Snowflake Horizon Context
신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 AI 및 BI를 위한 액티브 컨텍스트. BI와 데이터 시스템 전반의 비즈니스 시맨틱을 캡처하여 모든 AI 에이전트, 도구 및 애플리케이션이 동일한 신뢰할 수 있는 논리를 기반으로 작동하도록 지원합니다.
컨텍스트 수집
분산된 여러 시스템에서 메타데이터를 가져와 Snowflake 내부와 외부의 데이터를 AI가 완전하게 이해할 수 있도록 지원합니다.
컨텍스트 강화
메타데이터 보강을 자동화하고 Human-in-the-loop 방식을 유지하면서 컨텍스트 계층의 구축 및 유지 관리에 필요한 수작업을 최소화합니다.
컨텍스트 활성화
AI, BI 및 애플리케이션을 위해 데이터 컨텍스트를 검색하고 액세스하며 자동으로 활용합니다.
주요 차별화 요소
모든 도구와 사용 사례를 아우르는단일 진실 공급원
커넥터 및 표준
다양한 소스에서 메타데이터 수집
- 여러 BI 소스에서 쿼리 로그, 사용 빈도, 스키마 등 풍부한 컨텍스트를 수집해 하나의 검색 가능한 카탈로그에 통합합니다.
- Snowflake 메타데이터에만 국한되지 않습니다. Tableau, Power BI* 등 기본 제공 커넥터를 사용해 전체 데이터 자산을 카탈로그화합니다.
- Apache Airflow¹와 같은 모든 OpenLineage Producer를 구성해 계보 정보를 자동으로 전송할 수 있습니다.
- 50개 이상의 참여 기업이 지원하는 Open Semantic Interchange(OSI) 표준을 통해 벤더 간 메타데이터를 공유할 수 있습니다.
비즈니스 컨텍스트 계층
모든 데이터 자산을 AI 활용이 가능한 상태로 만드는 데이터 보강
- Snowflake와 외부 데이터베이스 전반의 컬럼 수준 계보에서 데이터 품질 신호를 제공하고, 메타데이터를 기반으로 문서를 자동 생성합니다.
- Git 기반 버전 관리와 Snowflake CoCo 통합을 지원하는 Workspaces의 AI 지원 IDE인 Semantic Studio*에서 시맨틱 뷰를 구축합니다.
- Semantic View Autopilot을 사용하면 수작업을 건너 뛰고 기존 SQL, Tableau 또는 Power BI 파일*을 가져와 시맨틱 뷰를 자동으로 생성할 수 있습니다.
- 세부 수준 메트릭, 조합 가능한 정의, 쿼리를 자동으로 재작성하는 머티리얼라이제이션을 지원합니다.
멀티 플랫폼 도달 범위
팀이 사용하는 모든 도구에서 신뢰할 수 있는 답변 제공
- 하이브리드 키워드 및 시맨틱 랭킹으로 더욱 빨라진 Universal Search*를 사용해 전체 데이터 자산에서 필요한 데이터를 찾을 수 있습니다.
- Power BI, Tableau, Excel, Google Sheets, Google Data Studio 및 ThoughtSpot*에서 거버넌스가 적용된 정의를 기본적으로 조회할 수 있습니다.
- 어떤 데이터 질문이든 입력하면 거버넌스가 적용된 정의를 기반으로 답변을 제공합니다. CoCo가 적절한 시맨틱 뷰를 자동으로 찾아 쿼리합니다.
- MCP를 통해 외부 AI 에이전트에 거버넌스가 적용된 데이터 액세스를 제공합니다. Claude, Cursor 또는 모든 에이전트 프레임워크에서 연결할 수 있습니다.†
Snowflake Horizon Catalog기반으로 제공
AI 에이전트 및 대화형 Analytics
자연어로 데이터에 대해 질문하면 거버넌스가 적용된 비즈니스 로직을 기반으로 답변을 제공합니다. Snowflake CoCo와 Snowflake CoWork는 적절한 시맨틱 뷰를 자동으로 찾아 쿼리하므로 모든 AI 에이전트와 분석가가 동일한 신뢰할 수 있는 정의를 기반으로 작업할 수 있습니다.
