Onvo AI

Onvo는 PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, MongoDB, ClickHouse, Firestore, Snowflake, BigQuery, Airtable, Google Sheets, CSV, Excel을 받고, JDBC나 REST로 연결되는 시스템이면 무엇이든 붙는다. URL을 붙여넣거나 파일을 떨어뜨리면 끝이고 스키마 설정 단계가 없다. 데이터베이스에서 대시보드를 세우는 데 연결 문자열을 붙여넣는 정도의 시간이 든다. 작은 팀에게 이 차이는 오늘 오후에 볼 보드와 마이그레이션 프로젝트를 가른다.

병합 셀, 빈 행, 뒤섞인 날짜 형식, #VALUE! 오류는 Onvo가 무언가를 만들기 전에 찾아 고친다. 무엇을 건드렸는지도 보여 준다. 차트가 텍스트 셀을 0으로 세는 걸 본 적이 있다면 이 표시가 반갑다. 최종 확인은 여전히 사용자 몫이지만 지루한 부분은 끝나 있다.

채팅 창은 "지역별 상위 고객을 보여 줘" 같은 요청을 받고, 글로 된 설명과 근거 차트를 돌려준다. 데이터에 위치 필드가 있으면 지도도 나온다. 쿼리 빌더가 아니라 자연어 쿼리를 위한 설계라서 답이 동료의 요약처럼 읽힌다. 쓸 만한 차트는 클릭 한 번으로 대시보드에 고정된다.

"막대 차트로 바꿔 줘", "상위 다섯 개만 보여 줘"처럼 변경을 말로 설명하면 메뉴 없이 다시 만들어진다. 출시 후 대시보드가 살아남는지는 이 기능에 달려 있다. 스스로 손볼 수 없는 보드는 대개 방치된다.

소스를 매시간, 매일, 또는 원하는 일정으로 갱신하게 설정하면 수동 내보내기 없이 보드가 최신 상태를 유지한다. 예약 리포트는 PDF를 메일함으로 보내거나 자사 시스템에 웹훅을 쏜다. 매주 반복되는 보고를 누군가 같은 자료를 다시 만드는 일 없이 처리한다.

한 로그인에 여러 개의 분리된 프로젝트를 둘 수 있어 에이전시가 고객별 데이터를 격리한다. 브랜드 색상, 용어, 차트 스타일은 한 번 설정하면 모든 보드에 적용된다. 임베디드 분석은 그 보드를 자사 제품 안으로 옮긴다. SaaS 팀이 범용 BI 도구 대신 이걸 고르는 이유가 여기에 있다.