데이터 소스 연결
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관리자 > 운영 > 데이터 소스는 aisight가 답변과 분석에 참고할 DB·파일·BI 데이터를 연결하고 관리하는 곳입니다. 원본 DB는 직접 연결해 두고 질문할 때마다 조회하며, 구조·통계·설명은 메타데이터로 저장하고 Excel/CSV는 올린 시점의 내용으로 저장합니다. 어떻게 등록하느냐에 따라 AI가 사내 데이터를 얼마나 안전하고 일관되게 쓰는지가 정해지므로, 테이블·컬럼 설명과 분석 규칙, 접근 범위까지 함께 정리합니다.
데이터 소스 화면
데이터 소스 화면에서는 aisight가 참고할 데이터를 연결하고, 연결 상태를 확인하고, 누가 어떤 데이터를 쓸 수 있는지 정합니다. 번호 설명에 마우스를 올리면 그림의 해당 위치가 강조됩니다.
| 이름 | 종류 | 호스트 | 테이블 | 컬럼 | 마지막 구조 SYNC | 상태 | 액션 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Data Space 통합된 테이블·SQL 결과·Tableau 추출을 하나의 DB처럼 조회 | Data Space | (통합 데이터 공간) | 19 | 264 | 4일 전 | 정상 | |
매출 Impala | IMPALA | impala.example.com:21050/sample_db | 13 | 247 | 9일 전 | 정상 | |
영업 DB | POSTGRESQL | db.example.com:5432/sales | 1 | 17 | 360일 전 | 정상 | 4 |
법인카드 내역(Excel) 법인카드 사용 내역 중 지출 결의가 완료되지 않은 미상신 데이터 목… | EXCEL-CSV | (엑셀 업로드) | 1 | 6 | 66일 전 | 정상 | |
BI 대시보드(Tableau) | TABLEAU | tableau.example.com · site=example | 0 | 0 | 117일 전 | 정상 |
- 1데이터소스 권한 강제 켜면 데이터 접근 권한을 받은 사용자만 데이터 소스를 씁니다.
- 2종류·상태 필터와 검색 연결이 많을 때 원하는 것을 찾거나 오류·대기 상태인 연결만 모아 볼 때 씁니다.
- 3마지막 구조 SYNC · 상태 상태가 오류이면 연결 설정과 마지막 구조 SYNC 시각을 확인합니다.
- 4복사 · 다시 sync · 삭제 DB 구조가 바뀌었으면 다시 sync로 새로 가져오고, 쓰지 않는 데이터 소스는 삭제합니다.
목록 상단의 이 토글은 처리 속도 문제로 기본 꺼져 있고, 꺼진 상태에서는 모든 사용자가 전체 데이터 소스에 접근할 수 있습니다. 세분화된 접근 제어가 필요하면 목록 상단의 데이터소스 권한 강제 토글을 켜고, 아래 데이터 접근 권한에서 규칙을 설정하세요.
RDBMS: PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Microsoft SQL Server, Oracle, Apache Hive, Apache Impala 등 고객사가 이미 쓰고 있는 DB를 주소와 계정으로 연결합니다.
BigQuery: Google BigQuery를 서비스계정 키로 연결합니다.
Tableau: Tableau Server의 통합문서와 데이터원본을 연결합니다.
Excel·CSV 업로드: 파일을 올리면 테이블 형태로 저장되어 조회할 수 있습니다. 첫 줄에 컬럼명, 아래에 데이터를 채운 파일이면 됩니다.
DB 연결하기 (RDBMS)
연결할 DB의 호스트, 포트, 데이터베이스 이름, 접속 계정과 비밀번호, SSL 사용 여부를 준비합니다(직접 관리하는 DB가 아니면 DB 담당자에게 받아 두세요).
aisight 서버에서 그 DB로 접속할 수 있도록 방화벽(접근 허용 IP) 설정을 확인하세요.
- 데이터 소스 목록 화면 상단의 + RDBMS 추가 버튼을 클릭합니다.
