DataBrain

DataBrain은 바닥부터 멀티테넌트로 만들어져 하나의 분석 계층이 모든 고객을 처리하고, 테넌트마다 다시 만들 필요가 없다. 커스텀 UI 테마, 고객별 스타일, 현지 표시 언어 덕분에 대시보드가 자사 제품의 일부처럼 보인다. 네이티브처럼 보인다. 미완성 분석 모듈 때문에 계약을 놓친 적이 있는 팀이라면, 이 기능이 그 일정을 바꾼다.

자연어 검색으로 최종 사용자는 질문하고 답을 받으며, 후속 질문은 대화처럼 이어진다. 순수한 텍스트 to SQL과의 차이는 통제다. 모든 AI 답변이 자사가 관리하는 지표 정의를 참조하므로, 사용자가 잘못 이해된 열에 근거한 자신감 넘치는 답을 받지 않는다. 셀프서비스 분석을 고객에게 안심하고 넘길 수 있게 하는 부분이 바로 이것이다. 이것이 없으면 부채를 출하하는 셈이다.

플랫폼은 텍스트 to SQL API를 제공하므로 대시보드를 구동하는 같은 자연어 계층이 다른 도구와 워크플로도 먹여 살릴 수 있다. 챗봇이나 사내 도구에 분석을 더하려는 팀은 쿼리 로직을 다시 짜는 대신 직접 호출하면 된다. 실제 작업량을 아낀다.

접근 제어는 역할로 돌아가고, 행과 열 수준 보안이 분석 계층 안에서 강제된다. 한 고객이 다른 고객의 데이터를 절대 봐서는 안 되는 B2B 제품에서 이것은 있으면 좋은 게 아니다. 기본이다. OAuth와 SAML을 통한 SSO를 쓸 수 있고, 상위 요금제에는 SAML과 SCIM 프로비저닝도 포함된다.

기본 차트를 넘어 DataBrain은 예측, 이상치 탐지, 추천이 붙은 예측 알고리즘을 담는다. 이런 기능은 고객이 차트 이상을 원하는 제품, 예컨대 이상이 문제가 되기 전에 알아채는 용도에 맞는다. 쓸모가 있지, 장식이 아니다.

Growth와 Pro 요금제는 클라우드에서 돌고, Enterprise는 VPC 피어링과 배스천 호스트를 갖춘 자체 호스팅, 온프레미스, 다중 리전 배포를 지원한다. SOC 2, GDPR, ISO 27001 준수를 표방하며 가동률 SLA는 99.5%다. HIPAA는 출시 예정으로 올라 있다. 의료 팀은 의존하기 전에 현재 상태를 확인해야 한다.

데이터셋, 데이터마트, 대시보드를 위한 공유 지표 저장소와 시맨틱 계층 덕분에 한 번 정의한 지표가 어디서나 재사용된다. 정의가 적으면 어느 대시보드가 맞는지를 두고 벌이는 논쟁도 줄어든다. 제품이 커져도 AI 답변을 일관되게 유지하는 역할도 한다.