시맨틱
비즈니스 로직을 Semantic Views에서 한 번만 정의하면 어디에서나 동일하게 적용됩니다. AI 지원 기능을 갖춘 Semantic Studio*를 사용해 정의를 구축하고 테스트하거나, Semantic View Autopilot으로 기존 SQL, Tableau 또는 Power BI 파일에서 Semantic Views를 자동으로 생성할 수 있습니다.
풍부한 메타데이터를 위한 기본 제공 BI 커넥터
Snowflake는 물론 Tableau, Power BI와 같은 BI 도구까지 전체 데이터 자산을 쿼리 로그, 스키마 및 사용 빈도 메트릭으로 강화된 하나의 검색 가능한 카탈로그로 통합합니다.
Snowflake CoCo로 신뢰할 수 있는 답변 제공
CoCo는 하이브리드 키워드 검색과 시맨틱 검색을 활용해 관련 컨텍스트를 자동으로 찾아 답변의 정확도를 높입니다.
“Snowflake Horizon Context는 조직의 데이터 생태계 전반에서 일관된 비즈니스 정의를 확장해, 더욱 신뢰할 수 있고 거버넌스가 적용된 AI 및 Analytics 경험을 대규모로 지원합니다.”
Jeff Miller
Managing Director, Global Head of Data Factory & Enterprise Data Platforms
"Horizon Context는 진화하는 비즈니스 논리를 자동으로 상속하여 수동 개입 없이 모든 시스템을 정렬된 상태로 유지하는 AI 에이전트를 배포할 수 있는 기반을 제공할 것입니다."
브렌던 사이러스
Indeed 제품, AI 분석 및 데이터 플랫폼 디렉터
"Snowflake Horizon Context를 통해 Wix는 대시보드와 AI에 대한 비즈니스 논리를 한 번 정의하여 일관성, 더 빠른 개발 및 데이터 신뢰를 보장합니다."
키릴로 안드리아셰프스키
Wix Analytics 데이터 팀 책임자
Horizon Context생태계 파트너
Horizon Context
자주 묻는 질문
설정 방법, 호환성 및 Horizon Context를 기존 환경에 통합하는 방법에 대한 답변을 확인하세요.
Horizon Context는 Snowflake Horizon Catalog에 내장된 거버넌스 기반 컨텍스트 계층입니다. 비즈니스 정의, 메트릭, 관계 및 로직을 중앙에서 관리하여 모든 BI 도구, AI 에이전트 및 애플리케이션에서 일관되게 적용할 수 있도록 지원합니다.
네. 메타데이터 커넥터를 사용해 외부 데이터베이스, BI 도구 및 데이터 파이프라인 시스템의 컨텍스트를 가져올 수 있습니다. 데이터의 실제 저장 위치와 관계없이 거버넌스 정책이 일관되게 적용됩니다.
Horizon Context는 AI 에이전트가 거버넌스가 적용된 비즈니스 로직이 포함된 Semantic Views를 자동으로 찾아 쿼리할 수 있도록 지원해 정확도를 높입니다. 원시 스키마를 기반으로 컨텍스트를 추측하는 대신 신뢰할 수 있는 정의를 기반으로 추론하므로 환각 현상을 줄이고 일관되고 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.
아니요. dbt는 데이터 변환 로직(데이터를 어떻게 구축하는지)을 정의합니다. Semantic Views는 비즈니스 의미(데이터를 어떻게 해석하는지)를 정의합니다. 두 기능은 서로를 보완합니다. 데이터 변환에는 dbt를 사용하고, 의미 체계의 거버넌스에는 Horizon Context를 사용하세요.
서드 파티 시맨틱 계층은 쿼리 엔진 외부에서 작동합니다. 따라서 테이블을 직접 쿼리하면 거버넌스를 우회할 수 있습니다. Horizon Context는 엔진 수준에서 보안과 비즈니스 로직을 적용하므로 우회할 수 없습니다.
Snowflake가 수집하는 컨텍스트는 여러 계층에 걸쳐 있습니다. 다음과 같이 생각해볼 수 있습니다.
- 구조: 무엇이 존재하며 어떻게 연결되는지(예: 테이블, 컬럼, 계보)
- 운영: 무엇이 발생하고 있는지(예: 쿼리, 데이터 최신성, 성능)
- 시맨틱: 무엇을 의미하는지(예: 정의, 메트릭, 온톨로지)
- 활용: 어떻게 활용되는지(예: 사용 빈도, 쿼리 패턴)
