What is Nao?
데이터 작업은 종종 복잡한 코딩 작업을 수반합니다. 변환 준비, 복잡한 쿼리 작성, 데이터 품질 보장, 모든 것을 꼼꼼하게 문서화하는 작업들이죠. 여러분은 데이터를 가장 잘 알지만, 그 지식을 정확하고 효율적인 코드로 옮기는 데는 시간이 많이 걸리고, 피드백 루프가 느리며 반복적인 작업이 필요합니다. nao는 여러분과 같은 데이터 팀을 위해 특별히 설계된 지능형 코드 편집기로, AI 지원을 일상적인 워크플로우에 직접 통합합니다. 데이터 환경의 고유한 컨텍스트를 이해하여 더 나은 코드를 더 빠르게 작성할 수 있도록 도와줍니다.
nao가 데이터 팀에 제공하는 것
🤖 데이터 인식 AI 에이전트 활용: 핵심 데이터 워크플로우에 대해 특별히 훈련된 AI 어시스턴트와 상호 작용합니다. dbt로 데이터 준비, SQL 쿼리 작성, 데이터 품질 테스트 구현, 문서 생성과 같은 작업에 탁월하며, 데이터 작업의 미묘한 차이를 이해합니다.
🔗 데이터 웨어하우스에 기본적으로 연결: nao는 BigQuery, Databricks, Iceberg, PostgreSQL, Snowflake와 같은 플랫폼을 포함하여 기존 데이터 인프라와 직접 통합됩니다. 즉, AI 에이전트는 특정 스키마 및 데이터 구조를 인식하는 코드를 생성하여 관련성 및 정확성을 크게 향상시킵니다.
📊 편집기에서 직접 데이터 미리보기: 코드와 함께 데이터 변환의 샘플과 결과를 확인합니다. 즉각적인 피드백을 통해 도구를 지속적으로 전환할 필요가 없어 집중력을 유지하고 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
⚡ 코드 영향 시각화를 즉시 확인: 코드 수정이 데이터에 미치는 영향을 거의 실시간으로 이해합니다. 이 빠른 피드백 주기는 기존 개발 루프보다 훨씬 빠르게 오류를 포착하고 반복할 수 있도록 도와줍니다.
✅ 복잡한 데이터 검사 자동화: 복잡한 데이터 품질 검사 실행을 nao 에이전트에 위임합니다. 기준을 정의하고 AI가 검증을 처리하도록 하여 다음 작업에 집중할 수 있습니다.
nao 작동 방식 보기: 실제 사용 사례
dbt 모델 개발 가속화: 새로운 dbt 모델을 구축하고 있습니다. 상용구 SQL 또는 문서를 처음부터 작성하는 대신 nao 에이전트에 프롬프트를 표시합니다. 웨어하우스에 연결되어 있기 때문에 정확한
ref()함수를 생성하고, 스키마를 기반으로 관련 열 설명을 제안하며, 테이블에 특정한 초기 데이터 품질 테스트 초안을 작성합니다. 훨씬 빠르게 검토, 수정 및 커밋할 수 있습니다.데이터 품질 보증 간소화: 중요한 파이프라인 업데이트를 배포하기 전에 데이터 무결성을 확인해야 합니다. 여러 품질 규칙(예: 키 열의 null 확인, 형식 유효성 검사, 참조 무결성 보장)을 정의합니다. 그런 다음 nao의 에이전트에게 이러한 검사를 스테이징 데이터에 대해 직접 작성하고 실행하도록 요청하여 즉시 확인하거나 편집기 내에서 특정 문제를 식별합니다.
임시 분석 최적화: 이해 관계자가 여러 테이블에 걸친 조인과 특정 필터링 로직이 필요한 복잡한 분석을 요청합니다. 필요한 출력을 자연어로 nao 에이전트에 설명합니다. SQL 쿼리를 생성하면 nao 내에서 즉시 실행하고 결과를 미리 볼 수 있습니다. 그런 다음 에이전트의 도움을 받아 분석이 완벽해질 때까지 쿼리를 반복적으로 수정할 수 있습니다.
더 스마트한 데이터 코딩 시작하기
nao는 데이터 전문가의 역량을 대체하는 것이 아니라 강화하기 위해 구축되었습니다. 데이터와 워크플로우를 진정으로 이해하는 AI 어시스턴트를 제공함으로써 마찰을 줄이고, 반복적인 작업을 줄이며, 아이디어와 구현 사이의 시간을 단축하는 것을 목표로 합니다. 코드 구문 및 피드백 지연과 씨름하는 시간을 줄이고 가치 있는 통찰력을 제공하는 데 더 많은 시간을 할애하십시오.
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More information on Nao
Launched
2024-07
Pricing Model
Free Trial
Starting Price
$30 /month
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Tech used
Plausible Analytics,OpenGraph,Nginx
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Nao was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-22.
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