BlazeSQL

테이블, 컬럼, 범주형 값, 관계, 주석까지 데이터베이스 구조를 스스로 추출한다. 기술 담당자는 연결 직후 쿼리를 던질 수 있고 데이터 사전을 먼저 쓸 필요가 없다. AI는 자기 정확도도 측정하고 수정에서 배운다. 비기술 사용자가 합류한 뒤에 효과가 커지는 부분이다.

채팅은 자연어 쿼리를 받아 실제로 동작하는 SQL과 실행 결과를 돌려준다. 쿼리를 읽거나 복사할 수 있어 초안이 필요한 분석가와 숫자만 원하는 현업 모두에게 쓸모가 있다. 차트가 답 옆에 붙으므로 값이 맥락 없이 등장하는 일은 드물다.

스키마, 테이블, 컬럼에 설명을 붙이고 예시 쿼리를 더하고 사내 용어를 기록할 수 있다. amt_2라는 컬럼 이름을 데이터 팀 밖에서는 아무도 이해하지 못하는 전형적인 문제를 여기서 푼다. AI가 그 내용을 기억하므로 같은 설명을 매번 프롬프트에 반복하지 않아도 된다.

AI 대시보드 도구는 채팅의 답을 끌어다 배치할 수 있는 타일로 바꾼다. 개인 보드는 모든 요금제, 공유 보드는 Team, 공개 및 임베드 보드는 Advanced에서 쓸 수 있다. 같은 질문을 PDF나 인터랙티브 보고서로 만들 수 있고, Advanced에는 정기 보고서 메일이 더해진다.

BlazeSQL은 데이터베이스 커넥터를 통해 Slack, Microsoft Teams, ChatGPT, Claude 안에서 동작한다. 새 탭을 배울 필요가 없다. Advanced Analytics AI는 순수 SQL이 약한 계산을 위해 Python도 실행한다. API는 쿼리 생성, 데이터 추출, 화이트라벨용 사용자와 데이터베이스 관리를 맡는다.

macOS와 Windows 앱은 데이터베이스에 직접 연결하므로 쿼리 결과가 데이터베이스에서 사용자 PC로 넘어가 그대로 남는다. 오프라인 모드에서는 데이터가 기기 밖으로 나가지 않으며, 공급자는 고객 데이터로 모델을 학습하지 않는다고 밝힌다. 원본 행을 외부 서버로 보낼 수 없는 팀에 맞는 구성이다.