Snowflake Horizon Catalog

Snowflake 및 외부 카탈로그 전반에서 데이터와 AI 자산에 대한 거버넌스를 구현하고 필요한 자산을 검색하세요. 엔터프라이즈 컨텍스트, 계보, 데이터 품질 모니터링 및 AI 가드레일을 통해 모든 답변의 추적 가능성과 신뢰성을 보장합니다.

무료로 시작하기

전체 데이터 자산 환경 연결

Snowflake 내부 및 외부 데이터를 아우르는 단일 카탈로그로 개방형 테이블 형식과 모든 컴퓨팅 엔진을 지원합니다.

AI 컨텍스트 계층 자동 구축

BI와 데이터 전반에서 컨텍스트를 수집, 강화 및 활성화하여 사람과 AI가 신뢰할 수 있는 동일한 시맨틱을 기반으로 작업할 수 있도록 합니다.

거버넌스 기반의 신뢰할 수 있는 AI 배포

AI 가드레일은 민감 데이터가 사용자에게 도달하기 전에 이를 감지하고 차단합니다. 엔드투엔드 계보를 통해 AI가 생성한 답변을 소스 데이터까지 추적할 수 있습니다.

데이터를 보호하는 정책으로 AI까지 안전하게

액세스 제어, 마스킹 및 계보는 사람에게서 끝나지 않습니다. 데이터가 에이전트와 엔진으로 이동해도 그대로 적용됩니다.

상호운용 가능한 레이크하우스 카탈로그

Apache Polaris를 기반으로 구축된 Horizon 카탈로그는 Iceberg REST 및 Scan API를 사용하여 모든 엔진이 거버넌스가 적용된 데이터를 제자리에서 쿼리하고, Snowflake와 외부 카탈로그 간에 양방향으로 데이터를 읽고 쓸 수 있도록 지원합니다.

AI 거버넌스 및 보안

중앙 집중식 대시보드에서 AI 가드레일을 적용하고, 에이전트 정책, 품질 및 MCP를 관리하며, 자연어를 사용하여 모든 AI 에이전트가 조직의 보안 경계 내에서 작동하도록 지원합니다.

데이터 검색 및 탐색

Snowflake CoCo를 통해 전체 카탈로그를 자연어로 검색하여, 테이블, 대시보드, 노트북, 에이전트 및 외부 BI 메타데이터를 한 곳에서 찾아볼 수 있습니다. 또한 단 몇 번의 클릭만으로 여러 리전과 클라우드 전반에서 AI에 바로 활용할 수 있는 데이터 제품을 공유할 수 있습니다.

데이터 옵저버빌리티

지속적인 품질 모니터링과 컬럼 수준 계보를 통해 소스에서 BI까지 데이터의 흐름을 파악하고, AI가 생성한 답변을 원천까지 추적하여 근본 원인을 분석함으로써 데이터에 대한 신뢰를 높입니다.

AI 및 BI를 위한 컨텍스트

외부 메타데이터 커넥터, 자동화된 시맨틱 뷰 생성, 인기도 기반 자산 순위 지정 및 통합 컨텍스트 검색을 통해 컨텍스트를 발굴하고 강화합니다.

민감 데이터 보호

민감 데이터를 자동으로 분류하고 태그를 지정한 다음, 지속적인 모니터링, 행 수준 필터링 및 컬럼 마스킹을 통해 보호 정책을 대규모로 적용합니다.

이점

Horizon Catalog: 신뢰할 수 있는 답변을 위한 기반

범용 에이전틱 카탈로그

Snowflake CoCo에 자연어로 질문하고, 데이터를 기반으로 신뢰할 수 있는 답변을 얻으세요.

사용자의 의도를 마스킹, 액세스 제어, 데이터 품질 등을 위한 Horizon Catalog의 활성 정책으로 전환합니다.*
간단한 프롬프트만으로 데이터를 분류하고 태그를 지정하며, 문서를 추가하고 시맨틱 모델까지 생성할 수 있습니다.
도구 전환 없이 Snowflake, 외부 데이터 레이크 및 외부 관계형 데이터베이스 전반에서 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
모든 Iceberg 카탈로그에 연결하여 최신 데이터를 검색하고 읽기 및 쓰기 작업을 수행할 수 있습니다.

CoCo 자세히 알아보기

연결된 데이터 자산 환경

진정한 개방성과 상호운용성을 갖춘 카탈로그

Iceberg 및 Apache Polaris™의 오픈 API를 구현하는 카탈로그를 선택하여 오픈소스 커뮤니티의 다양한 혜택을 누릴 수 있습니다.
데이터가 어떤 카탈로그에 있든 거버넌스가 적용된 단일 사본을 기반으로 Snowflake에서 읽고 쓸 수 있습니다.
PostgreSQL, Tableau, Microsoft Power BI, dbt 등을 포함한 기본 제공 커넥터를 사용하여 외부 데이터베이스, BI 및 데이터 파이프라인 시스템과 같은 데이터 소스를 빠르게 통합할 수 있습니다.
단일 카탈로그 UI에서 Snowflake 오브젝트, 외부 테이블, 대시보드 및 AI 자산을 모두 확인할 수 있습니다.

개방형 레이크하우스 기능 살펴보기

자동으로 구축되는 AI 컨텍스트 계층

컨텍스트를 수집, 보강 및 활성화하여 사람과 AI가 신뢰할 수 있는 동일한 시맨틱을 기반으로 작업하세요.

Tableau, Power BI 및 기타 BI 소스에서 쿼리 로그, 인기도, 조인, 관계 등의 풍부한 컨텍스트를 수집하여 하나의 검색 가능한 카탈로그에 통합하고, 이를 통해 모든 엔진에서 동일한 정의와 계보를 확인할 수 있습니다.
Snowflake 및 외부 데이터베이스 전반의 컬럼 수준 계보를 추적하고, 인기도를 기준으로 자산의 순위를 지정하며, 메타데이터를 기반으로 문서를 자동 생성합니다.
Semantic View Autopilot은 기존 BI 소스를 기반으로 비즈니스에 바로 활용할 수 있는 정의를 생성하고, Semantic Studio는 Git 버전 관리를 지원하며, CoCo는 하나의 워크스페이스에서 편집 작업을 수행합니다.
Open Semantic Interchange는 모든 도구 또는 카탈로그에서 비즈니스 로직을 일관되게 유지합니다.

Horizon Context에 대해 알아보기

거버넌스 기반의 신뢰할 수 있는 AI 배포

모든 답변은 안전하게 보호되고 정책이 적용된 데이터에 기반합니다.

에이전트에도 사람과 동일하게 RBAC 정책이 적용됩니다. 에이전트 대시보드는 모든 활성 에이전트, MCP 연결 및 정책 상태를 표시합니다.
AI Guardrails는 에이전트 출력이 사용자나 도구에 도달하기 전에 PII를 감지하여 가림 처리하거나 차단합니다.
데이터 품질 모니터링 및 계보는 모든 쿼리에 최신 데이터가 사용되도록 보장합니다.
Snowflake에서 정의된 마스킹 및 행 액세스 정책은 Iceberg REST Catalog와 호환되는 모든 외부 엔진을 통해 쿼리되는 데이터에도 적용됩니다.
민감 데이터 모니터링은 데이터를 검색 및 분류하고, 태그와 정책을 적용하여 PII를 안전하게 보호합니다.