디노도 플랫폼9.5 는 신뢰할 수 있는 기업 컨텍스트를 AI와 분석, 데이터 셀프 서비스를 위한, 재사용 가능한 데이터 제품으로 전환할 수 있게 지원합니다
디노도 플랫폼 9.5는 분산된 데이터 환경에서 신뢰할 수 있는 기업 컨텍스트를 정의, 관리 및 제공하는 방식을 한 단계 진화시킵니다. 디노도 플랫폼의 시맨틱 기반을 강화하고 데이터 마켓플레이스를 확장하며 AI 지원 상호작용을 개선하는 동시에 최신 데이터 및 AI 생태계 전반의 연결성을 확대합니다.
분석, 셀프 서비스, 생성형 AI, 에이전틱 AI 이니셔티브를 확장함에 따라, 단순히 분산된 데이터에 접근하는 것 이상의 기능이 필요해졌습니다. 이제는 거버넌스가 적용된 비즈니스 의미, 신뢰할 수 있는 관계, 재사용 가능한 데이터 제품, 그리고 사용자와 AI 시스템이 기업 데이터를 효율적으로 이해하고 활용할 수 있는 방법이 필수적입니다.
디노도 플랫폼 9.5의 주요 특징
신뢰할 수 있는 분석을 위한 거버넌스된 지표 및 KPI
디노도 시맨틱 레이어에서 직접 비즈니스 지표를 정의, 거버넌스, 재사용함으로써, 지표 편차(Metric Drift)를 줄이고 BI, 분석, 데이터 제품, AI 경험 전반에 걸쳐 신뢰도를 높일 수 있도록 지원합니다.
대화형 데이터 뷰 개발
AI 대화형 경험을 통해 데이터 뷰를 생성하고 관리함으로써, 사용자가 필요한 사항을 구체화하고 모호한 부분을 해결하며 디노도에서 직접 데이터 개발을 가속화할 수 있도록 지원합니다.
데이터 컨텍스트를 위한 엔터프라이즈 지식 그래프 확장
디노도 마켓플레이스 360 그래프(Denodo Marketplace 360 Graph) 및 자산 확장 기능을 통해, 디노도 9.5는 엔터프라이즈 지식 그래프를 확장하고 비즈니스 용어집, 사전, 애플리케이션, 노트북, 파이프라인, 거버넌스 제어, 데이터 공유 계약, AI 스킬 및 기타 관련된 자산을 포함하여 광범위한 데이터 생태계의 객체와 관계를 표현합니다.
모던 데이터 및 AI 생태계를 위한 연결 확장
비정형 데이터, 데이터브릭스, 델타 테이블(Delta tables), 마이크로소프트 원레이크(Microsoft OneLake), 패브릭 레이크하우스(Fabric Lakehouse), 아이스버그(Iceberg) 및 기타 모던 레이크하우스 환경 전반의 접근성을 향상시켜, 기업 데이터 환경을 거버넌스되는 AI 및 분석 워크플로우에 연결할 수 있게 지원합니다.
디노도 플랫폼 9.5의 주요 특징은 새롭게 추가된 핵심 기능들을 보여줍니다. 또한 이번 업그레이드에는 기술 팀이 생산성을 높이고 개발 워크플로우를 간소화하며 전사적으로 거버넌스되는 데이터 배포를 확대할 수 있도록 다양한 기능이 포함되었습니다.
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신뢰할 수 있는 분석을 위한 거버넌스된 지표 및 KPI
매출, 이익, 주문 수, 고객 가치, 평균 순결제액(Average Net Paid)과 같은 비즈니스 지표는 보기보다 관리하기가 까다로운 경우가 많습니다. 이러한 지표는 수식, 집계, 필터, 차원, 관계 및 그룹화 컨텍스트에 따라 달라집니다. 보고서, 대시보드, SQL 쿼리, AI 도구 전반에 걸쳐 이러한 정의들이 각기 따로 구현될 경우, 일관성 없는 계산 값과 서로 상충되는 비즈니스 결과를 얻게 될 수 있습니다.
디노도 플랫폼 9.5는 비즈니스 지표와 KPI를 정의, 거버넌스, 재사용하기 위한 새로운 시맨틱 레이어 객체인 디노도 메트릭 뷰(Denodo Metric Views)를 도입했습니다.
