평가 방법
근거를 보고, 두 AI의 판단을 비교하고, 고르세요. 공개된 평가 기준과 출처가 있는 근거 자료만으로 Claude와 ChatGPT가 각자 평가하고, 서로의 의견을 검토해 다시 판단합니다. 의견이 갈린 부분과 근거가 없어 판단하지 못한 부분도 그대로 보여 드립니다. 기준은 사람이, 측정·검증은 기계가, 해석은 AI 모델이 맡습니다.
평가는 이렇게 만들어집니다
01 · 사람
기준 공개
카테고리마다 평가 항목, 가중치, 1·3·5점 기준 문장을 정해 공개합니다.
02 · 근거
출처 있는 자료만
공식 문서·릴리스 노트·보도자료·공시를 원천 링크·수집일과 함께 고정합니다. 가격은 평가하지 않습니다.
03 · AI
따로 평가, 함께 검토
두 모델이 서로 모른 채 평가한 뒤, 상대의 논리를 보고 바꿀지 정합니다. 바꾼 이유도 남깁니다.
04 · 기계
검증과 집계
인용한 근거를 기계가 대조하고, 근거를 찾지 못한 항목은 기본값(3점)으로 넣되 「자료 없음」 으로 따로 표시합니다.
평가 패널
- Claude — 참여 (Claude Opus (최신))
- ChatGPT — 참여 (GPT-6-Luna · 개발 단계 저가 모델, 정식 운영은 GPT-6.1-Sol)
- Gemini — 보류: 사용자(구독) 계정으로 헤드리스 호출 경로가 없어 보류 (2026-10-21)
평가 관점은 솔루션을 도입해 쓰는 조직의 실사용자(업체는 발주·수강하는 조직)로 고정합니다. 평가마다 실제로 응답한 모델 ID 가 기록되어, 모델이 다른 평가는 구분됩니다.
진행 순서
- 기준 공개 — 카테고리마다 축·항목·가중치와 1·3·5점 기준 문장을 정합니다.
- 근거 고정 — 공식 문서·릴리스 노트·제조사 보도자료·전자공시·조달·인증 기록 등을 출처·수집일과 함께 스냅샷으로 고정합니다. 출처는 사실이 실린 원천(1차 자료)을 링크하고, 언론·기업정보 서비스처럼 2차 자료이면 원천을 함께 적습니다(원천이 비공개면 그 사실을 적습니다). 제조사가 직접 제공한 비공개 자료는 「제조사 제공」 으로 구분합니다. 가격 자료는 모델에 넘기지 않습니다.
- 1차 평가 — 각 모델이 서로의 결과를 모른 채 같은 기준·같은 근거로 평가합니다.
- 2차 교차 검토 — 다른 모델의 결과를 익명(평가자 A/B)으로 보고, 근거에 비추어 더 타당할 때만 바꿉니다. 바꾸면 이유를 적어야 하고, 이유 없는 변경은 무시됩니다.
- 기계 검증·집계 — 인용한 근거가 실제로 있는지 검사하고 항목·축·종합 점수를 계산합니다.
- 편집자 검토·게시 — 편집자는 점수와 서술을 고치지 않습니다. 근거를 보강해 다시 평가하거나 편집자 노트를 달 수 있을 뿐입니다. 지금은 개발 단계라 게시 전 평가도 그대로 공개하며, 「미게시」 로 표시합니다.
판정 규칙
- 모델은 함께 제공된 근거 자료로만 평가합니다. 일반 지식은 근거가 아닙니다.
- 점수는 3점(기본 수준)에서 출발합니다. 근거로 확인된 강점은 더해 최고 5점, 제약·미흡은 빼서 최저 1점까지 매깁니다. 근거가 「지원하지 않는다」고 밝히면 낮은 점수를 줍니다.
- 근거에서 확인되지 않은 것을 「없다」로 보지 않습니다. 모델은 판단 불가로 답하고, 집계에서 기본값 3점을 넣어 「자료 없음 · 기본값 3」 으로 따로 표시합니다. 근거가 일부만 있으면 확인된 범위로 채점합니다.
- 가격·비용은 평가하지 않습니다.
- 현재 출시된 기능만 채점합니다. 발표된 계획·로드맵·「예정」 기능은 점수에 넣지 않고, 미리보기·베타 기능은 정식 기능보다 낮게 봅니다.
- 점수를 준 항목은 근거 번호를 인용해야 하며, 없는 근거를 인용하면 그 점수는 버려지고 기본값으로 반영됩니다. 서술의 숫자가 근거에 그대로 없으면 점수는 두고 「수치 확인 필요」로 표시합니다.
- 항목 점수는 두 모델 점수의 중앙값입니다(판정하지 못한 쪽은 기본값 3점). 두 모델이 모두 판정했을 때 점수 차 1 이하는 「합의」, 2 이상은 「엇갈림」입니다.
- 판정된 항목이 절반 미만인 축은 점수를 내지 않습니다. 종합 점수(10점 만점)는 점수가 있는 축만으로 계산하고, 반영된 축의 비율을 함께 표시합니다. 축 항목의 절반 넘게가 「자료 없음」 이면 그 축에 「근거 부족」 을 표시합니다.
- 기준표가 바뀐 뒤 아직 새 기준으로 재평가하지 않은 결과는 「이전 기준」·「최신 기준 아님」 으로 표시하며, 새 기준 결과와 점수를 직접 비교하지 않습니다.
- 성능처럼 자체 벤치마크로만 채점하는 항목은 벤치마크가 공개되기 전까지 판단 불가입니다.
- 모든 제품 카테고리에 공통 「AI 적합도」 축(내장 AI 기능·AI·LLM 연동·AI 데이터 지원·AI 사용 통제)이 있습니다. 이 축은 선택 축이라 기본 종합 점수에는 들어가지 않고, 화면에서 「AI 적합도 포함」 을 켜면 넣어서 계산한 종합을 보여 줍니다. AI 기능은 있으면 대개 공개·홍보되므로, 이 축의 항목은 근거를 찾지 못하면 기본값 3점이 아니라 「기능 없음」(1점)으로 반영합니다. 「AI 데이터 지원」 은 카테고리에 맞게 정의하며, 해당 없는 카테고리(SQL 클라이언트·데이터 모델링·리포팅)에는 두지 않습니다.
- 모든 카테고리에 「인지도·공개 자료」 축이 있습니다. 사용 기반(인지도)과 국내 사용 기반은 공공 통계·조달 실적·공개 도입 사례로 판단하고, 공개 자료 풍부성은 근거 묶음의 출처 구성을 코드가 요약한 개요로 판단합니다. 이 항목만은 공개 자료가 확인되지 않는 것 자체가 낮은 점수의 근거가 됩니다.
업체 평가
- 컨설팅·교육 업체는 사업분야가 1단계 기준입니다(DA·데이터 모델링, 데이터 거버넌스·메타데이터, 데이터 품질 진단, 데이터 이행·통합, 데이터 플랫폼·DW 구축, DB 튜닝·성능 진단, BI 컨설팅·교육).
- 업체가 하는 사업분야마다 같은 하위 기준(전문성·수행 실적·교육·도구)을 따로 채점합니다. 그 분야와 무관한 근거는 그 분야 점수에 쓰지 않습니다.
- 업체 종합은 사업분야들이 가중치 90을 똑같이 나누고, 업체 공통 「인지도·공개 자료」 가 10을 갖습니다. 분야 점수는 그 분야 하위 기준 점수를 10점 만점으로 바꾼 값이며, 분야별 순위는 이 분야 점수로 매깁니다.
- 설립·매출·직원 수 같은 기업 정보는 참고용이며 점수에 쓰지 않습니다. 값마다 기준 시점과 원천(전자공시·업체 공개·기업정보 서비스)을 함께 보입니다.
사용자 요청
로그인한 사용자는 재평가와 신규 평가 대상을 요청할 수 있고, 요청 수는 재평가 대상을 고르는 우선순위에 쓰입니다. 재평가가 끝나면 그 대상의 요청 수는 초기화됩니다. 요청에 적은 글은 평가 모델에 그대로 넘기지 않습니다 — 근거 조사의 단서로만 쓰고, 공개 자료로 확인된 내용만 근거가 됩니다.
한국 기준과 글로벌 기준
현재 평가는 한국 기준입니다 — 한국에서 도입·운영하는 경우를 기준으로 한글 처리, 국내 지원, 국산 DBMS, 공공 요건 같은 한국 전용 항목을 포함합니다. 글로벌 기준 평가는 같은 기준표에서 한국 전용 항목을 빼고, 남은 축의 가중치를 비율대로 다시 나누어 따로 실시합니다. 두 기준의 점수는 항목 구성이 달라 서로 직접 비교하지 않습니다.
카테고리별 기준표
평가 기준은 카테고리마다 따로 정의됩니다. 줄을 누르면 축·항목과 1·3·5점 기준 문장이 펼쳐집니다. 「컨설팅·교육 업체」 기준표의 분야 축(전문성·수행 실적·교육·도구)은 업체의 사업분야마다 펼쳐서 씁니다.
범용 RDBMS v0.5 초안
관점(한국 기준): 솔루션을 도입해 쓰는 조직의 실사용자(개발자·DBA·운영 담당) 입장에서, 한국에서 도입·운영하는 경우를 기준으로 평가한다.
기능 완성도
- SQL 표현력 — 업무 SQL 을 우회 없이 작성할 수 있는가? (윈도 함수, CTE·재귀 CTE, MERGE/UPSERT, JSON 처리)
- 1점 주요 기능 중 둘 이상이 없어 애플리케이션 코드로 우회해야 한다
- 3점 대부분 지원하지만 일부는 제약이 크거나 비표준 문법뿐이다
- 5점 모두 지원하고 표준 문법을 따른다
- 트랜잭션·동시성 — 읽기와 쓰기가 서로 막지 않고, 필요한 격리 수준을 고를 수 있는가?
- 1점 읽기·쓰기 잠금 충돌이 흔하고 격리 수준 선택이 제한적이다
- 3점 MVCC 를 지원하지만 격리 수준이나 잠금 동작에 알려진 제약이 있다
- 5점 MVCC 와 표준 격리 수준을 모두 지원하고 동작이 문서화되어 있다
- 물리 설계 선택지 — 대용량 테이블을 다룰 수단이 충분한가? (파티셔닝, 인덱스 종류, 압축)
- 1점 파티셔닝이 없거나 인덱스가 B-tree 뿐이다
- 3점 파티셔닝과 몇 가지 인덱스를 지원하지만 유지보수 제약이 있다
- 5점 선언적 파티셔닝, 다양한 인덱스(부분·함수·전문 검색 등), 압축을 지원한다
- 확장성(기능) — 저장 프로시저·사용자 정의 함수·확장 모듈로 기능을 넓힐 수 있는가?
- 1점 서버 측 로직 작성 수단이 거의 없다
- 3점 프로시저·함수는 되지만 확장 모듈 생태계가 작다
- 5점 프로시저·함수·확장 모듈을 모두 지원하고 생태계가 활발하다
성능
- OLTP 처리량 — 자체 벤치마크(OLTP 시나리오)에서 같은 하드웨어 기준 처리량·지연 시간은 어떤가?
- 1점 비교 대상 중 하위권이고 부하가 늘면 지연 시간이 급격히 나빠진다
- 3점 비교 대상 중 중간 수준이다
- 5점 비교 대상 중 상위권이고 부하가 늘어도 지연 시간이 안정적이다
- 분석 쿼리 응답 — 자체 벤치마크(집계·조인 위주 분석 쿼리)에서 응답 시간은 어떤가?
