Dawiso

Dawiso는 AI 모델에 필요한 비즈니스 맥락을 생성하고, 단일한 통제된 계층을 통해 전달한다. 네 단계로 처리한다. 가진 것을 지도로 그린다. 그것이 무슨 뜻인지 정의한다. 책임을 부여하고, 사람과 AI에 전달한다. 결과적으로 챗봇은 단순한 테이블 이름이 아니라 용어집과 리니지를 근거로 답한다. 제품 전체가 이 기능을 중심으로 만들어졌다.

Dawiso는 파이프라인 없이 웨어하우스, 레이크, BI 도구, 업무 시스템, 문서를 스캔한 뒤, 컬럼 단위 리니지와 품질 신호를 추적하는 단일 카탈로그를 구성한다. 그래서 분석가는 어떤 숫자가 어디서 왔는지 추적할 수 있다. 데이터는 결코 원본을 떠나지 않는다. 이것이 핵심 약속이다. 대부분의 카탈로그가 해내는 것보다 세밀하다. 메타데이터 관리 측면에서는 확실한 강점이다.

용어집 항목, 지표, 계산식은 비즈니스가 바뀌는 만큼 버전 관리되고 검토되고 다시 승인된다. AI가 업데이트를 작성하고 전문가가 확인한다. 이 역할 분담이 중요하다. 아무도 책임지지 않으면 정의는 낡는다. AI가 수정을 제안하고 사람이 승인하는 방식은 용어집을 전업 업무로 만들지 않으면서 정확하게 유지한다.

MCP 서버는 MCP 지원 챗봇이나 LLM을 기업 데이터와 비즈니스 지식에 연결한다. 에이전트는 자연어로 데이터를 검색하고, 허용된 최신 정보만 받으며, 설명을 보강하거나 태그를 붙여 다시 쓰기도 한다. 기존 Dawiso 배포 위에서 돌고 추가 배포 비용이 없다. 다만 Corporate나 Enterprise 라이선스가 필요하다. Claude Code는 지원 클라이언트 중 하나다.

모든 자산과 정의에 소유자, 정책, 감사 추적이 붙는다. 승인 워크플로가 사람을 루프 안에 남긴다. Dawiso는 이를 설명 책임을 다하는 AI 답변과 그럴듯하기만 한 답변의 차이라고 설명한다. 메타데이터 맥락 자동 생성은 거버넌스 프로젝트를 멈춰 세우던 수동 입력을 줄인다.

Dawiso는 40개 이상의 데이터 플랫폼에 연결하며, 가장 저렴한 플랜에서도 연결 수는 무제한이다. 커넥터 목록은 계속 늘고 있으며 현재 지원 범위는 사이트에서 확인할 수 있다. 혼합 스택을 운영하는 팀에게 이 폭은 플랫폼이 모든 것을 덮는지, 아니면 손으로 메워야 할 빈틈을 남기는지를 좌우한다.

Dawiso는 첫날부터 SaaS 또는 온프레미스로 돌아가며, Enterprise에서는 테스트 환경도 쓸 수 있다. 조정 가능한 지원 계약과 SLA는 Enterprise 등급에 포함된다. 온프레미스는 메타데이터를 벤더 클라우드로 보낼 수 없는 조직에 중요하고, 이 옵션은 나중에 덧붙인 것이 아니라 출시 때부터 있었다.