- 아래 항목을 입력합니다. 화면에 나오는 순서대로 정리했습니다.
| 항목 | 입력할 값 | 값은 어디서 |
|---|---|---|
| 이름 | 관리자가 알아보기 위한 이름입니다. 예: 영업 DB | 자유롭게 정함 |
| DB 종류 | Oracle, Hive, PostgreSQL 등 목록에서 고릅니다 | DB 담당자 |
| 호스트 | DB 서버 주소입니다. 예: db.회사도메인.com 또는 10.0.1.25 |
DB 담당자 |
| 포트 | DB가 접속을 받는 번호입니다. 따로 바꾸지 않았다면 DB 종류별 기본값(PostgreSQL 5432, Oracle 1521 등)을 씁니다 | DB 담당자 |
| 데이터베이스 | 연결할 데이터베이스 이름입니다 | DB 담당자 |
| 사용자 | DB 접속 계정입니다. 조회만 할 수 있는 읽기 전용 계정을 권장합니다 | DB 담당자 |
| 비밀번호 | 위 계정의 비밀번호입니다. 암호화되어 저장됩니다 | DB 담당자 |
| SSL 모드 | disable(암호화 안 함) · require(암호화해서 연결) · verify-full(암호화 + 서버 인증서까지 확인) 중 고릅니다 | 회사 보안 정책·DB 담당자 |
| 스키마 필터 | aisight로 가져올 스키마입니다. 비워 두면 기본 스키마(public)만 가져오고, 엔터로 여러 개를 추가할 수 있습니다 | 데이터 담당자 |
| 파일 업로드로 데이터 갱신 허용 | 켜면 이 데이터 소스의 테이블을 공용 데이터로 공유해, 사용자가 파일을 올려 데이터를 덮어쓸 수 있습니다. 필요할 때만 켭니다 | 관리자 판단 |
| 쿼리 시간 제한 (초) | 질문 하나가 DB 조회를 너무 오래 붙잡지 않도록 일정 시간 뒤 조회를 멈추는 시간입니다 | 기본값 사용 권장 |
| 동시 커넥션 수 (프로세스당) | 그 DB를 쓰는 다른 서비스에 영향이 가지 않도록 aisight가 동시에 맺는 연결 수를 제한합니다. 연결 오류가 잦으면 값을 늘립니다 | DB 담당자와 협의 |
- 연결 테스트를 실행해 성공 여부를 확인합니다. (연결 테스트를 통과해야 저장할 수 있습니다)
- 데이터소스 만들기를 누릅니다.
Oracle 데이터 소스는 상세 화면의 Select AI에서 Oracle Select AI를 채팅 조회에 함께 쓰도록 설정할 수 있습니다. → 자세히: Oracle Select AI
BigQuery 연결하기
GCP 서비스계정 키(JSON)로 연결합니다. 등록하면 데이터셋·테이블 구조가 자동으로 동기화됩니다.
- 데이터 소스 화면 위쪽의 BigQuery 추가를 누릅니다.
- 이름, 서비스계정 키 (JSON) 파일, 데이터 프로젝트 ID를 넣습니다. 지역 데이터셋이면 위치 (location, 선택)를, 일부 데이터셋만 쓰려면 데이터셋 필터 (선택)를 넣습니다.
- 연결 테스트를 통과하면 BigQuery 등록을 누릅니다.
BigQuery는 비용을 줄이려고 통계를 자동으로 모으지 않습니다. 통계가 필요하면 직접 실행합니다.
Tableau 연결하기
Tableau Server를 등록하면 통합문서와 데이터원본 목록이 자동으로 동기화됩니다.
- 데이터 소스 화면 위쪽의 Tableau 추가를 누릅니다.
- 이름과 서버 URL을 넣습니다. Tableau 화면 주소를 통째로 붙여 넣으면 사이트가 자동으로 채워집니다. 기본 사이트가 아니면 사이트 (선택)를 확인합니다.
