자신의 방식으로 질문하세요.
비즈니스 질문으로 시작하세요. FastBI가 연결된 데이터에 대한 SQL로 변환합니다.
FastBI Analysis는 연결된 데이터를 결정으로 바꿉니다. 데이터 팀을 만들지 않고도 일상적인 말 질문, 검증 가능한 SQL, 공유 가능한 보고서를 활용하세요.
FastBI는 채팅 안에서 질문을 검증된 SQL, 신뢰할 수 있는 설명, 이를 뒷받침하는 근거로 바꿉니다.
01질문에서 이해로
매출은 변했고 주문은 늘었습니다. 뭔가 맞지 않습니다. 일상적인 말로 질문하고 답변의 수치와 SQL을 살펴보세요.
순매출이 왜 줄었나요?
순매출이 $31k 감소했습니다. 환불은 $28k 증가했고 총매출은 $3k 감소했습니다. 다음 질문은 어떤 제품이 환불을 유발했는지입니다.
analytics.orders총매출에서 환불 차감
SELECT
month,
SUM(gross_sales - refunds) AS net_revenue
FROM analytics.orders
WHERE month IN ('2026-02', '2026-03')
GROUP BY month
ORDER BY month;비즈니스 질문으로 시작하세요. FastBI가 연결된 데이터에 대한 SQL로 변환합니다.
설명의 근거인 쿼리와 결과를 확인해 답에 도달한 과정을 이해하세요.
결과를 제품, 기간, 고객별로 살펴보세요. 하나의 답이 더 나은 질문으로 이어지게 하세요.
02사용자의 데이터. 사용자의 비즈니스 로직.
테이블은 이야기의 일부를 보여줍니다. 정의와 소스 간 관계가 나머지를 설명합니다. 그 맥락을 분석에 가져오세요.
익숙한 이름에도 서로 다른 계산 방식이 숨어 있을 수 있습니다. 정의를 데이터 가까이에 두세요.
환불 후 남는 매출을 측정하세요.
고객 기록을 주문 및 캠페인 데이터와 연결해 하나의 대시보드를 넘어 여정을 탐색하세요.
테이블, 열, 관계의 맥락을 분석에 제공하세요.
비즈니스 지식을 데이터 옆에 보관해 익숙한 지표를 매번 새로 설명할 필요를 없애세요.
연결된 소스를 함께 탐색하세요. 요금제에 따라 소스 간 분석을 사용할 수 있습니다.
03유용한 답에서 공유된 뷰로
발견한 차트와 표를 팀이 다시 볼 수 있는 보고서로 만드세요. 설명을 수치 가까이에 두세요.
핵심 지표, 추세, 설명을 한곳에 모으세요.
인터랙티브 보고서 예시주문량은 늘었지만 환불 증가로 남는 매출은 줄었습니다.
필요한 보고서를 설명하고 유용한 차트와 표를 한데 모으세요.
경영진, 마케팅, 운영 팀이 답해야 하는 질문을 중심으로 보고서를 구성하세요.
Startup 및 SME 요금제에서 접근 제어가 적용된 보고서를 게시하세요.
MCP 서버
FastBI의 Model Context Protocol(MCP) 서버를 통해 다른 AI 어시스턴트에 통제된 접근 권한을 제공하세요. FastBI를 연결된 모든 데이터 소스의 게이트키퍼로 삼아 AI의 데이터 접근 방식을 한곳에서 관리하세요.
MCP 호환 어시스턴트가 하나의 연결로 FastBI의 분석, 보고서, 데이터 카탈로그를 활용하도록 하세요.
허용할 기능을 선택하세요. FastBI는 연결된 사용자의 권한을 적용해 접근을 허가된 데이터로 제한합니다.
소스 자격 증명을 각 AI 도구와 공유하는 대신 FastBI에서 관리하세요. 범위와 만료일이 지정된 토큰을 사용하고 접근이 더 이상 필요하지 않으면 취소하세요.
Starter부터 SME까지 좌석 요금제에 분석 용량과 선택 종량제가 제공됩니다. 웨어하우스 쿼리 비용은 연결된 소스에 남고 Lake 스토리지와 스캔은 별도로 청구됩니다.
전체 요금 보기 →얼리 액세스 대기 목록에 등록하세요.