Dex
Dex · 코딩 · 마케팅
Dex는 회사 데이터에 대해 자연어로 질문하면 몇 초 만에 답을 주는 AI 데이터 분석 플랫폼이다. 티켓을 열고 엔지니어가 대시보드를 만들 때까지 기다리는 대신, 데이터베이스를 연결하고 "지난주 매출이 왜 줄었나?"처럼 입력하면 된다. Dex가 SQL을 작성하고 실행해서 차트, 표, 짧은 설명을 돌려준다. SQL을 직접 다루고 싶지 않은 창업자와 팀을 위해 만들어졌다.
Dex 소개
Dex란 무엇인가
Dex는 이미 쓰고 있는 데이터베이스 위에 올라가는 AI 데이터 어시스턴트다. PostgreSQL, Snowflake, BigQuery, MySQL 같은 소스를 연결하면 자연어 질문을 기반 스키마에 맞춰 매핑한 뒤 쿼리를 생성한다. 제안은 단순하다. 아무도 묻지 않게 된 질문에 답하는 대시보드를 일주일 동안 기다려 본 사람이라면 잘 와닿는다.
겨냥하는 문제는 실재한다. 회사 데이터에서 기본적인 숫자 하나를 뽑으려면 보통 티켓과 대기열이 필요하고, 대시보드는 일주일 뒤에 나온다. 그때는 질문 자체가 바뀌어 있다. Dex는 이 순환을 분석가뿐 아니라 팀의 누구에게나 몇 초로 줄인다. 팀이 작고 빠르게 움직일 때 이 변화는 어떤 단일 기능보다 무겁다.
무제한은 아니다. Dex는 스키마를 읽고 실시간 데이터에 쿼리를 실행하므로 자격 증명과 올바른 권한 설정이 여전히 필요하다. 또한 쿼리 계층이지 웨어하우스가 아니다. 데이터가 연결할 수 있는 곳에 없으면 Dex가 할 수 있는 일은 없다.
시작하기
- Dex 워크스페이스를 만들고 로그인해서 무료 플랜부터 시작한다.
- 암호화된 자격 증명으로 데이터 소스를 연결하고 PostgreSQL, Snowflake, BigQuery, MySQL 중에서 고른다.
- Dex가 스키마를 읽게 해서 어떤 테이블과 열이 무엇을 담고 있는지 파악하게 한다.
- 자연어로 질문하고 생성된 SQL, 차트, 설명을 살펴본다.
- 팀 채팅을 떠나지 않고 답을 얻고 싶다면 Dex를 Slack에 연결한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 창업자와 운영 담당자
- 비기술 팀원
- 소규모 데이터 팀
작업
- 즉석 지표 확인
- 정기 리포트
- Slack 검색
활용 상황
- 주간 매출 하락이 나타나 다음 스탠드업 전에 원인을 알고 싶다.
- Slack에서 누군가 사용량 숫자를 요청하는데 엔지니어를 방해하고 싶지 않다.
- 새로 합류한 동료가 스키마 속성 과정 없이 회사 데이터를 살펴봐야 한다.
주요 기능
자연어에서 SQL로
동료에게 묻듯 질문을 입력하면 Dex가 작동하는 SQL 쿼리로 바꾼다. 의도를 분석하고 데이터베이스 스키마에 맞춰 매핑하며, 무엇이든 실행하기 전에 쿼리 계획을 세운다. 결과는 확인할 수 있는 진짜 쿼리이지 블랙박스가 아니다. 그렇다면 실제로는 어떻게 보일까?
차트와 함께 즉시 나오는 답
결과는 빠르게 돌아오고, Dex는 표만 건네지 않는다. 데이터를 차트로 그려서 맥락을 더하고 숫자가 무엇을 뜻하는지 설명한다. 자료나 문서에 넣을 게 있으면 CSV나 PNG로 내보낼 수 있다.
웨어하우스 및 데이터베이스 연결
Dex는 대부분의 팀이 이미 돌리는 소스에 연결한다. PostgreSQL, Snowflake, BigQuery, MySQL 등이다. 연결은 SSL/TLS 위의 암호화된 자격 증명을 쓰므로 채팅 창에 비밀번호를 붙여 넣지 않는다. 쿼리를 쓰기 전에 스키마 구조를 읽어 무엇이 어디에 있는지 파악한다. 질문하면 나머지는 SQL 쿼리 도구가 처리한다.
