What is DataLang?
DataLang은 SQL 데이터베이스와 스프레드시트부터 Notion 페이지, 웹사이트 콘텐츠에 이르기까지 복잡하고 분산된 비즈니스 데이터를 강력한 맞춤형 AI 챗봇으로 전환하는 핵심 플랫폼입니다. DataLang은 자연어 질의를 가능하게 하여 데이터 접근성 문제를 해결하고, 어떤 사용자든 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 즉각적이고 정확한 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다. DataLang은 조직이 자사 고유의 지식으로만 훈련된 고도로 지능적인 어시스턴트를 신속하게 배포하여 즉각적인 내부 지원 또는 고객 응대에 활용할 수 있도록 지원합니다.
주요 기능
DataLang은 방대한 데이터 환경을 연결하고 대화형 AI 배포를 간소화하는 강력한 프레임워크를 제공하여, 어시스턴트가 항상 지식이 풍부하고 최신 상태를 유지하도록 보장합니다.
🔌 통합 데이터 연결성
DataLang은 주요 관계형 데이터베이스(PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Snowflake, Oracle), 클라우드 서비스(Google Sheets, Notion, HubSpot), 그리고 다양한 파일(HTML, 텍스트)을 포함한 광범위한 데이터 소스를 지원하여 데이터 사일로를 허물어뜨립니다. 이러한 광범위한 호환성은 운영 데이터가 어디에 있든 상관없이 맞춤형 챗봇이 포괄적이고 단일한 진실의 원천(single source of truth)을 기반으로 훈련되도록 보장합니다.
💬 자연어 질의 (데이터와 대화)
사용자들이 간단하고 대화형 언어를 사용하여 복잡한 데이터베이스와 상호 작용할 수 있도록 함으로써 데이터 접근성을 민주화합니다. 데이터 소스가 구성되면 사용자는 "지난 분기 매출 데이터를 보여줘" 또는 "이번 달 가장 실적이 좋은 제품은 무엇인가요?"와 같은 수준 높은 질문을 할 수 있습니다. 시스템은 이러한 요청을 즉시 데이터베이스 쿼리로 변환하여 SQL 전문 지식 없이도 빠르고 정확한 통찰력을 제공합니다.
⚙️ 자동화된 데이터베이스-API 변환
DataLang은 Data Views라고 알려진 정의된 SQL 스크립트를 즉각적으로 접근 가능한 API 엔드포인트로 안전하게 변환하는 고유한 기능을 제공합니다. 이 추상화 계층은 구성 세부 정보를 암호화하고 접근을 제한함으로써 보안을 강화합니다. 무엇보다 중요한 것은, 연결된 GPT 어시스턴트가 이 엔드포인트를 실시간으로 호출할 수 있게 하여 모든 상호 작용에서 데이터 동기화 및 최신성을 보장한다는 것입니다.
🚀 유연한 배포 및 공유
사용자가 있는 곳이라면 어디든 최대한의 유연성으로 맞춤형 어시스턴트를 배포하세요. DataLang은 네 가지 주요 공유 방식을 지원합니다: 직접적인 공개 URL, 웹사이트에 삽입 가능한 챗봇 위젯, 공식 GPT Store와의 통합, 사용자 지정 애플리케이션 통합을 위한 전용 API를 통한 접근입니다.
사용 사례
DataLang은 다양한 팀이 조직 지식 및 운영 데이터와 상호 작용하는 방식을 혁신하여, 정적인 보고서를 넘어 역동적이고 대화형 통찰력을 제공합니다.
1. 내부 지식 기반 어시스턴트
기업 문서, 파일에 저장된 인사 정책, Notion에서 관리되는 프로젝트 세부 정보를 연결하세요. 수많은 문서를 뒤지는 대신, 직원들은 DataLang 어시스턴트에게 "원격 근무 비용 상환 정책은 무엇인가요?" 또는 "최신 4분기 마케팅 전략 문서를 찾아줘"와 같은 구체적인 질문을 하여 즉시 정확하고 출처가 명확한 답변을 받을 수 있습니다.
2. 실시간 전자상거래 고객 지원
전자상거래 데이터베이스(예: MySQL 또는 Redshift)와 CRM(HubSpot)을 연동하여 고객 대면 챗봇 위젯을 배포할 수 있습니다. 이 어시스턴트는 "제 주문 5678번의 상태를 확인해 주세요" 또는 "Model X 노트북의 크기는 어떻게 되나요?"와 같은 복잡하고 데이터 기반의 질문을 처리할 수 있으며, 실시간으로 정확한 답변을 제공하여 지원 티켓 수를 획기적으로 줄여줍니다.
3. 비기술 사용자를 위한 간소화된 데이터 분석
재무 또는 영업 데이터베이스에서 핵심 성과 지표(KPI)를 노출하는 특정 Data Views를 생성하세요. SQL에 능숙하지 않을 수 있는 리더십 및 마케팅 팀은 "유럽 시장의 전년 대비 매출 성장을 비교해 줘"와 같이 핵심 비즈니스 지표를 대화형으로 질의하여 보고를 간소화하고 의사 결정 주기를 가속화할 수 있습니다.
DataLang을 선택하는 이유
DataLang을 선택한다는 것은 효율성, 보안, 통합을 최우선으로 고려하며, 인프라 관리가 아닌 데이터 통찰력 활용에 집중할 수 있도록 한다는 의미입니다.
빠른 4단계 워크플로우: DataLang은 설치 시간을 최소화합니다. 프로세스는 데이터 소스 설정, Data View 추가(데이터 범위 지정), 데이터와 대화(GPT 훈련), 공유(배포)의 네 가지 간단한 단계로 간소화됩니다. 이러한 속도는 즉각적인 개념 증명(PoC)과 신속한 반복을 가능하게 합니다.
추상화를 통한 보안: 원시 데이터베이스 접근을 노출하는 솔루션과 달리, DataLang은 Database-to-API 기능을 활용합니다. 이는 민감한 연결 문자열이 암호화된 상태로 유지되고 사용 직전에만 잠시 해독되도록 보장하며, 동시에 Data View를 통해 필요한 데이터 범위만 노출하여 엄격한 보안 통제를 유지합니다.
원활한 GPT 생태계 통합: DataLang은 현대 AI 환경에 맞게 특별히 설계되었으며, GPT Store에 직접 게시할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 조직은 자사 고유의 데이터 모델로 수익을 창출하거나 고도로 전문화된 어시스턴트를 ChatGPT 생태계 내 사용자에게 직접 배포할 수 있습니다.
결론
DataLang은 조직의 지능을 최대한 활용할 수 있도록 돕는 궁극적인 도구이며, 정교하고 데이터에 기반한 챗봇의 생성 및 배포를 간단하고 안전하게 만듭니다. 데이터를 연결하고 대화형 인터페이스를 활용함으로써, 모든 사용자가 필요한 답을 즉시 찾을 수 있도록 지원합니다.
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
DataLang was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-06-18.
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