데이터 팀은 디노도 메트릭 뷰를 통해 적절한 수식, 차원, 관계, 필터, 문서를 사용해 지표를 정의한 후, 거버넌스되는 데이터 제품, 디노도 데이터 마켓플레이스, 리포팅 도구 및 AI 경험을 통해 이를 사용할 수 있게 만듭니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
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디노도 시맨틱 레이어에 거버넌스가 적용된 KPI 및 지표 정의를
수립합니다.
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수식, 유효 차원, 관계, 필터 및 문서를 단일 위치에서 통합 관리합니다.
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데이터 제품, BI 도구, 대시보드 및 AI 인터페이스에서 지표를
재사용합니다.
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비즈니스 사용자가 복잡한 조인이나 집계 작업을 직접 작성하지 않고도
승인된 지표와 차원을 간편하게 선택할 수 있도록 지원합니다.
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시각화 및 후속 탐색을 위해 메트릭 뷰(Metric View) 결과를 챗봇으로
전송할 수 있도록 지원합니다.
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대화형 데이터 에이전트와 AI 어시스턴트가 가공되지 않은 필드나
불완전한 메타데이터에서 지표 로직을 추론하는 대신, 거버넌스가 적용된
비즈니스 정의를 기반으로 작동하도록 지원합니다.
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OSI(Open Semantic Initiative)와 같은 시맨틱 표준에 대한 디노도의
참여를 포함하여, 개방형 시맨틱 상호운용성을 지향하는 업계 트렌드에
부합합니다.
비즈니스 효과
메트릭 뷰는 모든 팀과 도구에 핵심 비즈니스 지표에 대한 일관되고 거버넌스가 적용된 정의를 제공함으로써, 조직이 분석 및 AI에 대한 신뢰도를 높일 수 있도록 지원합니다. 현업 사용자는 더욱 일관된 답변을 얻을 수 있고, 데이터 팀은 서로 상충되는 KPI 로직을 조정하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있으며, AI 어시스턴트는 불완전한 메타데이터에서 수식을 추론하는 대신 승인된 비즈니스 정의를 기반으로 안정적으로 작동할 수 있습니다.
디노도 마켓플레이스 360 그래프로 데이터를 비즈니스 맥락과 연결하기
데이터 제품은 단독으로 존재하는 경우가 거의 없습니다. 데이터 제품은 데이터 파이프라인, 대시보드, 애플리케이션, 노트북, 비즈니스 정의, 거버넌스 프로세스, 다운스트림 소비자, 데이터 공유 계약 등과 긴밀하게 연결되어 있습니다. 이러한 관계를 시각적으로 확인할 수 없다면, 사용자와 AI 에이전트는 데이터의 출처, 거버넌스 방식, 실제 사용 주체, 데이터가 지닌 비즈니스 의미를 이해하는 데 필요한 맥락을 파악하기 어렵습니다.
디노도 플랫폼 9.5는 디노도 데이터 마켓플레이스(Denodo Data Marketplace)의 관리 대상을 디노도 시스템 내부 자산 너머로 확장하여, 더 광범위한 기업 데이터 생태계 자산과 이들을 상호 연결하는 관계까지 직관적으로 표현합니다.
디노도 마켓플레이스 360 그래프및 자산 확장 기능을 통해 ETL 프로세스, 데이터 소비 애플리케이션, 노트북, 비즈니스 용어집, 데이터 사전, 거버넌스 제어, 데이터 공유 계약, AI 스킬과 같은 추가 자산 유형을 손쉽게 정의하고 관리할 수 있습니다. 이러한 자산들은 거버넌스 기반 데이터 제품 및 디노도 메트릭 뷰(Denodo Metric Views)와 같은 새로운 시맨틱 요소와 함께 결합되어, 기업 데이터를 둘러싼 비즈니스, 기술, 거버넌스, 사용 맥락을 한눈에 보여주는 상호 연결된 지식 그래프를 형성합니다. 나아가 메타데이터, 소유권, 사용자 정의 속성, 요청 방식, 관계 정보로 각 자산을 보강할 수 있어 기업 데이터 환경 전반에 걸쳐 더욱 완벽하게 연결된 통합 뷰를 구축하도록 지원합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
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데이터 마켓플레이스 내에서 광범위한 엔터프라이즈 데이터 생태계 객체와
관계를 표현합니다.
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데이터 제품을 애플리케이션, 노트북, 파이프라인, 비즈니스 용어집,
데이터 사전, 거버넌스 제어, 데이터 공유 계약, AI 스킬 등 관련 자산과
긴밀하게 연결합니다.
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더욱 풍부한 검색 및 탐색, 거버넌스, 영향 분석, AI 기반 추론 기능을
지원합니다.