- 1점 비교 대상 중 하위권이다
- 3점 비교 대상 중 중간 수준이다
- 5점 비교 대상 중 상위권이다
- 튜닝 수단 — 느린 쿼리를 찾고 고칠 수단이 있는가? (실행계획 확인, 실제 실행 통계, 힌트·통계 관리)
- 1점 실행계획 확인 외에는 수단이 거의 없다
- 3점 실행계획과 기본 통계는 있지만 실제 실행 통계나 쿼리 이력이 부족하다
- 5점 실제 실행 통계, 쿼리 이력, 통계·계획 제어 수단을 모두 제공한다
사용성
- 설치·초기 설정 — 개발 환경과 운영 환경을 빠르게 준비할 수 있는가? (패키지, 컨테이너 이미지, 기본 설정의 적정성)
- 1점 설치가 복잡하고 기본 설정을 대폭 바꿔야 운영할 수 있다
- 3점 설치는 쉽지만 운영용 설정은 상당한 조정이 필요하다
- 5점 공식 패키지·컨테이너 이미지가 있고 설정 가이드가 명확하다
- 도구·드라이버 생태계 — 주요 언어 드라이버, ORM, 클라이언트 도구, 마이그레이션 도구가 이 DB 를 잘 지원하는가?
- 1점 공식 드라이버가 일부 언어뿐이고 주요 ORM·도구 지원이 약하다
- 3점 주요 언어와 도구는 지원하지만 일부는 비공식이거나 기능이 제한된다
- 5점 주요 언어·ORM·도구가 공식적으로 폭넓게 지원한다
- 문서 품질 — 문제를 문서만으로 해결할 수 있는가? (완결성, 예제, 버전별 구분)
- 1점 문서가 부족하거나 오래되어 커뮤니티 글에 의존해야 한다
- 3점 공식 문서는 충분하지만 예제가 부족하거나 버전 구분이 약하다
- 5점 버전별로 완결된 문서와 예제가 있다
운영·확장성
- 고가용성·복제 — 장애 시 서비스를 이어갈 수 있는가? (복제 방식, 자동 장애 조치, 데이터 유실 범위)
- 1점 복제나 장애 조치를 외부 도구로 직접 구성해야 하고 유실 범위가 불분명하다
- 3점 복제는 내장이지만 자동 장애 조치는 외부 도구가 필요하다
- 5점 동기·비동기 복제와 자동 장애 조치가 공식 지원되고 유실 범위가 문서화되어 있다
- 백업·복구 — 운영 중 백업과 특정 시점 복구(PITR)가 가능한가?
- 1점 서비스를 멈춰야 백업할 수 있거나 PITR 이 없다
- 3점 온라인 백업과 PITR 이 되지만 절차가 수작업 위주다
- 5점 온라인 백업·증분 백업·PITR 을 공식 도구로 지원한다
- 관측성 — 운영 상태를 볼 수 있는 지표·뷰가 충분하고 모니터링 도구와 연동되는가?
- 1점 내부 상태를 보는 수단이 거의 없다
- 3점 기본 지표는 있지만 대기 이벤트·세션 수준 정보가 부족하다
- 5점 세션·대기 이벤트·자원 사용 지표를 제공하고 표준 모니터링 도구와 연동된다
- 수평 확장 — 단일 서버 한계를 넘을 때 선택지가 있는가? (읽기 분산, 샤딩, 클러스터)
- 1점 단일 서버 외 선택지가 없다
- 3점 읽기 복제본 분산은 되지만 쓰기 확장은 외부 솔루션이 필요하다
- 5점 읽기·쓰기 모두 확장할 공식 수단이 있다
- 관리형 서비스 선택지 — 주요 클라우드에서 관리형 서비스로 쓸 수 있는가?
- 1점 관리형 서비스가 없다
- 3점 한두 곳의 클라우드에서만 관리형 서비스를 제공한다
- 5점 여러 주요 클라우드에서 관리형 서비스를 제공한다
한국 환경
- 한글 처리 한국 전용 — 한글 저장·정렬·검색이 기본 설정 또는 간단한 설정으로 올바르게 동작하는가?
- 1점 한글 정렬이나 검색에 알려진 문제가 있고 해결이 어렵다
- 3점 올바르게 동작하지만 별도 설정이나 확장이 필요하다
- 5점 기본 설정으로 한글 정렬·검색(형태소 포함)이 올바르게 동작한다
- 국내 기술 지원 한국 전용 — 국내에서 한국어로 기술 지원·교육·유지보수 계약을 받을 수 있고, 한국어 문서가 있는가?
- 1점 국내 지원 채널이 없다
- 3점 협력사를 통한 지원은 있지만 범위나 품질이 제한적이다
- 5점 제조사 또는 공식 협력사가 국내에서 직접 지원한다
- 공공 도입 요건 한국 전용 — 공공 사업 도입에 필요한 인증·등록(GS 인증, 조달 등록 등)을 갖추었는가?
- 1점 관련 인증·등록이 없다
- 3점 일부만 갖추었다
- 5점 GS 인증과 조달 등록을 모두 갖추었다
- 기존 시스템 전환 한국 전용 — 국내에 많이 깔린 기존 DB(주로 Oracle)에서 옮겨 오기 쉬운가? (문법 호환, 전환 도구, 전환 사례)
- 1점 호환성이 낮고 전환 도구·사례가 거의 없다
- 3점 부분 호환이며 전환 도구는 있지만 상당한 수작업이 필요하다
- 5점 호환성이 높고 공식 전환 도구와 국내 전환 사례가 있다
- 국내 리전 관리형 한국 전용 — 국내(한국) 리전에서 관리형 서비스로 쓸 수 있는가?
- 1점 국내 리전 관리형 서비스가 없다
- 3점 한 곳에서만 국내 리전으로 제공한다
- 5점 여러 곳에서 국내 리전 관리형 서비스를 제공한다
- 국내 사용 기반 한국 전용 — 국내에서 널리 쓰이는가? (공공 통계·조달 실적, 공개된 국내 도입 사례)
- 1점 국내 사용 근거가 거의 없다
- 3점 국내 도입 사례가 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 공공 통계·조달 실적 같은 독립 근거나 다수의 공개 국내 사례로 확인된다
인지도·공개 자료
- 사용 기반(인지도) — 널리 쓰이는가? (공개된 도입 사례, 사용자 커뮤니티, 독립 시장 조사)
- 1점 사용 근거가 거의 없다
- 3점 도입 사례나 커뮤니티 활동이 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 독립 조사나 다수의 공개 도입 사례로 널리 쓰임이 확인된다
- 공개 자료 풍부성 — 공식 문서·릴리스 노트·기술 자료가 누구나 볼 수 있게 공개되어 있고 최신인가?
- 1점 공개 기술 자료가 거의 없거나 오래되었다(마케팅 자료뿐)
- 3점 공식 문서가 일부 공개되었지만 범위나 최신성이 부족하다
- 5점 버전별 공식 문서와 릴리스 노트가 최신으로 공개되어 있다
AI 적합도
- 내장 AI 기능 — 제품 안에서 AI 기능(자연어 질의·생성, 자동 추천·분석, AI 어시스턴트 등)을 쓸 수 있는가?
- 1점 AI 기능이 없다고 밝히거나 근거가 없다
- 3점 일부 AI 보조 기능이 있다(미리보기·제한적)
- 5점 핵심 작업 흐름에 AI 기능이 정식으로 들어가 있다
- AI·LLM 연동 — 외부 AI·LLM·에이전트와 연동할 수 있는가? (API, MCP 서버, 플러그인, 외부 LLM 연결 설정)
- 1점 연동 수단이 없다
- 3점 API 등 일반 연동 수단으로 간접 연동만 된다
- 5점 LLM·에이전트 연동(MCP·전용 커넥터·LLM 선택)을 공식 지원한다
- AI 데이터 지원 — 벡터 타입·벡터 인덱스·DB 안 임베딩 생성·ML 모델 실행 등 AI 워크로드용 데이터 기능을 지원하는가?
- 1점 관련 기능이 없다
- 3점 일부 기능이나 외부 연계로 지원한다
- 5점 AI·ML 데이터 기능을 내장해 폭넓게 지원한다
- AI 사용 통제 — AI 기능 사용 시 데이터 외부 전송 통제, 자체·사내 모델 선택, 사용 기록·권한 관리 등 통제 수단이 있는가?
- 1점 통제 수단이 없다
- 3점 일부 통제(기능 끄기 등)만 있다
- 5점 외부 전송 통제·사내 모델 선택·사용 기록·권한을 갖췄다
DW용 데이터베이스 v0.5 초안
관점(한국 기준): 대량 데이터를 집계·분석하는 실사용자(데이터 엔지니어·분석가·운영 담당) 입장에서, 한국에서 도입·운영하는 경우를 기준으로 평가한다.
질의 기능
- 분석 SQL — 윈도 함수·CTE·근사 집계·배열/JSON 처리 등 분석 SQL 을 충분히 지원하는가?
- 1점 기본 집계 정도만 된다
- 3점 대부분 지원하지만 일부는 비표준이거나 제약이 크다
- 5점 분석 SQL 을 폭넓게 지원한다
- 조인·갱신 — 큰 테이블 간 조인과 데이터 갱신·삭제를 어느 정도 지원하는가?
- 1점 조인·갱신이 매우 제한적이다
- 3점 되지만 알려진 제약이 크다
- 5점 조인 알고리즘 선택과 갱신·삭제를 실용적으로 지원한다
- 외부 데이터 질의 — 객체 저장소(S3 등)·데이터 레이크 형식(Parquet·Iceberg 등)을 직접 질의할 수 있는가?
- 1점 적재한 데이터만 질의한다
- 3점 일부 형식만 직접 질의한다
- 5점 주요 파일·테이블 형식을 직접 질의한다
성능 구조
- 저장 구조 — 컬럼 저장·압축·정렬 키·파티션 등 분석 성능을 위한 저장 수단이 있는가?
- 1점 행 저장 위주다
- 3점 컬럼 저장은 있지만 튜닝 수단이 적다
- 5점 컬럼 저장·압축·정렬·파티션·사전 집계 수단을 갖췄다
- 분석 쿼리 응답 — 자체 벤치마크(집계·조인 위주 분석 쿼리)에서 응답 시간은 어떤가?
- 1점 비교 대상 중 하위권이다
- 3점 비교 대상 중 중간 수준이다
- 5점 비교 대상 중 상위권이다
- 적재 — 대량 일괄 적재와 스트리밍(Kafka 등) 적재를 지원하는가?
- 1점 일괄 적재만 된다
- 3점 스트리밍은 외부 도구가 필요하다
- 5점 일괄·스트리밍 적재를 모두 내장 지원한다
운영·확장
- 분산·복제 — 샤딩·복제로 노드를 늘리고 장애에 대비할 수 있는가?
- 1점 단일 노드뿐이다
- 3점 분산은 되지만 구성·운영이 복잡하다
- 5점 분산·복제·노드 추가를 공식 수단으로 지원한다
- 백업·복구 — 운영 중 백업과 복구 수단이 있는가?
- 1점 없다
- 3점 수작업 절차 위주다
- 5점 공식 백업·복구 도구가 있다
- 관측성 — 쿼리 이력·자원 사용 지표를 보고 표준 모니터링 도구와 연동할 수 있는가?
