 것을 설명하면 SQL이나 요약, 사내 문서를 대신 초안으로 잡아준다. 라이브 소스에 연결하므로 쓰는 숫자는 최신이며, 오래된 내보내기에서 복사한 값이 아니다.
발상은 단순했다. 분석가는 보고서를 뽑거나 깨진 쿼리를 고치는 식으로, 사실상 분석이 아닌 요청에 몇 시간을 썼다. Sidekick이 그런 일을 맡는다. 그러면 사람이 풀려난다. 진짜 사람의 판단이 필요한 질문에 시간을 쓸 수 있다.
걸리는 건 범위다. 무엇이든 답하는 범용 챗봇이 아니다. 데이터가 이미 연결되어 있고 팀이 무엇을 묻고 싶은지 알 때 가장 잘 작동한다. 정돈되지 않고 문서도 없는 소스로 들이대면 출력이 금세 흔들린다.
그러면 누가 써봐야 할까. 망설여진다면 무료 플랜부터 시작하면 된다.
시작하기
- AirOps 계정을 만들고 워크스페이스를 연 뒤, 프로젝트를 함께 쓸 동료를 초대한다.
- 데이터 소스와, 어시스턴트가 읽길 원하는 CMS, SEO, 분석 도구를 연결한다.
- 실행하려는 쿼리나 초안을 잡으려는 보고서처럼, 작업을 평범한 말로 설명한다.
- 출력을 검토하고 잘못된 부분을 고친 뒤, 결과를 다음에 쓸 수 있는 레시피로 저장한다.
제품 정보
AI Data Sidekick의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.
추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 데이터 분석가
- 성장 및 마케팅 팀
- 전담 데이터 엔지니어가 없는 작은 팀
작업
- 평범한 말의 요청에서 SQL 쿼리 쓰기
- 라이브 데이터에서 보고서와 문서 초안 잡기
- 재사용할 수 있는 워크플로 만들기
- 브랜드가 AI 답변에 어떻게 나타나는지 조사하기
활용 상황
- 주간 지표 요청을 완성된 보고서로 만들기
- 내 콘텐츠가 AI 검색에서 어떻게 작동하는지 확인하기
- 마감에 쫓겨 깨진 쿼리 고치기
주요 기능
자연어에서 SQL로
원하는 쿼리를 일상적인 말로 설명한다. Sidekick이 SQL을 대신 초안으로 잡는다. 연결된 스키마를 읽는 SQL 쿼리 생성기로 동작하므로 필드 이름이 실제 테이블과 맞는다. 그래도 실행 전에 결과를 검토한다. 이게 중요하다. 잘못된 join은 조용히 숫자를 두 배로 부풀릴 수 있다.
라이브 데이터 연결
어시스턴트는 복사한 데이터셋이 아니라 연결된 소스에서 값을 당겨온다. 보고서는 현재 수치를 반영한다. 오늘 맞는 문서와, 누군가 읽을 즈음 이미 낡은 문서의 차이다. 숫자를 손으로 슬라이드에 옮기는 팀이라면 이 문제를 너무 잘 안다.
문서와 보고서 초안
생 결과를 글로 된 요약과 사내 문서로 바꾼다. 숫자가 이미 들어간 초안을 받고, 판단이 필요한 부분을 고친다. 매주 같은 종류의 보고서를 만든다면 쓸모가 크다.
재사용 레시피와 워크플로
작업이 되면 레시피로 저장해 다시 돌린다. 다시 짤 필요가 없다. 그래서 반복 작업의 준비 시간이 줄고, 팀 전체가 같은 쿼리를 다섯 가지 방식으로 다시 만드는 일도 막는다.
브랜드와 SEO 지원
데이터 작업 옆에 제품 설명, 브랜드 목소리 글쓰기 등 콘텐츠 작업 지원도 들어 있다. 가벼운 콘텐츠 자동화라고 보면 된다. 페이지 전체에서 일관된 목소리를 원하는 마케팅 팀을 겨냥한다. 한 줄 한 줄을 손으로 쓰고 싶은 사람은 없다.
AI 검색 측정
현재 AirOps 플랫폼은 브랜드가 여러 엔진에 걸친 AI 답변에서 어떻게 나타나는지 추적한다. 내가 신경 쓰는 구매자 앞에서 내가 어디에 서 있는지 보고한다. 일반적인 가시성 점수로는 충분하지 않다. 많은 프롬프트 추적 도구가 건너뛰는 부분이 바로 이것이다.
장단점
장점
- 일상적인 데이터 작업, 특히 SQL 초안과 정기 보고서를 빠르게 한다.
- 라이브 소스에서 값을 당겨오므로 숫자가 낡지 않고 최신으로 유지된다.
- 재사용 레시피가 팀이 거듭 돌리는 작업의 준비 시간을 줄인다.
- 더 넓은 플랫폼이 AI 검색과 콘텐츠를 아우르므로 데이터와 마케팅 작업이 한곳에 모인다.
- 무료 플랜으로 유료 플랜에 뛰어들기 전에 기본을 시험할 수 있다.
단점
- 제품이 시간에 따라 크게 바뀌었으므로 오래된 튜토리얼은 옮겨지거나 바뀐 기능을 설명할 수 있다. 무엇이든 그 위에 세우기 전에 현재 사이트를 확인한다.
- 유료 쪽 가격은 견적제라, 숫자를 조회해서 그대로 예산을 짤 수 없다.
- 데이터가 연결되어 있고 어느 정도 깔끔하기를 전제로 한다. 어수선한 소스는 어수선한 출력을 낳는다. 그 정리는 내 몫이다.
자주 묻는 질문
연결된 데이터에서 SQL 쿼리와 보고서, 문서를 초안으로 잡는 AI 어시스턴트다. 작업을 평범한 말로 설명한다. 그런 다음 초안을 검토하고 되는 것을 저장한다.
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