- 인증 방식(사용자 ID/PW, PAT, 연결된 앱)을 고르고 값을 넣습니다. 값은 암호화되어 저장됩니다.
- 연결 테스트를 통과하면 Tableau 등록을 누릅니다.
세 가지 추가 화면(RDBMS·BigQuery·Tableau)에 있는 설명 (관리자용 메모)는 관리자끼리 보는 메모로, AI에게는 전달되지 않습니다. 테이블·컬럼별 설명은 등록한 뒤 따로 편집합니다.
Excel/CSV 파일 올리기
회사 DB가 아니라 Excel로 관리하는 자료도 그대로 올려 채팅에서 조회할 수 있습니다. 예를 들어 법인카드 사용 내역 Excel을 올리면, 사용자가 채팅에서 법인카드 관련 질문을 했을 때 올린 데이터만 가져와 답합니다.
- Excel 첫 줄에 컬럼 이름(예: 카드 사용일, 카드 번호, 금액)을 적고, 그 아래 줄부터 데이터를 채웁니다.
- 데이터 소스 목록 화면 상단의 Excel·CSV 업로드 버튼을 눌러 파일을 올립니다.
- 파일 분석 시작을 누르면 시트별로 테이블명·컬럼·PK·날짜키를 검토하는 화면이 나옵니다. 검토한 뒤 확정합니다.
- 목록에 새로 생긴 데이터 소스를 눌러 미리보기로 Excel 내용이 표 형태로 그대로 보이는지 확인합니다.
한 번에 파일 하나씩 올립니다. Excel과 CSV가 섞여 있으면 파일마다 따로 올립니다.
Excel 데이터는 올린 시점의 내용으로 저장됩니다. 원본 Excel을 고쳤다면 데이터 소스 상세 화면의 엑셀 추가 업로드로 새 파일을 올려야 채팅 답변에 반영됩니다. 저장 위치를 DuckDB 파일로 고른 데이터 소스는 추가 업로드를 지원하지 않습니다.
연결 후 확인: sync 결과와 컬럼 설명
데이터 소스를 저장하면 구조 → 통계 → 설명 sync가 백그라운드에서 자동으로 차례로 진행됩니다. 관리자는 세 단계가 끝났는지 확인하고, 자동으로 만든 컬럼 설명을 점검하면 됩니다. 데이터 소스 추가 화면에도 "연결을 먼저 테스트 한 뒤 저장하세요. 저장 시 구조 sync가 백그라운드에서 시작됩니다."라고 안내됩니다.
- 구조 sync: 원본 DB의 테이블명·컬럼명·인덱스 등 스키마 정보를 메타데이터로 수집합니다. 이후 AI는 이 구조 정보를 바탕으로 질문에 맞는 쿼리를 만들고(인덱스를 알아야 느린 쿼리를 피할 수 있습니다), 데이터는 질문할 때 원본 DB에서 조회합니다.
- 통계 sync: 샘플 데이터, 최댓값·최솟값, 고유값(distinct) 개수 등으로 데이터 특성을 파악합니다. AI는 이를 보고 값의 표기 방식이나 날짜 범위에 맞는 정확한 조회 조건을 만듭니다.
- 설명 sync: 원본 DB에 설명(코멘트)이 없는 테이블·컬럼에 LLM이 이해할 수 있는 설명을 추가합니다.
테이블이 많은 DB는 시간이 더 걸립니다. 상세 화면의 상태 표시로 진행 상황을 확인하세요.
설명 sync는 원본 DB 컬럼에 이미 설명(코멘트)이 있으면 그대로 가져오고, 없으면 LLM이 컬럼명과 데이터를 보고 설명을 유추해 만듭니다. 주석이 부실하면 쿼리 품질이 함께 떨어지므로, 데이터를 잘 아는 담당자가 설명을 확인하고 보완해야 합니다.
