데이터 웨어하우스의 답변

기존 역할, 권한 및 보안 제어를 유지하면서 Computer를 Snowflake 또는 Databricks에 연결하세요.
더 신뢰할 수 있는 분석을 위해 비즈니스 정의, 테이블 관계, 쿼리 패턴을 캡처하는 데이터 맵을 빌드하세요.
웨어하우스 데이터와 기타 승인된 엔터프라이즈 소스를 함께 사용하여 리포트, 대시보드, 반복 모니터링 워크플로우를 만드세요.

쿼리 예시

자주 묻는 질문

데이터 웨어하우스에 Computer 연결하기

데이터 팀은 Computer와 어떻게 협업하나요?

Computer는 비즈니스 팀에 거버넌스가 적용된 웨어하우스 데이터에 대한 자연어 인터페이스를 제공하고, 이를 다른 승인된 시스템의 컨텍스트와 결합할 수 있습니다. 고객은 반복적인 데이터 요청을 줄이고 데이터 팀이 모델링, 거버넌스, 전략적 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원합니다. 웨어하우스, 시맨틱 레이어 또는 데이터 품질 노력을 대체하지는 않습니다.

가장 좋은 시작 방법은 무엇인가요?

잘 이해된 단일 비즈니스 도메인과 소수의 사용자 그룹으로 시작하세요. 사용자 OAuth를 구성하고, 승인된 스키마 및 도구로 액세스를 제한하고, 표준 메트릭을 문서화하고, 데이터 맵을 생성 및 검토하고, 신뢰할 수 있는 리포트를 기준으로 대표적인 질문을 테스트하세요. 데이터 팀이 SQL 품질, 권한, 비용, 사용자 행동에 만족한 후에만 확장하세요.

Computer가 메트릭과 데이터 파이프라인을 선제적으로 모니터링할 수 있나요?

예약된 작업은 지원되는 소스를 대상으로 반복적인 검사를 실행하고 구성된 채널을 통해 결과를 전달할 수 있습니다. 사용자는 데이터 소스, 주기, 임계값, 예상 출력, 소유자 및 에스컬레이션 경로를 정의해야 합니다.

아키텍처 및 거버넌스

데이터 맵이란 무엇이며, 누가 소유해야 하나요?

데이터 맵은 중요한 테이블, 열, 관계, 쿼리 패턴 및 비즈니스 컨텍스트를 캡처하는 조직 수준의 컨텍스트 레이어입니다. Computer가 비즈니스 질문을 웨어하우스 기반 쿼리로 변환하는 데 도움을 줍니다. 데이터 플랫폼, 분석 엔지니어링 또는 데이터 거버넌스 소유자가 이를 유지 관리하고, 권한 있는 메트릭을 정의하고, 제안된 변경 사항을 검토하고, 지속적인 보조 컨텍스트를 추가해야 합니다.

웨어하우스가 기록 시스템으로 유지되나요?

네. 데이터 맵은 데이터 탐색 방법에 대한 컨텍스트를 저장합니다. 현재 메트릭에는 여전히 활성 연결이 필요하며, SQL은 고객의 Snowflake 또는 Databricks 환경에서 실행됩니다. 웨어하우스는 데이터, 연산, 권한, 쿼리 기록 및 액세스 정책의 권한 있는 소스로 유지됩니다.

ID와 권한은 어떻게 적용되나요?

Computer는 커넥터와 함께 사용자 OAuth를 사용합니다. 각 사용자는 개별 계정으로 로그인하며, 쿼리는 해당 계정의 구성된 역할 컨텍스트 내에서 실행됩니다. 웨어하우스 네이티브 권한 부여, 행 필터, 열 정책 및 역할 구성이 권한 있는 제어로 유지됩니다. 특정 커넥터에 대한 공유 서비스 계정도 지원되지만, 각 사용자의 개별 권한 대신 서비스 계정의 액세스 모델이 적용됩니다.

Computer가 웨어하우스, SaaS 애플리케이션, 파일 및 웹 전반의 데이터를 대조할 수 있나요?

Computer는 단일 워크플로우에서 활성화된 소스의 정보를 결합할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 엔티티 해소의 필요성이 없어지는 것은 아닙니다. 주요 리포팅을 위해 업스트림에서 표준 고객, 제품 및 계정 식별자를 유지 관리하고, 승인된 크로스워크를 문서화하고, 각 메트릭의 단일 진실 공급원을 정의하세요.

정확성 및 감사 가능성

데이터 팀은 생성된 SQL과 답변을 어떻게 검증해야 하나요?

Computer는 검토 가능한 SQL을 생성합니다. 데이터 팀은 SQL을 검사하고, 주요 출력을 신뢰할 수 있는 리포트와 비교하고, 엣지 케이스를 테스트하고, 데이터 맵에서 누락된 비즈니스 컨텍스트를 수정해야 합니다.

시스템 간에 의견이 일치하지 않을 때 권한 있는 메트릭이 어떻게 선택되나요?

데이터 팀은 결정을 명시적으로 내려야 합니다. 관리자는 데이터 맵을 편집하여 승인된 정의가 라이브 그라운드 트루스가 되도록 할 수 있으며, 지속적인 비즈니스 정의는 보조 컨텍스트에 배치할 수 있습니다. 충돌하는 사용자 수정 사항은 자동으로 해결되지 않고 수동 검토로 라우팅됩니다. 모든 주요 메트릭에 대해 표준 소스, 그레인, 필수 필터, 소유자 및 알려진 대안을 문서화하세요.

사용 가능한 감사 흔적은 무엇인가요?

Perplexity 감사 로그는 사용자 입력, 에이전트 작업, 완료, 오류 및 관리 변경 사항 전반의 이벤트를 캡처합니다. Snowflake 및 Databricks와 같은 데이터 웨어하우스는 권한 있는 웨어하우스 쪽 쿼리 및 ID 기록을 유지합니다.

감사자를 위해 모든 답변을 정확하게 재현할 수 있나요?

정확한 결정론적 재생은 공개적으로 문서화되거나 보장되지 않습니다. 감사 로그, 스레드, 검토 가능한 SQL, 데이터 맵 버전 기록 및 웨어하우스 기록은 실행을 재구성하는 데 도움이 될 수 있지만, 모든 답변을 데이터, 권한, 데이터 맵 및 모델 런타임의 불변 스냅샷에 바인딩하는 문서화된 식별자는 없습니다. 엄격한 재현성 요구 사항이 있는 조직은 자체적인 버전 관리된 증거 매니페스트를 보존해야 합니다.

보안 및 규정 준수

데이터는 어디에 유지되며, 모델 학습에 사용되나요?

기업 데이터는 Perplexity 모델을 학습시키거나 미세 조정하는 데 사용되지 않습니다. Computer 작업은 격리된 샌드박스에서 실행되며, 자격 증명은 샌드박스와 함께 파기됩니다. 세션 아티팩트와 웨어하우스 쿼리 기록은 별도로 거버넌스가 적용됩니다. 첨부된 세션 파일은 7일 후에 삭제됩니다. Enterprise 조직을 위해 추가적인 구성 가능한 보존 설정을 사용할 수 있습니다.