Tablize는 데이터는 너무 많은데 그걸 해석해 줄 사람은 없는 작은 팀을 운영하던 시절, 우리가 정말 갖고 싶었던 도구입니다. 그래서 직접 만들었습니다.
지난 20년 동안 "데이터와 대화한다"는 것은 두 가지, 오직 두 가지를 의미했습니다: BI 팀을 고용해 대시보드를 구축하거나(Tableau, Looker, Metabase), SQL을 쓸 줄 아는 사람을 고용하는 것(Jupyter, dbt, BigQuery 콘솔). 대부분의 팀에게는 어느 쪽도 맞지 않았습니다. 그들은 분석가가 아니었고, 한 달에 한 번 물어볼 질문 하나를 위해 BI 도입을 정당화할 수도 없었습니다.
Data Agent는 그 양극단 사이에 자리합니다. 분석가의 일을 대신하는 에이전트가 뒷받침하는 채팅 화면입니다 — 질문에 맞는 도구를 고르고, SQL이나 Python을 작성하고, 분석을 실행하고, 차트를 그리고, 결과를 설명합니다. 유용한 답변은 재사용 가능한 자산이 됩니다: report, script, dashboard, watch.
이 카테고리를 우리가 발명한 것은 아닙니다. 소수의 회사들이 진지하게 도전하고 있습니다. 우리의 베팅은 채팅 *이후*에 무슨 일이 일어나는가에 있습니다 — keep 루프가 바로 차별점이며, 우리는 회사 전체를 그것에 걸고 있습니다.
대부분의 "데이터를 위한 AI" 도구는 사용자가 기술자라고 가정합니다. 우리는 그렇지 않다고 가정합니다 — 그리고 그 기술적인 작업(SQL 작성, 대시보드 구축, 스케줄 연결)이야말로 애초에 에이전트가 대신해 주길 바랐던 바로 그 일이라고 봅니다.
챗봇의 답변은 사라집니다. Data Agent의 답변은 Report, Script, Watch, Dashboard가 됩니다 — 세션이 끝나도 남아 있고, 다음에 필요할 때 다시 작동하는 무언가가 됩니다.
AI는 그럴듯하게 들리는 답변을 잘 만들지만, 그 답이 실제로 맞는지에 대해서는 형편없습니다. 그래서 우리는 Verifiable Reasoning을 제품에 내장했습니다. 에이전트가 속도를 늦추고, 데이터를 샘플링하고, 스스로를 교차 검증하며, 계산 과정을 보여 줍니다.
Pro 등급부터 셀프 호스팅이 가능합니다. LLM 키도 직접 가져와 쓸 수 있습니다(BYO). 런타임은 오픈 소스입니다. 에이전트는 필요하지 않은 접근 권한을 가질 필요가 없으며, 사용자는 제품을 쓰는 것과 자기 데이터를 소유하는 것 사이에서 결코 선택을 강요받아서는 안 됩니다.
주로: 데이터 팀이 없는 작은 팀. 제품 데이터는 있지만 분석가는 없는 1인 개발자와 인디 메이커. 친구의 도움을 받아 Shopify를 운영하는 DTC 운영자. 서로 다른 세 고객의 데이터셋에 같은 분석을 세팅하는 프리랜서 분석가. 모니터링 플랫폼 없이 센서를 돌리는 IoT 메이커. 한 주를 시작하면서 무엇이 달라졌는지 알고 싶은 스타트업 창업자.
주로 아닌: 이미 BI 부서가 자리 잡은 대기업. 거버넌스가 적용된 지표와 그것을 아끼는 데이터 팀을 갖추고 Looker를 대규모로 운영하고 있다면, 우리는 당신에게 맞는 도구가 아니며, 진심으로 그대로 계시기를 권합니다. 당신이 가진 도구는 당신이 가진 형태에 잘 맞습니다.
Tablize는 활발히 개발 중입니다. 핵심 제품 — Connect, Ask, Keep — 은 이미 출시되어 오늘 바로 사용할 수 있습니다. Free 등급이 운영 중이고, 유료 등급은 Fly.io 매니지드 인프라 위에서 돌아가며, 런타임은 오픈 소스이고, 셀프 호스팅 경로는 충분히 검증되어 엄격한 데이터 거주 요건이 있는 팀에게는 이를 권장할 정도입니다.
다음으로 작업 중인 것: 더 깊은 IoT, 더 넓은 통합 커버리지, 더 나은 예측 기본 기능, 그리고 위험도가 높은 분석 작업을 위한 더 엄격한 추론 모드. 제품 로드맵은 사용자가 요청하는 것보다 훨씬 구체적인, 사용자가 실제로 쓰는 것에 따라 움직입니다.
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