원본 DB 구조가 바뀌었거나 결과가 이상하면 상세 화면 상단 버튼으로 단계별로 다시 실행합니다.
| 버튼 | 쓰는 경우 |
|---|---|
| 구조 다시 sync | 원본 DB의 테이블·컬럼이 바뀌었을 때 |
| 통계 다시 sync | 아직 수집되지 않은 항목만 채울 때(빠름) |
| 통계 전체 다시 | 초기화한 뒤 전부 다시 수집할 때(더 오래 걸림) |
| 설명 재생성 | 컬럼 설명이 부실하거나 잘못 만들어졌을 때 |
sync가 끝났는지 확인하기
데이터 소스 목록에서 이름을 눌러 상세 화면을 엽니다. 이름 옆 숫자는 가져온 테이블 수이고, 그 아래에 구조 · 통계 · 설명 단계별 상태가 보입니다. 진행 중에는 "구조 진행 중… · 통계 미실행 · 설명 미실행"처럼 표시되고, 끝나면 단계별 마지막 실행 시각(예: "구조 6초 전")으로 바뀝니다. 세 단계 모두 마지막 실행 시각이 표시되면 sync가 끝난 것입니다.
내용까지 확인하려면 왼쪽 목록에서 테이블을 하나 고릅니다. 테이블 이름 아래에 컬럼 수와 대략의 행 수(예: "4개 컬럼 · 약 30행")와 테이블 설명이 보이고, 아래 컬럼 탭에서 컬럼마다 다음 칸이 채워졌는지 봅니다.
| 단계 | 끝났을 때 보이는 것 |
|---|---|
| 구조 sync | 컬럼 이름, 타입, NULL 허용 여부가 목록으로 보입니다 |
| 통계 sync | 통계 칸에 고유값 수(distinct), 빈 값 수(nulls), 값 범위(range)가, 샘플 칸에 실제 값 몇 개가 보입니다 |
| 설명 sync | 설명 칸에 컬럼 설명이 있고, 아래에 출처가 표시됩니다. DB 코멘트 원본은 원본 DB의 주석을 가져온 것이고, LLM 유추는 AI가 자동으로 만든 설명입니다 |
LLM 유추로 표시된 설명은 데이터 담당자가 맞는지 확인하고 보완하세요. 미리보기 탭에서는 실제 데이터 몇 줄을 확인할 수 있습니다.
필요하면 설정할 것: 데이터 접근 권한
데이터가 민감할 수 있는 만큼, 필요한 경우에만 켜는 것을 권장하는 접근 권한 기능입니다 (처리 속도가 느려질 수 있음).
- 데이터소스 권한 강제: 켜면 데이터 소스별 접근 가능한 사용자를 개인/그룹/스키마/테이블 단위로 세분화해서 관리할 수 있습니다.
- 사용자 범위 컬럼: "이 컬럼이 사용자 ID다"라고 지정하면, 각 사용자는 본인에게 해당하는 데이터(행)만 조회할 수 있습니다.
- 권한 룰: 부서(영업/마케팅/개발/인사), 직책(CEO/부서장/팀원) 같은 속성 기준으로 접근 범위를 규칙으로 정의합니다. 예) "직책이 CEO인 사람은 모든 데이터를 볼 수 있다", "일반 팀원은 본인 소속 부서의 데이터만 볼 수 있다".
권한 룰은 다음 순서로 적용됩니다.
- 룰이 하나라도 있으면, 어느 룰에도 맞지 않는 사용자는 그 테이블을 조회할 수 없습니다. 전체 행을 봐야 하는 사용자에게는 동작이 관리자 (모든 행) 인 룰을 추가합니다.
- 룰이 하나도 없으면 표 위의 사용자 범위 컬럼 설정대로 동작합니다. 기본값 (공용 — 필터 없음) 이면 모든 사용자가 전체 행을 조회합니다.
- 관리자 계정은 룰과 상관없이 전체 행을 조회합니다.
느린 원본은 통합으로 관리하기
Tableau·Hive·Impala처럼 느린 원본을 미리 복사해 두고 빠르게 조회하는 고급 기능은 Data Space (느린 원본 통합)에서 설명합니다.