Slack 연동
많은 팀에게 Dex가 값을 하는 지점은 Slack 연동이다. 채널에서 질문하면 같은 스레드로 답이 돌아오므로 누구도 대화를 떠나 뭔가를 찾을 필요가 없다. 팀이 이미 머무는 도구에서 하는 대화형 분석이다. 작은 부분이지만 오가는 일을 크게 줄인다.
프라이버시 우선 데이터 처리
Dex는 실제 데이터베이스 레코드를 저장하지 않는다고 밝히며, 쿼리 결과는 저장되지 않고 실시간으로 처리된다. 데이터는 AI 모델 학습이나 미세 조정에 쓰이지 않고, 각 상호작용은 따로 처리된다. 모든 것이 전송 중과 저장 시 AES-256으로 암호화되며, 문제의 데이터가 회사 매출, 고객, 내부 숫자일 때 이 점은 무겁다.
장단점
장점
- 답이 며칠이 아니라 몇 초 만에 온다. 질문에 시간이 걸릴 때 가장 크게 작용한다.
- SQL 지식이 필요 없다. 비기술 동료가 티켓을 열지 않고 스스로 해결한다.
- 주요 4대 웨어하우스와 데이터베이스에 바로 연결되어 대부분의 팀 구성을 아우른다.
- 프라이버시 입장이 분명하다. 데이터를 저장하지 않고, 레코드로 AI를 학습하지 않으며, AES-256으로 암호화한다.
- Slack 연동으로 답이 팀이 쓰던 도구 안에 머문다.
단점
- 가격 페이지가 공개되어 있지 않다. 유료 플랜을 비교하려면 데모나 영업 문의가 필요하다.
- 이런 데이터 분석 소프트웨어는 연결된 데이터베이스에 의존하므로, 없는 팀은 아무 이득도 얻지 못한다.
- 응답은 스키마가 얼마나 깔끔한지에 달려 있다. 테이블 이름이 엉망이면 질문과 답도 더 엉망이 된다.
자주 묻는 질문
Dex는 자연어 질문을 SQL로 변환해 연결된 데이터베이스에 실행하고 차트와 설명을 돌려주는 AI 데이터 분석 플랫폼이다. 쿼리는 직접 쓰지 않는다.
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Dex 대안
Forefront
Forefront · 코딩Forefront는 오픈소스 AI로 무언가를 만드는 웹 플랫폼이다. 대표적인 오픈소스 언어 모델을 자신의 데이터로 미세 조정하고, 성능을 평가하고, API로 실행하거나 내보내 직접 호스팅할 수 있다. 폐쇄형 플랫폼의 편의를 원하면서도 모델과 데이터의 소유권은 놓지 않으려는 개발자가 대상이다.
Startkit
StartKit.AI · 코딩Startkit은 AI SaaS와 AI 래퍼 제품을 만들기 위한 보일러플레이트다. 지루한 부분을 미리 연결해 둔 AI 스타트업 보일러플레이트라고 생각하면 된다. 인증, Stripe와 Lemon Squeezy 결제, 사용량 제한, 트랜잭션 이메일, 그리고 OpenAI, Anthropic, Groq, Llama와 통신하는 AI API 스타터 키트가 포함된다. 저장소를 복제하고 가격을 정한 뒤 사용자가 실제로 돈을 내는 부분에 착수하면 된다. React와 Tailwind 위의 Next.js로 만들어졌기 때문에 보일러플레이트 코드의 상당 부분이 이미 익숙하게 느껴진다.
Testim
Tricentis · 코딩Testim은 웹, 모바일, Salesforce 애플리케이션 전반에 걸쳐 엔드투엔드 테스트를 만들고 실행하는 AI 기반 테스트 자동화 플랫폼이다. 머신러닝에 기대어 인터페이스가 바뀌어도 테스트를 안정적으로 유지하므로, 팀은 깨진 셀렉터를 고치는 데 쓰는 시간을 줄인다. 오늘부터 쓸 수 있는 자동화 테스트 도구치고 나쁘지 않다. 브라우저에서 동작을 녹화해 테스트를 만들고, 더 세밀한 제어가 필요하면 JavaScript를 더한다. 바쁜 QA 팀에게 탄탄한 선택이다.