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엔터프라이즈 데이터 환경의 상호 연결된 그래프를 생성하여, 데이터
제품이 업스트림(Upstream) 프로세스, 다운스트림(Downstream) 소비자,
비즈니스 정의, 거버넌스 요구사항과 연계되는 방식을 명확히 보여줍니다.
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확장된 자산 유형에 메타데이터, 소유권, 사용자 정의 속성, 액세스 요청,
관계 정보를 추가합니다.
비즈니스 효과
디노도 마켓플레이스 자산 확장 기능은 데이터 제품이 더 광범위한 비즈니스 및 기술 생태계와 어떻게 연결되는지 보여줌으로써, 사용자에게 기업 데이터에 대한 보다 포괄적인 관점을 제공합니다. 이러한 관계 그래프는 투명성을 높이고 영향 분석을 지원하며 거버넌스 가시성을 강화할 뿐만 아니라, 사용자와 향후 AI 기반 경험에 신뢰할 수 있는 데이터 탐색 및 의사 결정을 위한 풍부한 맥락을 제공합니다.
대화형 데이터 뷰 개발
신뢰할 수 있는 데이터 뷰를 구축하려면 개발자가 사용 가능한 메타데이터를 파악하고 적합한 소스와 관계를 확인하며 비즈니스 요구사항을 기술적 로직으로 변환하고 여러 차례의 반복 작업을 통해 쿼리를 미세 조정해야 하는 경우가 많습니다. 특히 요구사항이 모호하거나 메타데이터를 해석하기 어려울 때 이러한 과정은 거버넌스가 적용된 데이터 제품의 제공 속도를 늦추는 원인이 됩니다.
디노도 플랫폼 9.5는 데이터 뷰를 생성하고 관리할 수 있는 대화형 경험을 제공함으로써 AI 개발 기능을 확장합니다. 요구사항 정의 및 메타데이터 탐색부터 로직 정교화, 생성된 뷰의 품질 개선에 이르기까지, 데이터 팀이 데이터 개발 라이프사이클 전반을 더욱 빠르게 진행할 수 있도록 지원합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
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AI 대화형 경험을 통해 데이터 뷰를 생성하고 관리합니다.
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요구사항 및 개발 의도를 미세 조정할 수 있도록 다단계 상호작용을
지원합니다.
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사용자 요청, 메타데이터, 필터, 시간 범위, 예상 결과물이 불분명할 경우
명확한 확인을 위한 질문을 던집니다.
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데이터 뷰를 생성하거나 개선하기 전에 사용자가 모호한 부분을 해결할 수
있도록 지원합니다.
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데이터 팀이 비즈니스 의도를 거버넌스 기반 데이터 뷰로 효율적으로
전환할 수 있도록 합니다.
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디자인 스튜디오(Design Studio)를 포함한 디노도 개발 환경 내에서 AI
데이터 개발 기능을 제공합니다.
비즈니스 효과
대화형 데이터 뷰 개발은 데이터 팀이 수작업과 재작업 부담을 줄이면서 신뢰할 수 있는 데이터 제품을 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원합니다. 사용자가 요구사항을 명확히 하고 모호한 부분을 해결하며 메타데이터 및 데이터 뷰 로직을 활용해 더욱 효율적으로 작업할 수 있도록 지원함으로써, 디노도 플랫폼 9.5는 개발자 생산성을 향상시키고 셀프 서비스 데이터 제품 제공을 가속화하며 분석, 생성형 AI, 에이전틱 AI 이니셔티브를 위한 강력한 기반을 제공합니다.
모던 데이터 및 AI 생태계를 위한 연결 확장
모던 AI 및 분석 이니셔티브는 운영 시스템, 레이크하우스, 클라우드 플랫폼, SaaS 애플리케이션, 비정형 소스, 개방형 테이블 포맷 등 데이터에 의존합니다. 디노도 플랫폼 9.5는 이러한 환경에서 연결성을 확장하여 더 많은 기업 데이터를 거버넌스되는 AI, 분석, 데이터 공유 워크플로우에 제공할 수 있도록 지원합니다.
비정형 데이터 지원 강화
디노도 플랫폼 9.5는 데이터브릭스, 애저 AI 검색(Azure AI Search)과의 연결 기능을 추가하여 비정형, 반정형 데이터 지원을 강화합니다. 이를 통해 스노우플레이크, 빅쿼리, PGVector, 오라클, SQL 서버 등 데이터 소스 지원을 기반으로 더 많은 기업 데이터를 거버넌스되는 AI 및 분석 워크플로우에 제공할 수 있습니다. 또한, 디노도 플랫폼 9.5는 보다 효율적인 시맨틱 및 문서 쿼리를 위해 벡터 검색 및 인덱스를 지원함으로써 사용자가 관련 정보를 더 빠르게 검색하고 AI 탐색과 검색 경험의 응답성을 개선합니다.
