OrcaSheets

OrcaSheets는 자신의 하드웨어에서 실행되므로 모든 컴퓨터가 연산 단위가 된다. 최대 10억 행을 몇 초 만에 스캔한다. 필터, 피벗, 통계 분석은 대시보드가 원격 서버에서 데이터를 가져와야 할 때 생기는 지연 없이 돌아간다. 대가는 실재한다. 컴퓨터가 데이터를 담을 만큼 충분히 강해야 한다.

Connector + OrcAI 계층은 원하는 것을 일상 언어로 설명하게 해준다. SQL, Python, 무거운 매크로를 쓰는 대신 "월별 이탈률 열을 추가해줘"라고 입력하면 OrcaSheets가 변환을 만들어준다. 손으로 쓴 수식 하나를 제대로 맞추는 데 한 시간이 걸리는 넓은 표에서 이는 실제 시간을 아낀다. 데이터는 이해하지만 다루기 위해 쿼리 언어를 배우고 싶지 않은 사람을 위한 것이다.

내장 AI 채팅은 당신의 스프레드시트를 살아 있는 지식 베이스로 다룬다. 질문을 던지고 추세를 검증하거나 요약을 요청하면 도구가 맥락을 반영한 통찰로 응답한다. 개발자에 따르면 모델은 먼저 열 머리글과 시트 구조를 읽는다. 따라서 깔끔하고 설명적인 머리글이 눈에 띄게 더 나은 결과를 낸다. 어지러운 머리글은 합계가 틀리는 흔한 원인이다. 입력이 나쁘면 출력도 나쁘다.

OrcaSheets는 20개가 넘는 커넥터로 웨어하우스, 데이터베이스, 플랫 파일, API에 연결한다. 즉 결제, 재고, 매출, 마케팅 데이터를 CSV로 내보내 손으로 이어 붙이지 않고 하나의 작업 공간으로 모은다. 재무, 운영, 성장 팀은 서로 다른 도구에서 데이터를 끌어오기에 다른 숫자를 보기 쉽다. 하나의 작업 공간에 연결하면 그 문제가 해결되고, 모델과 조인을 모든 통합 문서에서 재사용할 수 있다.

반복 작업은 고객 코호트 분석, 매출 성과 대시보드, 마케팅 기여 모델용 기성 레시피로 앞서 나간다. 매달 같은 구조를 처음부터 다시 만드는 대신 레시피를 자신의 데이터에 맞게 맞춤 설정한다. 설정은 몇 분으로 줄어든다. 공개 레시피는 무료 등급에서 곧 제공 예정으로 안내된다.

완전한 제어를 원하는 분석가를 위해 자연어 모드 옆에 SQL 편집기가 있다. 회사가 설명하는 흐름은 단순하다. 자연어로 탐색한다. 정밀함이 필요할 때 SQL로 내려간다. 그런 다음 전체를 템플릿으로 저장해 팀이 쿼리를 건드리지 않고 워크플로를 다시 실행하게 한다.

기본 설정에서 데이터는 기기를 떠나지 않는다. OrcaSheets는 원본 데이터를 자체 인프라에 두고, 쿼리를 자체 서버와 데스크톱에서 실행하며, 전송 중 데이터를 암호화한다. 선택적 클라우드 기능은 경계가 명확하고, 회사는 SOC 2 Type II 심사를 마쳤다고 밝힌다. 마지막 항목은 구매팀이 도구를 검토할 때 중요하다.