자주 묻는 질문
데이터 소스만 연결하면 바로 채팅에서 쓸 수 있나요?
연결만으로는 AI가 어떤 테이블을 어떻게 써야 하는지 모릅니다. 저장 직후에는 구조·통계·설명 sync가 아직 진행 중일 수도 있습니다.
sync가 끝났는지 확인하고, 컬럼 설명이 부실하면 보완합니다. 채팅에서 이 데이터로 답하게 하려면 이어서 Skill을 만듭니다.
원본 DB 데이터가 외부로 전송되나요?
원본 데이터는 원본 DB에 그대로 있고, 질문할 때마다 조회합니다. 데이터 사본은 Data Space 통합을 한 경우에만 생깁니다. 관리자가 외부 상용 모델을 쓰도록 설정하면 그 모델로 보내는 질문과 조회 결과는 외부로 전송되며, 어떤 모델을 쓸지는 관리자 > LLM > 엔드포인트에서 정합니다.
어떤 DB 계정을 쓰면 되나요?
조회만 할 수 있는 읽기 전용 계정을 권장합니다. aisight는 질문에 답하려고 데이터를 읽기만 하므로 쓰기 권한이 필요 없습니다. 계정은 DB 담당자에게 받습니다.
동기화가 실패하거나 오래 걸리면 어떻게 하나요?
원본 시스템의 연결 제한이나 계정 권한이 바뀌었거나, 연결 설정에 문제가 있는 경우입니다.
목록에서 상태를 오류로 걸러 대상 데이터 소스를 찾고, 마지막 구조 SYNC 시각과 연결 설정을 확인합니다. 원본 쪽 변경이 의심되면 연결 테스트부터 다시 합니다.
DB에 테이블이나 컬럼을 새로 추가했는데 aisight가 모릅니다.
aisight는 마지막으로 sync한 시점의 구조를 기준으로 데이터를 찾습니다.
데이터 소스 목록에서 해당 행의 다시 sync를 눌러 구조를 새로 가져옵니다.
질문하면 연결 오류(혼잡)가 자주 납니다.
원본 DB에 동시에 여는 연결 수가 부족한 경우입니다. 기본값은 4입니다.
데이터 소스 설정의 동시 커넥션 수 (프로세스당)를 1~16 사이에서 조금씩 올립니다. 원본 DB에 부담이 갈 수 있으니 DB 담당자와 협의합니다.
무거운 뷰를 조회하다 시간 초과로 멈춥니다.
조회 한 번에 쓸 수 있는 시간을 넘긴 경우입니다. 비워 두면 기본 30초입니다.
무거운 뷰가 있는 데이터 소스만 쿼리 시간 제한 (초)을 1~600 사이에서 늘립니다. 원본이 계속 느리면 Data Space로 통합해 두는 방법도 있습니다.
권한 룰을 추가했더니 데이터를 조회하지 못하는 사용자가 생겼습니다.
권한 룰이 하나라도 있으면, 어느 룰에도 맞지 않는 사용자는 그 테이블을 조회할 수 없습니다.
조회해야 하는 사용자에게 맞는 룰을 추가합니다. 전체 행을 봐야 하는 사용자에게는 동작이 관리자 (모든 행) 인 룰을 추가합니다.
권한 룰을 모두 지우면 어떻게 되나요?
표 위의 사용자 범위 컬럼 설정대로 동작합니다. 기본값 (공용 — 필터 없음) 이면 모든 사용자가 전체 행을 조회합니다.
Excel과 CSV가 섞여 있으면 어떻게 올리나요?
Excel·CSV 업로드는 한 번에 파일 하나만 받으므로, 파일마다 따로 올립니다.
BigQuery 데이터 소스에 통계가 없습니다.
BigQuery는 비용을 줄이려고 통계를 자동으로 모으지 않습니다. 통계가 필요하면 직접 실행합니다.
마지막 수정: