JAS가 첫 질문에 답하기 전에, TURBOARD는 이미 몇 가지 남다른 선택을 했습니다. 하나의 차트를 얼마나 깊이 다룰 수 있는지, 기간을 어떻게 비교하는지, 어떤 언어로 계산하는지, 데이터가 어떤 형태여야 하는지, 그리고 엔진이 무엇을 메모리에 둘지 어떻게 판단하는지입니다. 플랫폼의 바탕이 되는 아이디어를 소개합니다.
인터페이스는 모든 가능성을 한꺼번에 펼쳐 놓지 않습니다. 새 차트는 꼭 필요한 몇 가지 설정으로 시작하고, 설정을 살펴볼수록 더 세부적인 옵션이 나타납니다. 초보자는 부담을 느끼지 않고, 전문가는 한계에 부딪히지 않습니다.
이번 달 누계를 지난달 같은 일수, 그리고 전년 동기와 비교하는 것은 어느 기업에서나 가장 흔한 질문 중 하나입니다. 많은 BI 도구에서는 이것이 별도의 수식 작업이 됩니다. TURBOARD에서는 설정 하나로 해결됩니다.
대부분의 사용자는 TURBOARD에서 코드를 작성하지 않습니다. 끌어다 놓고 설정하면 됩니다. 더 복잡한 계산이 필요할 때는 데이터 담당자가 이미 사용하는 언어, 즉 SQL과 Python Pandas를 사용할 수 있습니다. DAX나 LookML처럼 특정 벤더의 제품 안에서만 쓰이는 독자적인 표현식 언어가 아닙니다.
CASE WHEN channel = 'Online'
THEN 'Digital'
ELSE 'Retail' ENDdf['margin'] = (
df.revenue - df.cost
) / df.revenue“이번 달 마진을 지난달 같은 일수와 지역별로 비교해 주세요.”
실제 기업 데이터에는 차원을 공유하는 여러 팩트 테이블이 있습니다. 매출, 반품, 재고, 목표가 모두 날짜, 제품, 지역을 키로 합니다. TURBOARD는 모든 것을 먼저 하나의 스타 스키마로 평탄화하라고 요구하지 않고, 이 컨스텔레이션을 있는 그대로 모델링합니다.
비교는 또 하나의 보고서를 만드는 일이 아니라 화면에서의 상호작용이어야 합니다. 보고 있는 대시보드를 복제하고 필터를 바꾼 뒤 두 화면을 나란히 비교하십시오. 올해와 작년, 한 지역과 다른 지역, 계획과 실적을 비교할 수 있습니다.
일부 BI 플랫폼은 누군가 질문하기 전에 모든 데이터를 메모리에 올려야 합니다. TURBOARD는 라이브 소스, 컬럼형 저장소, 캐시 중 어디에서든 조회할 수 있으며, 사람들이 실제로 사용하는 결과에 메모리를 씁니다. 하드웨어는 데이터 양만이 아니라 실제 사용량에 맞춰 늘어납니다.
특허 건수만으로는 알 수 있는 것이 많지 않습니다. 중요한 것은 그 발명이 어떤 문제를 해결하는가입니다.
사용자마다 어떤 보고서와 결과가 중요한지 학습하는 검색으로, 새로운 것을 생성하기 전에 올바른 답을 먼저 찾아냅니다.
필수 기능도 모두 갖추고 있습니다. 애드온 표시 항목은 별도 라이선스가 필요한 부가 모듈입니다.
JAS는 이 중 어떤 것도 대체하지 않고 그대로 활용합니다. 거버넌스가 적용된 동일한 모델, 동일한 날짜 로직, 동일한 계산, 동일한 권한. 일상 언어로 질문하면 이 페이지에서 소개한 엔진이 답을 구성합니다. 그래서 그 답을 신뢰할 수 있습니다.
범용 샘플 데이터베이스가 아니라, 귀사의 보고서·정의·보안 컨텍스트 위에서 JAS를 시연합니다.