퍼플렉시티, 스노우플레이크 커넥터 출시: SQL 없이 일상어로 기업 데이터 분석

사내 데이터를 조회하려면 데이터팀에 요청서를 넣고 SQL 작성을 기다려야 했던 번거로운 과정이 단축될 것으로 보입니다.

Perplexity가 자사 'Computer' 제품을 위한 Snowflake App Connector를 공개했습니다. 복잡한 쿼리문 없이 일상적인 자연어로 기업 데이터 플랫폼을 직접 조회할 수 있는 기능입니다.

이 커넥터는 현재 Pro, Max, Enterprise 요금제 이용자를 대상으로 제공됩니다.

90분 만에 구축하는 데이터 맥락 계층

AI에게 데이터베이스를 무작정 연결하면 엉뚱한 테이블을 참조해 잘못된 수치를 내놓기 쉽습니다.

Perplexity는 이를 해결하기 위해 시맨틱 컨텍스트 계층을 도입했습니다. 관리자가 설정에서 데이터 맵 생성을 실행하면, 시스템이 어떤 테이블이 핵심인지와 지표의 정의, 자연어 질문을 SQL로 변환하는 방식을 학습합니다. 이 데이터 맵을 구축하는 데는 플랫폼 규모에 따라 최대 90분이 걸립니다.

이 작업이 끝나면 실무자는 비즈니스 결정을 위한 질문을 바로 던질 수 있습니다. 향후 8주간의 수요를 예측해 재고와 인력을 조정하거나, 이번 분기 고객 지원 요청이 급증한 원인을 찾아내 개발 우선순위를 정하는 식입니다.

이 기능은 원래 Perplexity 내부에서 쓰던 슬랙봇에서 출발했습니다. 현재 제품, 성장, 인프라, 보안 등 사내 여러 팀이 매주 최대 3,000건의 내부 조회를 실행하고 있습니다.

보안 관리도 철저히 유지됩니다. Snowflake의 역할 기반 접근 제어를 그대로 따르며, 읽기 전용 권한 설정도 가능합니다. 개별 계정 권한에 맞춰 접근을 제한하는 User OAuth 방식이 권장되며, 기업 데이터는 모델 학습에 전혀 사용되지 않습니다.

왜 중요한가

우리는 Perplexity가 데이터 분석의 가장 큰 걸림돌인 '비즈니스 정의의 모호함'을 데이터 맵 구축이라는 정공법으로 풀어냈다는 점에 주목합니다. 초기 맵 생성에 시간이 조금 걸리더라도, 잘못된 쿼리를 생성하는 문제를 줄이기 위한 실용적인 접근입니다.

데이터팀의 지원을 받기 어려웠던 기획자나 마케터에게는 즉각적인 업무 효율을 가져다줄 도구입니다. 다만 사내 데이터 거버넌스가 엉망인 상태라면 AI 역시 부정확한 결과를 낼 수밖에 없으므로, 데이터 정비가 선행된 기업에 우선 권장할 만합니다.

산업 측면에서 Perplexity는 단순 웹 검색 엔진을 넘어 기업 내부 데이터와 업무 흐름을 장악하는 비즈니스 인텔리전스 영역으로 진입하고 있습니다. 기존 엔터프라이즈 소프트웨어 기업들에게도 적잖은 위협이 될 것으로 보입니다.