What is HyperArc?
데이터를 이해하고 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 과정은 흔히 가파른 학습 곡선과 반복적인 노력을 필요로 합니다. 중요한 지식, 즉 분석의 배경, 미묘한 논리, "아하!" 하는 순간들은 종종 개별 분석가에게 머물러 있어 전문성을 확장하거나 새로운 팀원을 효율적으로 온보딩하기 어렵게 만듭니다. HyperArc는 이러한 점을 개선하기 위해 개발되었습니다. HyperArc는 AI를 핵심으로 설계된 비즈니스 인텔리전스 플랫폼으로, BI 팀의 지능적인 구성원으로서 학습하고, 기억하며, 데이터 여정을 적극적으로 지원하도록 설계되었습니다.
HyperArc는 데이터를 탐색하면서 발전하는 미묘한 이해와 직관을 포착하여 모든 후속 상호 작용을 향상시키는 지속적인 "Memory"를 생성하는 방식으로 작동합니다. 이러한 접근 방식은 현재 분석가의 역량을 가속화할 뿐만 아니라 조직 내 모든 사람이 심층적인 데이터 통찰력에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
주요 기능: HyperArc가 팀에 제공하는 것
HyperArc는 데이터 준비부터 통찰력 생성에 이르기까지 분석 프로세스의 모든 단계에 AI를 통합합니다.
💡 데이터 컨텍스트 자동 강화 HyperArc는 자동으로 열에 주석을 달고, 편집 가능한 설명을 작성하도록 지원하며, 통계적 샘플링을 사용하여 향상된 메타데이터를 생성합니다. 이 풍부한 컨텍스트는 데이터를 즉시 더 이해하기 쉽게 만들고 AI 상호 작용의 품질을 크게 향상시킵니다.
📝 모든 쿼리 뒤에 숨겨진 '이유' 포착 HyperArc는 사용자가 작업하는 동안 각 쿼리, 즉 사용자가 찾고 있는 내용, 검색 뒤에 숨겨진 추론, 발견한 통찰력을 꼼꼼하게 추적하고 학습합니다. 이 "AI 기반 메모 작성" 기능은 동적 Memory를 구축하여 쿼리를 제안하고 시간이 지남에 따라 이해도를 개선합니다.
🧭 지능형 에이전트에 데이터 탐색 위임 HyperArc Thinking Agent를 활용하여 데이터를 분석하십시오. 과거 분석의 집단적 'Memory'에 기반한 이 에이전트는 데이터 세트를 자율적으로 탐색하고 통찰력을 제안할 수 있습니다. 계획을 감사하고 편집하여 투명하고 연쇄적인 사고 탐색을 경험할 수 있으며, Memory 계층을 강화하고 풍부하게 만들 수도 있습니다.
💬 자연어로 데이터와 대화 HyperArc Q&A를 사용하면 일반 영어로 질문하여 가상 분석가에게 "어깨를 툭 쳐서" 물어볼 수 있습니다. 출처가 명확하게 인용된 답변을 받을 수 있습니다. 에이전트는 Slack, Notion 또는 웹 검색과 같은 외부 소스에서 데이터를 가져올 수도 있으며, 모든 답변을 추가 탐색을 위한 시작점으로 원활하게 전환할 수 있습니다.
🔗 전체 AI 생태계 확장 HyperArc의 MCP (Memory, Context, and Planning) 서버를 활용하여 강력한 분석 기능을 Slack, Notion, Jira 등 다른 AI 워크플로 및 도구와 원활하게 통합하십시오. 이를 통해 모든 에이전트에게 풍부한 분석 이해를 제공하고 쿼리 패턴에 따라 ETL 프로세스를 자동으로 개선하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.
실용적인 사용 사례: HyperArc 활용법
분석가 온보딩 및 복잡한 분석 가속화: 신규 데이터 분석가인 Sarah가 여러 익숙하지 않은 제품 라인의 판매 실적을 파악해야 한다고 가정해 보겠습니다. Sarah는 암호 같은 열 이름을 해독하거나 도메인 전문가를 찾아다니는 데 며칠을 소비하는 대신 HyperArc를 사용합니다. AI 기반 컨텍스트는 이미 주요 테이블에 명확한 설명과 관련 통계를 주석으로 추가했습니다. 또한 선임 분석가의 과거 분석에서 'Memories'를 탐색하여 일반적인 쿼리와 중요한 메트릭을 빠르게 파악하고 첫 주부터 가치 있는 통찰력을 제공할 수 있습니다.
셀프 서비스 통찰력을 통한 비즈니스 팀 역량 강화: 마케팅 관리자인 Mark는 최근 캠페인이 웹사이트 트래픽과 전환에 미치는 영향을 파악해야 하지만 SQL을 작성할 수 없습니다. HyperArc Q&A를 통해 "여름 캠페인 사용자의 전환율은 봄 캠페인과 비교하여 지역별로 어떻게 다른가?"라고 간단히 입력합니다. HyperArc는 데이터를 검색하고 차트를 통해 명확한 답변을 제시하며 분석가 보고서를 기다릴 필요 없이 출처까지 제공합니다.
기관 지식 보존 및 확장: 회사의 데이터에 대한 귀중한 직관을 수년간 보유한 수석 분석가가 새로운 역할로 이동합니다. 전통적으로 그들의 고유한 이해는 대부분 손실될 것입니다. HyperArc를 사용하면 쿼리, 추론, 발견 등 전체 분석 과정이 AI 기반 메모 작성 및 Memory 계층에 캡처됩니다. 이 기관 지식은 이제 전체 팀이 액세스할 수 있으며 Agentic Exploration을 통해 새로운 AI 에이전트도 액세스할 수 있으므로 지속성을 보장하고 모든 사람이 확립된 지혜를 기반으로 구축할 수 있습니다.
팀의 분석 능력 향상
HyperArc는 데이터를 정적인 리소스에서 동적이고 학습하는 엔터티로 전환하여 데이터와 상호 작용하는 새로운 방법을 제공합니다. 분석가의 귀중한 직관을 액세스 가능한 기관 메모리로 코드화함으로써 전체 조직의 역량을 강화합니다. 분석가의 역량이 가속화되고 팀은 데이터 기반 답변에 연중무휴로 액세스할 수 있으며 가장 가치 있는 분석 통찰력이 보존되고 증폭됩니다.
More information on HyperArc
Launched
2014-07
Pricing Model
Free Trial
Starting Price
Global Rank
10800000
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Webflow,Amazon AWS CloudFront,Cloudflare CDN,Google Fonts,jQuery,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS,Vimeo
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
HyperArc was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-09.
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