오픈 레이크하우스 생태계 지원 강화
디노도 플랫폼 9.5는 델타 테이블(Delta tables), 데이터브릭스와의 통합을 고도화하고 디노도 레이크하우스 액셀러레이터(Denodo’s Lakehouse Accelerator)를 통해 마이크로소프트 원레이크(Microsoft OneLake)와 패브릭 레이크하우스(Fabric Lakehouse)로부터 데이터를 읽을 수 있도록 지원하는 등 최신 레이크하우스 환경 지원을 향상시켰습니다.
델타 관련 개선 사항에는 배리언트(Variant) 데이터 타입 지원, 델타 삭제 벡터(Deletion Vectors) 읽기, 델타 컬럼 매핑(Column Mapping) 등이 포함됩니다. 이러한 기능을 통해 반정형 데이터를 더욱 효율적으로 쿼리하고, 전체 파일을 다시 작성하지 않고도 레이크하우스 업데이트를 실시간 반영하며, 스키마 진화(Schema Evolution)를 보다 유연하게 관리할 수 있습니다.
레이크하우스 액셀러레이터 및 아이스버그 캐싱을 통한 효율성 극대화
디노도 플랫폼 9.5는 캐싱 메커니즘으로 아이스버그(Iceberg)를 사용하여 디노도 레이크하우스 액셀러레이터를 활용할 때의 효율성을 향상시킵니다. 이는 성능을 높이는 동시에 컴팩션(Compaction)과 같은 유지 관리 작업을 줄여주어 운영 오버헤드를 최소화하면서 레이크하우스 워크로드를 보다 간편하게 확장할 수 있도록 지원합니다.
비즈니스 효과
확장된 연결성은 불필요한 복잡성을 추가하지 않고도 더 많은 기업 데이터를 거버넌스되는 AI, 분석, 데이터 공유 워크플로우에 연결할 수 있도록 지원합니다. 디노도는 비정형 콘텐츠, 데이터브릭스, 애저 AI 검색(Azure AI Search), 델타 테이블, 마이크로소프트 원레이크, 패브릭 레이크하우스(Fabric Lakehouse), 아이스버그(Iceberg) 및 레이크하우스 가속화에 대한 지원을 향상시킴으로써, 데이터 통합 이슈를 줄이고 성능을 개선하며 모던 데이터 생태계 전반에서 신뢰할 수 있는 데이터에 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 지원합니다.
디노도 플랫폼 9.5의 추가 기능
디노용 dbt 어댑터
데이터 팀이 dbt를 사용하여 데이터 변환 워크플로우, SQL 템플릿, 분석 엔지니어링을 관리합니다. 디노도 플랫폼 9.5는 디노도용 dbt 어댑터를 도입하여, dbt의 프로그래밍 방식 SQL 템플릿을 통해 디노도에서 직접 데이터 변환과 ELT 흐름을 관리할 수 있도록 지원합니다.
이를 통해 디노도의 거버넌스되는 논리적 데이터 접근·배포 방식이 제공하는 이점을 누리는 동시에, 익숙한 dbt 개발 프랙티스를 디노도 기반 워크플로우에 적용할 수 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
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디노도에서 dbt의 프로그래밍 방식 SQL 템플릿을 활용합니다.
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디노도에서 직접 데이터 변환 및 ELT 흐름을 관리합니다.
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디노도 개발을 익숙한 분석 엔지니어링 워크플로우와 원활하게 연계합니다.
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dbt 프랙티스와 디노도의 거버넌스되고 재사용 가능한 데이터 배포 기능의 결합을 지원합니다.
비즈니스 효과
디노도용 dbt 어댑터는 데이터 팀이 익숙한 개발 프랙티스를 활용하여 디노도에서 데이터 변환 작업을 직접 관리함으로써 생산성을 높일 수 있도록 지원합니다. 이는 분석 엔지니어링 팀의 워크플로우 마찰을 줄이고 보다 표준화된 개발 프로세스를 제공하며, 이미 dbt를 사용하고 있는 개발 팀 전반에 걸쳐 거버넌스되는 데이터 배포를 확대할 수 있게 합니다.
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