- 1점 수단이 거의 없다
- 3점 기본 지표만 있다
- 5점 쿼리 이력·자원 지표를 제공하고 표준 도구와 연동된다
도입·생태계
- 관리형 서비스 — 주요 클라우드에서 관리형 서비스로 쓸 수 있는가?
- 1점 관리형 서비스가 없다
- 3점 한두 곳의 클라우드에서만 관리형 서비스를 제공한다
- 5점 여러 주요 클라우드에서 관리형 서비스를 제공한다
- 연동 생태계 — BI 도구·드라이버·ETL 도구가 이 DB 를 잘 지원하는가?
- 1점 연동이 적다
- 3점 주요 도구 일부가 지원한다
- 5점 주요 BI·ETL·드라이버가 폭넓게 지원한다
한국 환경
- 한글 처리 한국 전용 — 한글 저장·정렬·문자열 검색이 올바르게 동작하는가?
- 1점 알려진 문제가 있다
- 3점 별도 설정이 필요하다
- 5점 기본으로 올바르게 동작한다
- 국내 지원·자료 한국 전용 — 국내 기술 지원과 한국어 자료가 있는가?
- 1점 없다
- 3점 둘 중 하나만 있다
- 5점 모두 있다
- 국내 리전 관리형 한국 전용 — 국내(한국) 리전에서 관리형 서비스로 쓸 수 있는가?
- 1점 국내 리전 관리형 서비스가 없다
- 3점 한 곳에서만 국내 리전으로 제공한다
- 5점 여러 곳에서 국내 리전 관리형 서비스를 제공한다
- 국내 사용 기반 한국 전용 — 국내에서 널리 쓰이는가? (공공 통계·조달 실적, 공개된 국내 도입 사례)
- 1점 국내 사용 근거가 거의 없다
- 3점 국내 도입 사례가 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 공공 통계·조달 실적 같은 독립 근거나 다수의 공개 국내 사례로 확인된다
인지도·공개 자료
- 사용 기반(인지도) — 널리 쓰이는가? (공개된 도입 사례, 사용자 커뮤니티, 독립 시장 조사)
- 1점 사용 근거가 거의 없다
- 3점 도입 사례나 커뮤니티 활동이 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 독립 조사나 다수의 공개 도입 사례로 널리 쓰임이 확인된다
- 공개 자료 풍부성 — 공식 문서·릴리스 노트·기술 자료가 누구나 볼 수 있게 공개되어 있고 최신인가?
- 1점 공개 기술 자료가 거의 없거나 오래되었다(마케팅 자료뿐)
- 3점 공식 문서가 일부 공개되었지만 범위나 최신성이 부족하다
- 5점 버전별 공식 문서와 릴리스 노트가 최신으로 공개되어 있다
AI 적합도
- 내장 AI 기능 — 제품 안에서 AI 기능(자연어 질의·생성, 자동 추천·분석, AI 어시스턴트 등)을 쓸 수 있는가?
- 1점 AI 기능이 없다고 밝히거나 근거가 없다
- 3점 일부 AI 보조 기능이 있다(미리보기·제한적)
- 5점 핵심 작업 흐름에 AI 기능이 정식으로 들어가 있다
- AI·LLM 연동 — 외부 AI·LLM·에이전트와 연동할 수 있는가? (API, MCP 서버, 플러그인, 외부 LLM 연결 설정)
- 1점 연동 수단이 없다
- 3점 API 등 일반 연동 수단으로 간접 연동만 된다
- 5점 LLM·에이전트 연동(MCP·전용 커넥터·LLM 선택)을 공식 지원한다
- AI 데이터 지원 — 벡터 저장·검색, 임베딩 생성, ML 모델 학습·추론 연계 등 AI 분석용 데이터 기능을 지원하는가?
- 1점 관련 기능이 없다
- 3점 일부 기능이나 외부 연계로 지원한다
- 5점 AI·ML 데이터 기능을 내장해 폭넓게 지원한다
- AI 사용 통제 — AI 기능 사용 시 데이터 외부 전송 통제, 자체·사내 모델 선택, 사용 기록·권한 관리 등 통제 수단이 있는가?
- 1점 통제 수단이 없다
- 3점 일부 통제(기능 끄기 등)만 있다
- 5점 외부 전송 통제·사내 모델 선택·사용 기록·권한을 갖췄다
메모리 DB v0.5 초안
관점(한국 기준): 초저지연 처리가 필요한 업무(금융 거래·통신·실시간 서비스 등)에 메모리 DB 를 도입해 쓰는 조직의 실사용자(개발자·DBA·운영 담당) 입장에서, 한국에서 도입·운영하는 경우를 기준으로 평가한다.
기능
- SQL·트랜잭션 — 표준 SQL 과 트랜잭션(ACID)·격리 수준을 지원하는가?
- 1점 SQL 이나 트랜잭션 지원이 제한적이다
- 3점 표준 SQL·트랜잭션을 지원하지만 일부 제약이 있다
- 5점 표준 SQL·ACID 트랜잭션·격리 수준을 폭넓게 지원한다
- 데이터 지속성 — 메모리 데이터를 로그·체크포인트·스냅숏으로 보존하고 장애 후 복구할 수 있는가?
- 1점 장애 시 데이터 보존 수단이 약하다
- 3점 지속성 수단은 있지만 설정·복구 절차에 제약이 있다
- 5점 로그·체크포인트로 지속성을 보장하고 복구 절차가 문서화되어 있다
- 메모리·디스크 혼용 — 메모리 테이블과 디스크 테이블을 함께 쓰거나 메모리 용량을 넘는 데이터를 처리할 수 있는가?
- 1점 메모리 용량 안에서만 쓸 수 있다
- 3점 혼용은 되지만 제약이 크다
- 5점 메모리·디스크 테이블 혼용과 용량 초과 처리를 공식 지원한다
성능
- 응답 지연 — 자체 벤치마크에서 트랜잭션 응답 지연과 처리량은 어떤가?
- 1점 비교 대상 중 하위권이다
- 3점 비교 대상 중 중간 수준이다
- 5점 비교 대상 중 상위권이다
- 동시성 구조 — 잠금·래치를 줄인 동시성 구조(MVCC·잠금 없는 구조 등)가 문서화되어 있는가?
- 1점 동시성 구조 설명이 거의 없다
- 3점 기본 동시성 제어만 있다
- 5점 저지연 동시성 구조가 구체적으로 문서화되어 있다
- 메모리 효율 — 압축·데이터 구조·메모리 관리로 메모리를 효율적으로 쓰는가?
- 1점 관련 수단이 없다
- 3점 일부 수단만 있다
- 5점 압축·메모리 관리 수단을 폭넓게 제공한다
운영·확장성
- 고가용성·복제 — 이중화·복제·자동 장애 조치를 지원하는가?
- 1점 이중화 수단이 약하다
- 3점 복제는 되지만 자동 장애 조치에 제약이 있다
- 5점 이중화·복제·자동 장애 조치를 공식 지원한다
- 백업·복구 — 운영 중 백업과 시점 복구를 지원하는가?
- 1점 온라인 백업이 없다
- 3점 온라인 백업은 되지만 시점 복구가 제한적이다
- 5점 온라인 백업과 시점 복구를 공식 도구로 지원한다
- 수평 확장 — 샤딩·클러스터로 용량과 처리량을 늘릴 수 있는가?
- 1점 단일 서버뿐이다
- 3점 읽기 분산 정도만 된다
- 5점 샤딩·클러스터로 읽기·쓰기를 확장한다
- 관측성 — 성능 지표·세션·대기 정보를 보고 모니터링 도구와 연동할 수 있는가?
- 1점 수단이 거의 없다
- 3점 기본 지표만 있다
- 5점 세션·대기·자원 지표와 표준 도구 연동을 제공한다
사용성
- 설치·설정 — 설치와 메모리·지속성 설정이 명확하게 문서화되어 있는가?
- 1점 설치·설정이 복잡하고 문서가 부족하다
- 3점 설치는 쉽지만 운영 설정은 조정이 많이 필요하다
- 5점 설치·운영 설정 가이드가 명확하다
- 드라이버·도구 — 주요 언어 드라이버와 클라이언트·마이그레이션 도구가 지원되는가?
- 1점 드라이버가 일부 언어뿐이다
- 3점 주요 언어는 되지만 도구 지원이 약하다
- 5점 주요 언어·도구를 폭넓게 지원한다
- 문서 품질 — 공식 문서와 예제가 충분한가?
- 1점 문서가 부족하다
- 3점 공식 문서는 있지만 예제가 부족하다
- 5점 버전별 문서와 예제가 충분하다
한국 환경
- 국내 기술 지원 한국 전용 — 국내에서 한국어로 기술 지원·교육·유지보수 계약을 받을 수 있고, 한국어 문서가 있는가?
- 1점 국내 지원 채널이 없다
- 3점 협력사를 통한 지원은 있지만 범위나 품질이 제한적이다
- 5점 제조사 또는 공식 협력사가 국내에서 직접 지원한다
- 공공 도입 요건 한국 전용 — 공공 사업 도입에 필요한 인증·등록(GS 인증, 조달 등록 등)을 갖추었는가?
- 1점 관련 인증·등록이 없다
- 3점 일부만 갖추었다
- 5점 GS 인증과 조달 등록을 모두 갖추었다
- 국내 사용 기반 한국 전용 — 국내에서 널리 쓰이는가? (공공 통계·조달 실적, 공개된 국내 도입 사례)
- 1점 국내 사용 근거가 거의 없다
- 3점 국내 도입 사례가 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 공공 통계·조달 실적 같은 독립 근거나 다수의 공개 국내 사례로 확인된다
인지도·공개 자료
- 사용 기반(인지도) — 널리 쓰이는가? (공개된 도입 사례, 사용자 커뮤니티, 독립 시장 조사)
- 1점 사용 근거가 거의 없다
- 3점 도입 사례나 커뮤니티 활동이 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 독립 조사나 다수의 공개 도입 사례로 널리 쓰임이 확인된다
- 공개 자료 풍부성 — 공식 문서·릴리스 노트·기술 자료가 누구나 볼 수 있게 공개되어 있고 최신인가?
- 1점 공개 기술 자료가 거의 없거나 오래되었다(마케팅 자료뿐)
- 3점 공식 문서가 일부 공개되었지만 범위나 최신성이 부족하다
- 5점 버전별 공식 문서와 릴리스 노트가 최신으로 공개되어 있다
AI 적합도
- 내장 AI 기능 — 제품 안에서 AI 기능(자연어 질의·생성, 자동 추천·분석, AI 어시스턴트 등)을 쓸 수 있는가?
- 1점 AI 기능이 없다고 밝히거나 근거가 없다
- 3점 일부 AI 보조 기능이 있다(미리보기·제한적)
- 5점 핵심 작업 흐름에 AI 기능이 정식으로 들어가 있다
- AI·LLM 연동 — 외부 AI·LLM·에이전트와 연동할 수 있는가? (API, MCP 서버, 플러그인, 외부 LLM 연결 설정)
- 1점 연동 수단이 없다
- 3점 API 등 일반 연동 수단으로 간접 연동만 된다
- 5점 LLM·에이전트 연동(MCP·전용 커넥터·LLM 선택)을 공식 지원한다
- AI 데이터 지원 — 실시간 피처 제공·벡터 저장·검색 등 AI·ML 서비스가 요구하는 저지연 데이터 기능을 지원하는가?
- 1점 관련 기능이 없다
- 3점 일부 기능이나 외부 연계로 지원한다
- 5점 AI·ML 데이터 기능을 내장해 폭넓게 지원한다
- AI 사용 통제 — AI 기능 사용 시 데이터 외부 전송 통제, 자체·사내 모델 선택, 사용 기록·권한 관리 등 통제 수단이 있는가?
- 1점 통제 수단이 없다
- 3점 일부 통제(기능 끄기 등)만 있다
- 5점 외부 전송 통제·사내 모델 선택·사용 기록·권한을 갖췄다
데이터 모델링 도구 v0.5 초안
관점(한국 기준): 데이터 모델을 설계·관리하는 조직의 실사용자(데이터 아키텍트·모델러·DBA·개발자) 입장에서, 한국에서 도입·운영하는 경우를 기준으로 평가한다.
모델링 기능
- 표기법·모델 수준 — 논리·물리 모델을 구분해 다루고, 주요 표기법(IE·IDEF1X 등)과 관계·카디널리티·서브타입을 표현할 수 있는가?
- 1점 물리 테이블 그리기 수준이고 논리 모델 개념이 없다
- 3점 논리·물리 구분은 있지만 표기법이나 서브타입 표현에 제약이 있다
- 5점 논리·물리 모델, 복수 표기법, 서브타입·식별/비식별 관계를 모두 지원한다
- DDL 생성 (포워드 엔지니어링) — 모델에서 대상 DBMS 별 DDL 을 생성할 수 있는가? 지원 DBMS 범위는?
- 1점 DDL 생성이 없거나 1~2개 DBMS 만 지원한다
- 3점 주요 DBMS 몇 종의 DDL 을 생성하지만 세부 옵션이 제한적이다
- 5점 다수 DBMS 의 DDL 을 세부 옵션(파티션·인덱스·스토리지)까지 생성한다
- 리버스 엔지니어링·비교 — 운영 DB 나 DDL 에서 모델을 역으로 만들고, 모델과 DB 의 차이를 비교·동기화할 수 있는가?
- 1점 리버스 엔지니어링이 없다
- 3점 리버스는 되지만 비교·동기화(alter 스크립트) 기능이 약하다
- 5점 리버스·비교·변경 스크립트 생성을 모두 지원한다
- 대형 모델 관리 — 수백~수천 개 엔티티 모델을 주제영역·서브모델로 나누어 다룰 수 있는가?
- 1점 모델 분할 수단이 없다
- 3점 주제영역 분할은 되지만 탐색·검색 수단이 부족하다
- 5점 주제영역·서브모델·검색·영향도 분석으로 대형 모델을 다룰 수 있다
데이터 표준·품질
- 표준 사전 관리 — 단어·용어·도메인 표준 사전을 관리하고 모델에 적용할 수 있는가?
- 1점 표준 사전 기능이 없다
- 3점 명명 규칙 적용은 되지만 단어·용어·도메인을 체계적으로 관리하지 못한다
- 5점 단어·용어·도메인 사전을 관리하고 모델 속성에 적용·검사한다
- 모델 검증 — 표준 위반·누락(키 없음, 명명 위반 등)을 자동으로 찾아 보고할 수 있는가?
- 1점 검증 기능이 없다
- 3점 기본 검사만 있고 규칙을 바꿀 수 없다
- 5점 규칙을 정의해 모델 전체를 검사하고 보고서를 만든다
- 산출물 생성 — 테이블 정의서·엔티티 정의서 같은 문서를 모델에서 생성할 수 있는가?
- 1점 문서 생성이 없다
- 3점 고정 양식 보고서만 생성한다
- 5점 양식을 바꿔 다양한 형식(엑셀·HTML·PDF 등)으로 생성한다
협업·이력
- 동시 작업 — 여러 명이 같은 모델을 나누어 작업하고 병합할 수 있는가?
- 1점 파일을 주고받는 방식뿐이다
- 3점 공유 저장소는 있지만 충돌 해결·병합이 수작업에 가깝다
- 5점 체크인·체크아웃 또는 실시간 공동 편집과 병합을 지원한다
- 버전·변경 이력 — 모델 버전을 남기고 버전 간 차이를 비교할 수 있는가?
- 1점 버전 관리가 없다
- 3점 버전 저장은 되지만 차이 비교가 약하다
- 5점 버전 저장·비교·되돌리기를 지원한다
- 외부 연동 — 메타데이터를 다른 도구(카탈로그·형상관리·API)로 내보내거나 연동할 수 있는가?
- 1점 독자 파일 형식뿐이다
- 3점 몇 가지 형식으로 내보내기만 된다
- 5점 표준 형식 내보내기와 API·자동화 수단을 제공한다
도입·사용성
- 설치·실행 환경 — 설치형·웹·OS 지원 등 실행 환경 선택지가 충분한가?
- 1점 특정 OS 설치형뿐이고 설치 요건이 까다롭다
- 3점 설치형 위주이며 일부 환경만 지원한다
- 5점 웹·설치형 등 여러 실행 환경을 지원한다
- 문서·학습 자료 — 공식 문서와 학습 자료(튜토리얼·예제)가 충분한가?
- 1점 문서가 부족하다
- 3점 공식 문서는 있지만 학습 자료가 부족하다
- 5점 공식 문서·튜토리얼·예제가 충분하다
한국 환경
- 국산 DBMS·한글 한국 전용 — 국산 DBMS(Tibero·CUBRID·Altibase 등) DDL 지원과 한글 명칭 처리가 되는가?
- 1점 국산 DBMS 를 지원하지 않는다
- 3점 일부 국산 DBMS 만 지원한다
- 5점 주요 국산 DBMS 와 한글 논리명을 지원한다
- 국내 지원 한국 전용 — 국내에서 한국어 기술 지원·교육을 받을 수 있고, 한국어 문서가 있는가?
- 1점 국내 지원 채널이 없다
- 3점 협력사 지원은 있지만 범위가 제한적이다
- 5점 제조사 또는 공식 협력사가 국내에서 직접 지원한다
- 국내 사용 기반 한국 전용 — 국내에서 널리 쓰이는가? (공공 통계·조달 실적, 공개된 국내 도입 사례)
- 1점 국내 사용 근거가 거의 없다
- 3점 국내 도입 사례가 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 공공 통계·조달 실적 같은 독립 근거나 다수의 공개 국내 사례로 확인된다
인지도·공개 자료
- 사용 기반(인지도) — 널리 쓰이는가? (공개된 도입 사례, 사용자 커뮤니티, 독립 시장 조사)
- 1점 사용 근거가 거의 없다
- 3점 도입 사례나 커뮤니티 활동이 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 독립 조사나 다수의 공개 도입 사례로 널리 쓰임이 확인된다
- 공개 자료 풍부성 — 공식 문서·릴리스 노트·기술 자료가 누구나 볼 수 있게 공개되어 있고 최신인가?
- 1점 공개 기술 자료가 거의 없거나 오래되었다(마케팅 자료뿐)
- 3점 공식 문서가 일부 공개되었지만 범위나 최신성이 부족하다
- 5점 버전별 공식 문서와 릴리스 노트가 최신으로 공개되어 있다
AI 적합도
- 내장 AI 기능 — 제품 안에서 AI 기능(자연어 질의·생성, 자동 추천·분석, AI 어시스턴트 등)을 쓸 수 있는가?
- 1점 AI 기능이 없다고 밝히거나 근거가 없다
- 3점 일부 AI 보조 기능이 있다(미리보기·제한적)
- 5점 핵심 작업 흐름에 AI 기능이 정식으로 들어가 있다
- AI·LLM 연동 — 외부 AI·LLM·에이전트와 연동할 수 있는가? (API, MCP 서버, 플러그인, 외부 LLM 연결 설정)
- 1점 연동 수단이 없다
- 3점 API 등 일반 연동 수단으로 간접 연동만 된다
- 5점 LLM·에이전트 연동(MCP·전용 커넥터·LLM 선택)을 공식 지원한다
- AI 사용 통제 — AI 기능 사용 시 데이터 외부 전송 통제, 자체·사내 모델 선택, 사용 기록·권한 관리 등 통제 수단이 있는가?
- 1점 통제 수단이 없다
- 3점 일부 통제(기능 끄기 등)만 있다
- 5점 외부 전송 통제·사내 모델 선택·사용 기록·권한을 갖췄다
SQL 클라이언트 · IDE v0.5 초안
관점(한국 기준): SQL 을 작성·실행·튜닝하는 실사용자(개발자·DBA·분석가) 입장에서, 한국에서 도입·운영하는 경우를 기준으로 평가한다.
SQL 작성·실행
- 편집기 — 자동 완성(스키마 인식), 포맷팅, 구문 강조, 스니펫이 충분한가?
- 1점 구문 강조 정도만 있다
- 3점 자동 완성은 있지만 스키마 인식이나 포맷팅이 약하다
- 5점 스키마 인식 자동 완성·포맷팅·스니펫·리팩터링 수단을 갖췄다
- 결과 처리 — 결과 그리드에서 편집·필터·내보내기(CSV·엑셀 등)를 할 수 있는가?
- 1점 결과 보기만 된다
- 3점 내보내기는 되지만 편집·필터가 제한적이다
- 5점 편집·필터·다양한 형식 내보내기·대량 결과 처리를 지원한다
- 프로시저·스크립트 — 저장 프로시저 편집·디버깅, 여러 문장 스크립트 실행을 지원하는가?
- 1점 단일 문장 실행만 된다
- 3점 스크립트 실행은 되지만 프로시저 디버깅이 없다
- 5점 스크립트 실행과 프로시저 편집·디버깅을 지원한다
DBMS 지원
- 지원 DBMS 범위 — 주요 RDBMS·클라우드 DB 를 하나의 도구에서 다룰 수 있는가?
- 1점 1~2개 DBMS 전용이다
- 3점 주요 RDBMS 몇 종을 지원한다
- 5점 주요 RDBMS·클라우드 DB·NoSQL 까지 폭넓게 지원한다
분석·튜닝
- 실행계획 — 실행계획을 시각적으로 보고 비교할 수 있는가?
- 1점 실행계획 기능이 없다
- 3점 텍스트 실행계획만 보여 준다
- 5점 시각화·비교·실제 실행 통계를 보여 준다
- 세션·성능 정보 — 세션·잠금·느린 쿼리 등 DB 상태를 도구 안에서 볼 수 있는가?
- 1점 없다
- 3점 세션 목록 정도만 본다
- 5점 세션·잠금·성능 지표를 도구 안에서 보고 조치할 수 있다
- 스키마 도구 — ERD 보기, 스키마 비교, 데이터 비교·이관 기능이 있는가?
- 1점 없다
- 3점 일부만 있다
- 5점 ERD·스키마 비교·데이터 비교·이관을 모두 지원한다
보안·팀 사용·실행 환경
- 접속 보안 — SSH 터널·SSL·자격증명 보관·접속 정보 암호화를 지원하는가?
- 1점 평문 저장·직접 접속뿐이다
- 3점 SSH·SSL 은 되지만 자격증명 보관이 약하다
- 5점 SSH·SSL·안전한 자격증명 보관을 모두 지원한다
- 팀 공유 — 접속 설정·스크립트를 팀과 공유하거나 중앙에서 관리할 수 있는가?
- 1점 개인 설정뿐이다
- 3점 파일 내보내기로 공유한다
- 5점 중앙 관리·권한·공유 기능이 있다
- 실행 환경 — Windows·macOS·Linux·웹 등 실행 환경 선택지가 충분한가?
- 1점 한 OS 전용이다
- 3점 두 OS 를 지원한다
- 5점 주요 데스크톱 OS 와 웹 등 여러 환경을 지원한다
한국 환경
- 국산 DBMS 한국 전용 — Tibero·CUBRID·Altibase 등 국산 DBMS 접속과 객체 탐색을 지원하는가?
- 1점 지원하지 않는다
- 3점 범용 드라이버로 접속만 된다
- 5점 전용 지원(객체 탐색·실행계획 등)이 있다
- 한국어·국내 지원 한국 전용 — 한국어 UI·문서, 국내 기술 지원이 있는가?
- 1점 없다
- 3점 한국어 UI 또는 국내 지원 중 하나만 있다
- 5점 한국어 UI·문서와 국내 지원이 모두 있다
- 국내 사용 기반 한국 전용 — 국내에서 널리 쓰이는가? (공공 통계·조달 실적, 공개된 국내 도입 사례)
- 1점 국내 사용 근거가 거의 없다
- 3점 국내 도입 사례가 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 공공 통계·조달 실적 같은 독립 근거나 다수의 공개 국내 사례로 확인된다
인지도·공개 자료
- 사용 기반(인지도) — 널리 쓰이는가? (공개된 도입 사례, 사용자 커뮤니티, 독립 시장 조사)
- 1점 사용 근거가 거의 없다
- 3점 도입 사례나 커뮤니티 활동이 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 독립 조사나 다수의 공개 도입 사례로 널리 쓰임이 확인된다
- 공개 자료 풍부성 — 공식 문서·릴리스 노트·기술 자료가 누구나 볼 수 있게 공개되어 있고 최신인가?
- 1점 공개 기술 자료가 거의 없거나 오래되었다(마케팅 자료뿐)
- 3점 공식 문서가 일부 공개되었지만 범위나 최신성이 부족하다
- 5점 버전별 공식 문서와 릴리스 노트가 최신으로 공개되어 있다
AI 적합도
- 내장 AI 기능 — 제품 안에서 AI 기능(자연어 질의·생성, 자동 추천·분석, AI 어시스턴트 등)을 쓸 수 있는가?
- 1점 AI 기능이 없다고 밝히거나 근거가 없다
- 3점 일부 AI 보조 기능이 있다(미리보기·제한적)
- 5점 핵심 작업 흐름에 AI 기능이 정식으로 들어가 있다
- AI·LLM 연동 — 외부 AI·LLM·에이전트와 연동할 수 있는가? (API, MCP 서버, 플러그인, 외부 LLM 연결 설정)
- 1점 연동 수단이 없다
- 3점 API 등 일반 연동 수단으로 간접 연동만 된다
- 5점 LLM·에이전트 연동(MCP·전용 커넥터·LLM 선택)을 공식 지원한다
- AI 사용 통제 — AI 기능 사용 시 데이터 외부 전송 통제, 자체·사내 모델 선택, 사용 기록·권한 관리 등 통제 수단이 있는가?
- 1점 통제 수단이 없다
- 3점 일부 통제(기능 끄기 등)만 있다
- 5점 외부 전송 통제·사내 모델 선택·사용 기록·권한을 갖췄다
성능 모니터링 (APM · DB) v0.5 초안
관점(한국 기준): 서비스와 데이터베이스의 성능을 운영하는 실사용자(운영 담당·SRE·DBA·개발자) 입장에서, 한국에서 도입·운영하는 경우를 기준으로 평가한다.
수집 범위
- 애플리케이션 언어·프레임워크 — Java·Node.js·Python 등 주요 런타임을 에이전트로 계측할 수 있는가?
- 1점 한 런타임만 지원한다
- 3점 주요 런타임 일부를 지원한다
- 5점 주요 런타임 대부분을 공식 지원한다
- DB 구간 — 실행 SQL·바인드 값·DB 대기 등 DB 구간을 볼 수 있는가?
- 1점 DB 구간 정보가 없다
- 3점 SQL 문과 소요 시간만 보인다
- 5점 SQL·바인드·DB 측 지표까지 연결해 본다
- 인프라·브라우저 — 서버 자원 지표와 브라우저 실사용(RUM) 데이터를 함께 수집하는가?
- 1점 애플리케이션 지표만 있다
- 3점 서버 자원 또는 RUM 중 하나만 있다
- 5점 서버 자원·RUM·로그를 함께 수집한다
분석·진단
- 트랜잭션 추적 — 요청 1건을 서비스 간에 끝까지 따라가며 구간별 시간을 볼 수 있는가?
- 1점 개별 서버 지표뿐이다
- 3점 한 서버 안의 트랜잭션 프로파일만 본다
- 5점 서비스 간 분산 추적과 구간 분해를 지원한다
- 실시간 관제 — 실시간 대시보드와 토폴로지로 이상을 바로 알아챌 수 있는가?
- 1점 사후 조회 위주다
- 3점 실시간 차트는 있지만 서비스 관계 시각화가 약하다
- 5점 실시간 대시보드·토폴로지·이상 강조를 제공한다
- 알림 — 임계치·이상 탐지 알림과 외부 채널(메신저·메일·웹훅) 연동이 되는가?
- 1점 알림이 없다
- 3점 고정 임계치 알림만 있다
- 5점 조건 정의·이상 탐지·다양한 채널 연동을 지원한다
운영
- 에이전트 부하 — 에이전트가 서비스에 주는 부하를 공개하거나 조절할 수단이 있는가?
- 1점 부하 정보가 없고 조절 수단도 없다
- 3점 샘플링 등 조절 수단은 있지만 부하 정보가 없다
- 5점 부하 정보를 공개하고 샘플링·수집 범위를 조절할 수 있다
- 배포 형태 — 설치형(구축형)과 SaaS 중 선택할 수 있고, 수집 서버를 확장할 수 있는가?
- 1점 한 형태뿐이고 확장 수단이 없다
- 3점 한 형태지만 확장은 된다
- 5점 설치형·SaaS 선택과 수평 확장을 지원한다
- 표준 연동 — OpenTelemetry·Prometheus 등 표준 형식으로 받거나 내보낼 수 있는가?
- 1점 독자 형식뿐이다
- 3점 일부 표준과만 연동된다
- 5점 OpenTelemetry·Prometheus 등 표준을 받고 내보낸다
- 데이터 보관 — 수집 데이터를 얼마나 보관하고, 보관 기간을 조절할 수 있는가?
- 1점 보관 기간이 짧고 바꿀 수 없다
- 3점 보관 기간 조절이 제한적이다
- 5점 보관 기간과 저장 위치를 조절할 수 있다
한국 환경
- 국산 DBMS·WAS 한국 전용 — Tibero 등 국산 DBMS 와 JEUS 등 국산 WAS 를 계측할 수 있는가?
- 1점 지원하지 않는다
- 3점 일부만 지원한다
- 5점 주요 국산 DBMS·WAS 를 공식 지원한다
- 국내 지원·문서 한국 전용 — 한국어 문서와 국내 기술 지원이 있는가?
- 1점 없다
- 3점 둘 중 하나만 있다
- 5점 한국어 문서와 국내 지원이 모두 있다
- 데이터 위치·공공 요건 한국 전용 — 데이터를 국내(또는 자체 서버)에 둘 수 있고, 공공 도입 요건(CSAP·GS 등)을 갖췄는가?
- 1점 해외 저장만 되고 관련 인증이 없다
- 3점 국내 저장은 되지만 인증이 없다
- 5점 국내·자체 저장이 되고 관련 인증을 갖췄다
- 국내 사용 기반 한국 전용 — 국내에서 널리 쓰이는가? (공공 통계·조달 실적, 공개된 국내 도입 사례)
- 1점 국내 사용 근거가 거의 없다
- 3점 국내 도입 사례가 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 공공 통계·조달 실적 같은 독립 근거나 다수의 공개 국내 사례로 확인된다
인지도·공개 자료
- 사용 기반(인지도) — 널리 쓰이는가? (공개된 도입 사례, 사용자 커뮤니티, 독립 시장 조사)
- 1점 사용 근거가 거의 없다
- 3점 도입 사례나 커뮤니티 활동이 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 독립 조사나 다수의 공개 도입 사례로 널리 쓰임이 확인된다
- 공개 자료 풍부성 — 공식 문서·릴리스 노트·기술 자료가 누구나 볼 수 있게 공개되어 있고 최신인가?
- 1점 공개 기술 자료가 거의 없거나 오래되었다(마케팅 자료뿐)
- 3점 공식 문서가 일부 공개되었지만 범위나 최신성이 부족하다
- 5점 버전별 공식 문서와 릴리스 노트가 최신으로 공개되어 있다
AI 적합도
- 내장 AI 기능 — 제품 안에서 AI 기능(자연어 질의·생성, 자동 추천·분석, AI 어시스턴트 등)을 쓸 수 있는가?
- 1점 AI 기능이 없다고 밝히거나 근거가 없다
- 3점 일부 AI 보조 기능이 있다(미리보기·제한적)
- 5점 핵심 작업 흐름에 AI 기능이 정식으로 들어가 있다
- AI·LLM 연동 — 외부 AI·LLM·에이전트와 연동할 수 있는가? (API, MCP 서버, 플러그인, 외부 LLM 연결 설정)
- 1점 연동 수단이 없다
- 3점 API 등 일반 연동 수단으로 간접 연동만 된다
- 5점 LLM·에이전트 연동(MCP·전용 커넥터·LLM 선택)을 공식 지원한다
- AI 데이터 지원 — LLM·AI 서비스 관측(토큰·지연·비용·프롬프트 추적, GPU 자원)을 지원하는가?
- 1점 관련 기능이 없다
- 3점 일부 기능이나 외부 연계로 지원한다
- 5점 AI·ML 데이터 기능을 내장해 폭넓게 지원한다
- AI 사용 통제 — AI 기능 사용 시 데이터 외부 전송 통제, 자체·사내 모델 선택, 사용 기록·권한 관리 등 통제 수단이 있는가?
- 1점 통제 수단이 없다
- 3점 일부 통제(기능 끄기 등)만 있다
- 5점 외부 전송 통제·사내 모델 선택·사용 기록·권한을 갖췄다
ETL · 오케스트레이션 v0.5 초안
관점(한국 기준): 데이터 파이프라인을 만들고 운영하는 실사용자(데이터 엔지니어·운영 담당·현업 데이터 담당) 입장에서, 한국에서 도입·운영하는 경우를 기준으로 평가한다.
파이프라인 작성
- 정의 방식 — 파이프라인을 코드·설정·GUI 중 어떤 방식으로 정의하며, 버전 관리가 쉬운가?
- 1점 GUI 전용이고 정의를 버전 관리하기 어렵다
- 3점 코드나 GUI 중 하나만 있고 다른 쪽은 약하다
- 5점 코드 정의가 버전 관리되며 GUI 등 보조 수단도 있다
- 연결 대상 — DB·파일·클라우드 저장소·SaaS 등 연결 대상(커넥터·오퍼레이터)이 충분한가?
- 1점 연결 대상이 적어 직접 구현해야 한다
- 3점 주요 대상은 있지만 일부는 직접 구현해야 한다
- 5점 공식·커뮤니티 커넥터가 폭넓다
- 테스트·로컬 실행 — 파이프라인을 로컬에서 실행·테스트하고 검증할 수 있는가?
- 1점 운영 환경에서만 확인할 수 있다
- 3점 로컬 실행은 되지만 테스트 수단이 부족하다
- 5점 로컬 실행·단위 테스트·검증 도구를 제공한다
실행·스케줄링
- 스케줄·의존성 — 시간·이벤트 기반 실행과 작업 간 의존성, 데이터 기반 트리거를 지원하는가?
- 1점 단순 주기 실행뿐이다
- 3점 의존성은 되지만 이벤트·데이터 기반 트리거가 약하다
- 5점 시간·이벤트·데이터 기반 실행과 복잡한 의존성을 지원한다
- 재시도·재처리 — 실패 시 재시도, 특정 구간 재실행, 과거 기간 재처리(backfill)를 할 수 있는가?
- 1점 실패하면 처음부터 다시 돌려야 한다
- 3점 재시도는 되지만 구간 재실행·재처리가 약하다
- 5점 재시도·구간 재실행·기간 재처리를 지원한다
- 확장 — 작업을 여러 워커·컨테이너로 분산해 늘릴 수 있는가?
- 1점 단일 서버 실행뿐이다
- 3점 분산 실행은 되지만 구성이 복잡하다
- 5점 여러 실행 방식(쿠버네티스 등)으로 수평 확장한다
- 관리형 서비스 — 주요 클라우드에서 관리형 서비스로 쓸 수 있는가?
- 1점 관리형 서비스가 없다
- 3점 한두 곳의 클라우드에서만 관리형 서비스를 제공한다
- 5점 여러 주요 클라우드에서 관리형 서비스를 제공한다
운영·관측
- 실행 관측 — 실행 상태·로그·소요 시간을 한곳에서 보고 알림을 받을 수 있는가?
- 1점 로그 파일을 직접 봐야 한다
- 3점 실행 화면은 있지만 알림·지표가 약하다
- 5점 실행 화면·로그·지표·알림을 갖췄다
- 계보·메타데이터 — 어떤 데이터가 어디서 왔는지(계보)를 기록하거나 외부 카탈로그로 보낼 수 있는가?
- 1점 없다
- 3점 제한적으로 기록한다
- 5점 계보를 기록하고 표준 형식(OpenLineage 등)으로 내보낸다
- 권한·비밀 관리 — 사용자 권한과 접속 정보(비밀) 관리를 지원하는가?
- 1점 권한 구분이 없고 비밀을 평문으로 둔다
- 3점 기본 권한과 비밀 저장만 있다
- 5점 역할 기반 권한과 외부 비밀 저장소 연동을 지원한다
한국 환경
- 국산 DBMS 연결 한국 전용 — Tibero·CUBRID 등 국산 DBMS 와 연결할 수단(커넥터·JDBC)이 있는가?
- 1점 없다
- 3점 범용 JDBC 로 직접 구성해야 한다
- 5점 공식 커넥터가 있다
- 한국어 자료·국내 지원 한국 전용 — 한국어 문서·커뮤니티와 국내 기술 지원이 있는가?
- 1점 없다
- 3점 커뮤니티 자료는 있지만 국내 지원이 없다
- 5점 한국어 자료와 국내 지원이 모두 있다
- 국내 리전 관리형 한국 전용 — 국내(한국) 리전에서 관리형 서비스로 쓸 수 있는가?
- 1점 국내 리전 관리형 서비스가 없다
- 3점 한 곳에서만 국내 리전으로 제공한다
- 5점 여러 곳에서 국내 리전 관리형 서비스를 제공한다
- 국내 사용 기반 한국 전용 — 국내에서 널리 쓰이는가? (공공 통계·조달 실적, 공개된 국내 도입 사례)
- 1점 국내 사용 근거가 거의 없다
- 3점 국내 도입 사례가 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 공공 통계·조달 실적 같은 독립 근거나 다수의 공개 국내 사례로 확인된다
인지도·공개 자료
- 사용 기반(인지도) — 널리 쓰이는가? (공개된 도입 사례, 사용자 커뮤니티, 독립 시장 조사)
- 1점 사용 근거가 거의 없다
- 3점 도입 사례나 커뮤니티 활동이 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 독립 조사나 다수의 공개 도입 사례로 널리 쓰임이 확인된다
- 공개 자료 풍부성 — 공식 문서·릴리스 노트·기술 자료가 누구나 볼 수 있게 공개되어 있고 최신인가?
- 1점 공개 기술 자료가 거의 없거나 오래되었다(마케팅 자료뿐)
- 3점 공식 문서가 일부 공개되었지만 범위나 최신성이 부족하다
- 5점 버전별 공식 문서와 릴리스 노트가 최신으로 공개되어 있다
AI 적합도
- 내장 AI 기능 — 제품 안에서 AI 기능(자연어 질의·생성, 자동 추천·분석, AI 어시스턴트 등)을 쓸 수 있는가?
- 1점 AI 기능이 없다고 밝히거나 근거가 없다
- 3점 일부 AI 보조 기능이 있다(미리보기·제한적)
- 5점 핵심 작업 흐름에 AI 기능이 정식으로 들어가 있다
- AI·LLM 연동 — 외부 AI·LLM·에이전트와 연동할 수 있는가? (API, MCP 서버, 플러그인, 외부 LLM 연결 설정)
- 1점 연동 수단이 없다
- 3점 API 등 일반 연동 수단으로 간접 연동만 된다
- 5점 LLM·에이전트 연동(MCP·전용 커넥터·LLM 선택)을 공식 지원한다
- AI 데이터 지원 — 문서 등 비정형 데이터 처리, 청크 분할·임베딩 생성, 벡터 DB 적재 같은 AI 데이터 파이프라인을 지원하는가?
- 1점 관련 기능이 없다
- 3점 일부 기능이나 외부 연계로 지원한다
- 5점 AI·ML 데이터 기능을 내장해 폭넓게 지원한다
- AI 사용 통제 — AI 기능 사용 시 데이터 외부 전송 통제, 자체·사내 모델 선택, 사용 기록·권한 관리 등 통제 수단이 있는가?
- 1점 통제 수단이 없다
- 3점 일부 통제(기능 끄기 등)만 있다
- 5점 외부 전송 통제·사내 모델 선택·사용 기록·권한을 갖췄다
데이터 카탈로그 · 거버넌스 v0.5 초안
관점(한국 기준): 조직의 데이터 자산을 찾고 관리하는 실사용자(데이터 관리자·데이터 스튜어드·분석가·엔지니어) 입장에서, 한국에서 도입·운영하는 경우를 기준으로 평가한다.
메타데이터 수집
- 수집 대상 — DB·데이터 웨어하우스·BI·파이프라인 도구 등에서 메타데이터를 자동 수집하는 커넥터가 충분한가?
- 1점 수집 대상이 적어 수작업 등록 위주다
- 3점 주요 대상 일부만 자동 수집한다
- 5점 주요 DB·DW·BI·파이프라인 도구를 폭넓게 수집한다
- 계보 — 테이블·컬럼 단위 데이터 계보를 자동으로 수집·시각화하는가?
- 1점 계보가 없다
- 3점 테이블 단위 계보만 있다
- 5점 컬럼 단위 계보와 영향도 분석을 지원한다
- 갱신 방식 — 변경을 주기 수집 외에 이벤트·실시간으로도 반영하는가?
- 1점 수동 갱신뿐이다
- 3점 주기 수집만 된다
- 5점 주기·이벤트 기반 갱신을 모두 지원한다
검색·이해
- 검색 — 이름·설명·태그·용어로 데이터 자산을 찾을 수 있는가?
- 1점 이름 검색뿐이다
- 3점 기본 검색과 필터가 있다
- 5점 전문 검색·필터·추천으로 빠르게 찾을 수 있다
- 비즈니스 용어 — 업무 용어집을 관리하고 데이터 자산에 연결할 수 있는가?
- 1점 없다
- 3점 용어집은 있지만 자산 연결이 약하다
- 5점 용어집·계층·자산 연결을 지원한다
- 소유자·문서화 — 자산별 소유자·설명·문서를 관리하고 협업할 수 있는가?
- 1점 없다
- 3점 설명 입력만 된다
- 5점 소유자·문서·토론·변경 요청을 지원한다
거버넌스
- 접근 권한 — 카탈로그 안의 역할 기반 권한과 SSO 를 지원하는가?
- 1점 권한 구분이 없다
- 3점 기본 역할만 있다
- 5점 세분화된 권한 정책과 SSO 를 지원한다
- 민감정보 분류 — 개인정보 등 민감 데이터를 태그·분류하고 정책을 적용할 수 있는가?
- 1점 없다
- 3점 수동 태그만 된다
- 5점 자동 분류·태그 전파·정책 적용을 지원한다
- 데이터 품질 — 품질 검사 결과를 자산에 표시하거나 품질 규칙을 정의할 수 있는가?
- 1점 없다
- 3점 외부 결과를 표시만 한다
- 5점 품질 규칙 정의·결과 표시·알림을 지원한다
도입·운영
- 배포·확장 — 설치형·관리형 선택과 운영에 필요한 구성 요소가 명확한가?
- 1점 구성이 복잡하고 문서가 부족하다
- 3점 한 형태만 있고 구성 요소가 많다
- 5점 설치형·관리형을 선택할 수 있고 배포 수단이 명확하다
- API·확장 — API·SDK 로 메타데이터를 읽고 쓰며 모델을 확장할 수 있는가?
- 1점 없다
- 3점 읽기 API 만 있다
- 5점 읽기·쓰기 API·SDK 와 모델 확장을 지원한다
한국 환경
- 한국어·국산 DBMS 한국 전용 — 한국어 UI·문서와 국산 DBMS 메타데이터 수집을 지원하는가?
- 1점 없다
- 3점 한쪽만 지원한다
- 5점 한국어와 국산 DBMS 수집을 모두 지원한다
- 국내 규제 대응 한국 전용 — 개인정보보호법·공공 데이터 관리 지침 대응(데이터 표준·국내 저장 등)에 쓸 수 있는가?
- 1점 관련 수단이 없다
- 3점 일반 기능으로 일부 대응한다
- 5점 국내 규제 대응 사례나 기능이 문서화되어 있다
- 국내 사용 기반 한국 전용 — 국내에서 널리 쓰이는가? (공공 통계·조달 실적, 공개된 국내 도입 사례)
- 1점 국내 사용 근거가 거의 없다
- 3점 국내 도입 사례가 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 공공 통계·조달 실적 같은 독립 근거나 다수의 공개 국내 사례로 확인된다
인지도·공개 자료
- 사용 기반(인지도) — 널리 쓰이는가? (공개된 도입 사례, 사용자 커뮤니티, 독립 시장 조사)
- 1점 사용 근거가 거의 없다
- 3점 도입 사례나 커뮤니티 활동이 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 독립 조사나 다수의 공개 도입 사례로 널리 쓰임이 확인된다
- 공개 자료 풍부성 — 공식 문서·릴리스 노트·기술 자료가 누구나 볼 수 있게 공개되어 있고 최신인가?
- 1점 공개 기술 자료가 거의 없거나 오래되었다(마케팅 자료뿐)
- 3점 공식 문서가 일부 공개되었지만 범위나 최신성이 부족하다
- 5점 버전별 공식 문서와 릴리스 노트가 최신으로 공개되어 있다
AI 적합도
- 내장 AI 기능 — 제품 안에서 AI 기능(자연어 질의·생성, 자동 추천·분석, AI 어시스턴트 등)을 쓸 수 있는가?
- 1점 AI 기능이 없다고 밝히거나 근거가 없다
- 3점 일부 AI 보조 기능이 있다(미리보기·제한적)
- 5점 핵심 작업 흐름에 AI 기능이 정식으로 들어가 있다
- AI·LLM 연동 — 외부 AI·LLM·에이전트와 연동할 수 있는가? (API, MCP 서버, 플러그인, 외부 LLM 연결 설정)
- 1점 연동 수단이 없다
- 3점 API 등 일반 연동 수단으로 간접 연동만 된다
- 5점 LLM·에이전트 연동(MCP·전용 커넥터·LLM 선택)을 공식 지원한다
- AI 데이터 지원 — ML 모델·피처·AI 학습 데이터 같은 AI 자산의 메타데이터와 계보를 관리할 수 있는가?
- 1점 관련 기능이 없다
- 3점 일부 기능이나 외부 연계로 지원한다
- 5점 AI·ML 데이터 기능을 내장해 폭넓게 지원한다
- AI 사용 통제 — AI 기능 사용 시 데이터 외부 전송 통제, 자체·사내 모델 선택, 사용 기록·권한 관리 등 통제 수단이 있는가?
- 1점 통제 수단이 없다
- 3점 일부 통제(기능 끄기 등)만 있다
- 5점 외부 전송 통제·사내 모델 선택·사용 기록·권한을 갖췄다
데이터 품질 v0.5 초안
관점(한국 기준): 데이터 품질을 진단·관리하는 조직의 실사용자(데이터 관리자·품질 담당·DBA) 입장에서, 한국에서 도입·운영하는 경우를 기준으로 평가한다.
진단·분석
- 데이터 프로파일링 — 컬럼별 값 분포·패턴·결측·유일성 등을 자동으로 분석할 수 있는가?
- 1점 프로파일링 기능이 거의 없다
- 3점 기본 통계는 되지만 패턴·분포 분석이 제한적이다
- 5점 값 분포·패턴·결측·유일성·관계 분석을 자동으로 제공한다
- 진단 규칙 — 정합성·완결성·유효성 진단과 업무규칙·참조무결성 규칙을 정의해 실행할 수 있는가?
- 1점 고정된 몇 가지 검사뿐이다
- 3점 규칙 정의는 되지만 업무규칙·참조무결성 표현에 제약이 있다
- 5점 정합성·완결성·유효성과 업무규칙·참조무결성을 자유롭게 정의·실행한다
- 규칙 설정 지원 — 규칙 자동 추천이나 이전 진단 규칙 재사용으로 담당자 역량에 따른 편차를 줄여 주는가?
- 1점 모든 규칙을 수작업으로 만든다
- 3점 규칙 재사용이나 템플릿 중 일부만 있다
- 5점 규칙 자동 추천과 재사용을 지원한다
오류 관리·개선
- 오류 관리 흐름 — 발견한 오류를 원인 분석·개선 조치·재진단까지 이력으로 관리할 수 있는가?
- 1점 진단 결과만 보여 준다
- 3점 오류 목록 관리는 되지만 조치·재진단 흐름이 약하다
- 5점 오류→원인→개선 조치→재진단 흐름과 이력을 지원한다
- 정제·보정 — 오류 데이터를 정제·보정하거나 보정 스크립트를 만들 수 있는가?
- 1점 없다
- 3점 일부 보정만 지원한다
- 5점 정제·보정 규칙과 실행(또는 스크립트 생성)을 지원한다
- 상시 모니터링 — 예약 진단·임계치 알림으로 평가 시점이 아닌 상시 품질 관리를 할 수 있는가?
- 1점 수동 진단뿐이다
- 3점 예약 진단은 되지만 알림·추이 관리가 약하다
- 5점 예약 진단·임계치 알림·추이 관리를 지원한다
품질 지표·보고
- 품질 지표 — 오류율·표준 준수율·구조 일치율 같은 품질 지표와 추이를 제공하는가?
- 1점 지표가 거의 없다
- 3점 기본 오류율만 있다
- 5점 여러 품질 지표와 추이를 제공한다
- 진단 보고서 — 진단 결과 보고서를 자동으로 만들고 여러 형식으로 내보낼 수 있는가?
- 1점 결과 화면만 있다
- 3점 고정 양식 보고서만 만든다
- 5점 보고서를 자동 생성하고 양식·형식을 고를 수 있다
대상·연동
- 진단 대상 — 여러 DBMS 와 파일(CSV 등) 데이터를 진단할 수 있는가?
- 1점 한두 DBMS 만 진단한다
- 3점 주요 DBMS 는 되지만 파일 진단이 없거나 약하다
- 5점 여러 DBMS 와 파일 데이터를 모두 진단한다
- 표준·메타데이터 연동 — 데이터 표준 사전·메타데이터·카탈로그와 연동하거나 API 로 결과를 내보낼 수 있는가?
- 1점 독립 실행뿐이다
- 3점 표준 사전 가져오기 정도만 된다
- 5점 표준·메타데이터·카탈로그 연동과 API 를 지원한다
한국 환경
- 공공데이터 품질관리 대응 한국 전용 — 공공데이터 품질관리 매뉴얼·수준평가(범정부 진단 규칙, 수준평가 산출물)에 맞춰 진단·보고할 수 있는가?
- 1점 관련 근거가 없다
- 3점 일부 진단 규칙이나 산출물만 대응한다
- 5점 범정부 진단 규칙과 수준평가 산출물을 그대로 지원한다
- 공통표준 기반 진단 한국 전용 — 행정안전부 공통표준용어·도메인을 기준으로 유효성 진단 규칙을 만들 수 있는가?
- 1점 관련 근거가 없다
- 3점 표준 도메인 일부만 반영한다
- 5점 공통표준용어·도메인 기반 진단을 지원한다
- 국산 DBMS 한국 전용 — Tibero·CUBRID·Altibase 등 국산 DBMS 를 진단 대상으로 지원하는가?
- 1점 지원 근거가 없다
- 3점 일부만 지원한다
- 5점 주요 국산 DBMS 를 지원한다
- 국내 지원·공공 도입 한국 전용 — 국내 기술 지원을 받을 수 있고, 공공 도입 요건(GS 인증·혁신제품·조달 등록 등)을 갖추었는가?
- 1점 국내 지원 근거가 없다
- 3점 국내 지원 또는 공공 요건 중 하나가 확인된다
- 5점 국내 지원과 공공 요건이 모두 확인된다
- 국내 사용 기반 한국 전용 — 국내에서 널리 쓰이는가? (공공 통계·조달 실적, 공개된 국내 도입 사례)
- 1점 국내 사용 근거가 거의 없다
- 3점 국내 도입 사례가 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 공공 통계·조달 실적 같은 독립 근거나 다수의 공개 국내 사례로 확인된다
인지도·공개 자료
- 사용 기반(인지도) — 널리 쓰이는가? (공개된 도입 사례, 사용자 커뮤니티, 독립 시장 조사)
- 1점 사용 근거가 거의 없다
- 3점 도입 사례나 커뮤니티 활동이 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 독립 조사나 다수의 공개 도입 사례로 널리 쓰임이 확인된다
- 공개 자료 풍부성 — 공식 문서·릴리스 노트·기술 자료가 누구나 볼 수 있게 공개되어 있고 최신인가?
- 1점 공개 기술 자료가 거의 없거나 오래되었다(마케팅 자료뿐)
- 3점 공식 문서가 일부 공개되었지만 범위나 최신성이 부족하다
- 5점 버전별 공식 문서와 릴리스 노트가 최신으로 공개되어 있다
AI 적합도
- 내장 AI 기능 — 제품 안에서 AI 기능(자연어 질의·생성, 자동 추천·분석, AI 어시스턴트 등)을 쓸 수 있는가?
- 1점 AI 기능이 없다고 밝히거나 근거가 없다
- 3점 일부 AI 보조 기능이 있다(미리보기·제한적)
- 5점 핵심 작업 흐름에 AI 기능이 정식으로 들어가 있다
- AI·LLM 연동 — 외부 AI·LLM·에이전트와 연동할 수 있는가? (API, MCP 서버, 플러그인, 외부 LLM 연결 설정)
- 1점 연동 수단이 없다
- 3점 API 등 일반 연동 수단으로 간접 연동만 된다
- 5점 LLM·에이전트 연동(MCP·전용 커넥터·LLM 선택)을 공식 지원한다
- AI 데이터 지원 — AI 학습 데이터(비정형·라벨 데이터 등)의 품질 진단·관리를 지원하는가?
- 1점 관련 기능이 없다
- 3점 일부 기능이나 외부 연계로 지원한다
- 5점 AI·ML 데이터 기능을 내장해 폭넓게 지원한다
- AI 사용 통제 — AI 기능 사용 시 데이터 외부 전송 통제, 자체·사내 모델 선택, 사용 기록·권한 관리 등 통제 수단이 있는가?
- 1점 통제 수단이 없다
- 3점 일부 통제(기능 끄기 등)만 있다
- 5점 외부 전송 통제·사내 모델 선택·사용 기록·권한을 갖췄다
BI · 시각화 v0.5 초안
관점(한국 기준): 데이터를 시각화하고 공유하는 실사용자(분석가·현업 담당·BI 관리자) 입장에서, 한국에서 도입·운영하는 경우를 기준으로 평가한다.
분석·시각화
- 차트·대시보드 — 차트 종류, 대시보드 구성, 필터·드릴다운이 충분한가?
- 1점 기본 차트 몇 종뿐이다
- 3점 주요 차트와 대시보드는 되지만 상호작용이 약하다
- 5점 다양한 차트·필터·드릴다운·교차 필터를 지원한다
- 셀프서비스 — SQL 을 모르는 현업도 끌어놓기로 분석할 수 있는가?
- 1점 SQL 작성이 필수다
- 3점 간단한 탐색만 끌어놓기로 된다
- 5점 끌어놓기 탐색과 SQL 편집을 모두 지원한다
- 지표·의미 계층 — 지표·차원을 한곳에서 정의해 여러 대시보드에서 일관되게 쓸 수 있는가?
- 1점 대시보드마다 따로 정의한다
- 3점 데이터셋 단위 정의만 된다
- 5점 공통 지표·차원 계층을 정의해 재사용한다
데이터 연결
- 연결 대상 — 주요 DB·데이터 웨어하우스·파일에 연결할 수 있는가?
- 1점 연결 대상이 적다
- 3점 주요 대상 일부만 된다
- 5점 주요 DB·DW·파일을 폭넓게 지원한다
- 캐시·성능 수단 — 질의 캐시·추출(extract)·비동기 질의 등 대량 데이터 성능 수단이 있는가?
- 1점 없다
- 3점 기본 캐시만 있다
- 5점 캐시·비동기 질의·성능 설정을 갖췄다
공유·보안
- 권한·행 단위 보안 — 역할 기반 권한과 행 단위 보안(RLS), SSO 를 지원하는가?
- 1점 권한 구분이 약하다
- 3점 역할 권한은 있지만 행 단위 보안이 없다
- 5점 역할 권한·행 단위 보안·SSO 를 지원한다
- 배포·알림 — 보고서 예약 발송·임계치 알림·임베드를 지원하는가?
- 1점 없다
- 3점 일부만 지원한다
- 5점 예약 발송·알림·외부 임베드를 지원한다
도입·운영
- 배포 형태 — 설치형·클라우드(SaaS) 중 선택할 수 있고 설치가 명확한가?
- 1점 한 형태뿐이고 설치가 복잡하다
- 3점 한 형태지만 설치가 명확하다
- 5점 설치형·SaaS 를 선택할 수 있다
- API·확장 — API·플러그인·사용자 정의 시각화로 기능을 넓힐 수 있는가?
- 1점 없다
- 3점 API 는 있지만 확장이 어렵다
- 5점 API·플러그인·사용자 정의 시각화를 지원한다
한국 환경
- 한국어·국산 DBMS 한국 전용 — 한국어 UI 와 국산 DBMS 연결을 지원하는가?
- 1점 없다
- 3점 한쪽만 지원한다
- 5점 한국어 UI 와 국산 DBMS 연결을 모두 지원한다
- 국내 지원 한국 전용 — 국내 기술 지원·교육을 받을 수 있는가?
- 1점 없다
- 3점 협력사 지원이 제한적이다
- 5점 제조사 또는 공식 협력사가 국내에서 직접 지원한다
- 국내 사용 기반 한국 전용 — 국내에서 널리 쓰이는가? (공공 통계·조달 실적, 공개된 국내 도입 사례)
- 1점 국내 사용 근거가 거의 없다
- 3점 국내 도입 사례가 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 공공 통계·조달 실적 같은 독립 근거나 다수의 공개 국내 사례로 확인된다
인지도·공개 자료
- 사용 기반(인지도) — 널리 쓰이는가? (공개된 도입 사례, 사용자 커뮤니티, 독립 시장 조사)
- 1점 사용 근거가 거의 없다
- 3점 도입 사례나 커뮤니티 활동이 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 독립 조사나 다수의 공개 도입 사례로 널리 쓰임이 확인된다
- 공개 자료 풍부성 — 공식 문서·릴리스 노트·기술 자료가 누구나 볼 수 있게 공개되어 있고 최신인가?
- 1점 공개 기술 자료가 거의 없거나 오래되었다(마케팅 자료뿐)
- 3점 공식 문서가 일부 공개되었지만 범위나 최신성이 부족하다
- 5점 버전별 공식 문서와 릴리스 노트가 최신으로 공개되어 있다
AI 적합도
- 내장 AI 기능 — 제품 안에서 AI 기능(자연어 질의·생성, 자동 추천·분석, AI 어시스턴트 등)을 쓸 수 있는가?
- 1점 AI 기능이 없다고 밝히거나 근거가 없다
- 3점 일부 AI 보조 기능이 있다(미리보기·제한적)
- 5점 핵심 작업 흐름에 AI 기능이 정식으로 들어가 있다
- AI·LLM 연동 — 외부 AI·LLM·에이전트와 연동할 수 있는가? (API, MCP 서버, 플러그인, 외부 LLM 연결 설정)
- 1점 연동 수단이 없다
- 3점 API 등 일반 연동 수단으로 간접 연동만 된다
- 5점 LLM·에이전트 연동(MCP·전용 커넥터·LLM 선택)을 공식 지원한다
- AI 데이터 지원 — ML 모델 결과·예측 분석을 대시보드에 연계하거나 AI 분석용 의미 계층(지표 정의)을 제공하는가?
- 1점 관련 기능이 없다
- 3점 일부 기능이나 외부 연계로 지원한다
- 5점 AI·ML 데이터 기능을 내장해 폭넓게 지원한다
- AI 사용 통제 — AI 기능 사용 시 데이터 외부 전송 통제, 자체·사내 모델 선택, 사용 기록·권한 관리 등 통제 수단이 있는가?
- 1점 통제 수단이 없다
- 3점 일부 통제(기능 끄기 등)만 있다
- 5점 외부 전송 통제·사내 모델 선택·사용 기록·권한을 갖췄다
리포팅 도구 v0.5 초안
관점(한국 기준): 정형 보고서·출력물을 만들고 배포하는 조직의 실사용자(개발자·업무 담당·운영 담당) 입장에서, 한국에서 도입·운영하는 경우를 기준으로 평가한다.
보고서 설계
- 양식 디자이너 — 복잡한 정형 양식(밴드·그룹·서브리포트·크로스탭·고정 서식 재현)을 디자이너로 만들 수 있는가?
- 1점 단순 목록형 보고서 수준이다
- 3점 그룹·서브리포트는 되지만 복잡한 고정 서식 재현에 제약이 있다
- 5점 밴드·서브리포트·크로스탭과 고정 서식 재현을 디자이너에서 모두 지원한다
- 구성 요소 — 차트·바코드/QR·이미지·서명 등 보고서 구성 요소가 충분한가?
- 1점 텍스트·표 위주다
- 3점 차트와 이미지는 되지만 바코드·서명 등이 제한적이다
- 5점 차트·바코드/QR·이미지·서명 등 구성 요소를 폭넓게 지원한다
- 데이터 연결·파라미터 — 여러 데이터 소스·데이터셋과 파라미터·동적 쿼리를 보고서에 연결할 수 있는가?
- 1점 단일 쿼리 고정이다
- 3점 파라미터는 되지만 다중 데이터셋·다양한 소스 연결이 제한적이다
- 5점 다중 데이터셋·다양한 소스·파라미터·동적 쿼리를 지원한다
출력·배포
- 파일 내보내기 — PDF·엑셀·워드 등으로 서식을 유지하며 내보낼 수 있는가?
- 1점 한두 형식만 지원하고 서식이 깨진다
- 3점 주요 형식은 되지만 일부 형식에서 서식 유지에 제약이 있다
- 5점 주요 형식 모두 서식을 유지해 내보낸다
- 인쇄 — 미리보기·용지·여백 설정 등 인쇄를 세밀하게 제어할 수 있는가?
- 1점 브라우저 인쇄에 의존한다
- 3점 기본 인쇄 설정만 된다
- 5점 미리보기·용지·여백·직접 인쇄를 세밀하게 제어한다
- 예약 생성·배포 — 보고서를 예약 생성하고 메일 등으로 배포할 수 있는가?
- 1점 없다
- 3점 일부만 지원하거나 별도 개발이 필요하다
- 5점 예약 생성·대량 생성·배포를 지원한다
웹·모바일 뷰어
- 웹 뷰어 — 플러그인 없이 HTML5 로 주요 브라우저에서 보고서를 볼 수 있는가?
- 1점 플러그인(ActiveX 등)이 필요하다
- 3점 HTML5 뷰어는 있지만 브라우저·기능 제약이 있다
- 5점 플러그인 없는 HTML5 뷰어가 주요 브라우저를 지원한다
- 모바일 — 모바일 기기에서 보고서를 보거나 입력할 수 있는가?
- 1점 없다
- 3점 모바일에서 보기만 된다
- 5점 모바일 보기·입력을 지원한다
- 입력 서식(전자서식) — 보고서 양식에 입력·서명받아 저장하는 전자서식 기능이 있는가?
- 1점 없다
- 3점 간단한 입력만 된다
- 5점 입력·검증·서명·저장을 갖춘 전자서식을 지원한다
연동·운영
- 애플리케이션 연동 — Java·.NET 등 업무 애플리케이션과 연동할 API·서버 구성이 문서화되어 있는가?
- 1점 연동 수단이 거의 없다
- 3점 한 플랫폼 위주로 연동된다
- 5점 여러 플랫폼 연동 API 와 서버 구성이 문서화되어 있다
- 출력 보안 — 권한·워터마크·출력/저장 통제 등 보고서 보안 수단이 있는가?
- 1점 없다
- 3점 일부만 있다
- 5점 권한·워터마크·출력/저장 통제를 지원한다
한국 환경
- 한글(HWP) 내보내기 한국 전용 — 한글(HWP) 문서로 서식을 유지해 내보낼 수 있는가?
- 1점 지원하지 않는다
- 3점 지원하지만 서식 유지에 제약이 있다
- 5점 서식을 유지해 HWP 로 내보낸다
- 공공 개발 환경 한국 전용 — 전자정부 표준프레임워크 연동과 웹 접근성 요건 대응이 문서화되어 있는가?
- 1점 관련 자료가 없다
- 3점 둘 중 하나만 문서화되어 있다
- 5점 표준프레임워크 연동과 웹 접근성 대응이 모두 문서화되어 있다
- 국내 지원·공공 도입 한국 전용 — 국내 기술 지원을 받을 수 있고, 공공 도입 요건(GS 인증·조달 등록 등)을 갖추었는가?
- 1점 국내 지원 근거가 없다
- 3점 국내 지원 또는 공공 요건 중 하나가 확인된다
- 5점 국내 지원과 공공 요건이 모두 확인된다
- 국내 사용 기반 한국 전용 — 국내에서 널리 쓰이는가? (공공 통계·조달 실적, 공개된 국내 도입 사례)
- 1점 국내 사용 근거가 거의 없다
- 3점 국내 도입 사례가 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 공공 통계·조달 실적 같은 독립 근거나 다수의 공개 국내 사례로 확인된다
인지도·공개 자료
- 사용 기반(인지도) — 널리 쓰이는가? (공개된 도입 사례, 사용자 커뮤니티, 독립 시장 조사)
- 1점 사용 근거가 거의 없다
- 3점 도입 사례나 커뮤니티 활동이 일부 확인된다(제조사 발표 위주)
- 5점 독립 조사나 다수의 공개 도입 사례로 널리 쓰임이 확인된다
- 공개 자료 풍부성 — 공식 문서·릴리스 노트·기술 자료가 누구나 볼 수 있게 공개되어 있고 최신인가?
- 1점 공개 기술 자료가 거의 없거나 오래되었다(마케팅 자료뿐)
- 3점 공식 문서가 일부 공개되었지만 범위나 최신성이 부족하다
- 5점 버전별 공식 문서와 릴리스 노트가 최신으로 공개되어 있다
AI 적합도
- 내장 AI 기능 — 제품 안에서 AI 기능(자연어 질의·생성, 자동 추천·분석, AI 어시스턴트 등)을 쓸 수 있는가?
- 1점 AI 기능이 없다고 밝히거나 근거가 없다
- 3점 일부 AI 보조 기능이 있다(미리보기·제한적)
- 5점 핵심 작업 흐름에 AI 기능이 정식으로 들어가 있다
- AI·LLM 연동 — 외부 AI·LLM·에이전트와 연동할 수 있는가? (API, MCP 서버, 플러그인, 외부 LLM 연결 설정)
- 1점 연동 수단이 없다
- 3점 API 등 일반 연동 수단으로 간접 연동만 된다
- 5점 LLM·에이전트 연동(MCP·전용 커넥터·LLM 선택)을 공식 지원한다
- AI 사용 통제 — AI 기능 사용 시 데이터 외부 전송 통제, 자체·사내 모델 선택, 사용 기록·권한 관리 등 통제 수단이 있는가?
- 1점 통제 수단이 없다
- 3점 일부 통제(기능 끄기 등)만 있다
- 5점 외부 전송 통제·사내 모델 선택·사용 기록·권한을 갖췄다
컨설팅 · 교육 v0.5 초안
관점(한국 기준): 해당 분야(카테고리)의 컨설팅이나 교육을 받으려는 조직의 담당자 입장에서, 한국에서 서비스를 받는 경우를 기준으로 평가한다. 업체가 그 분야에서 얼마나 전문적이고 검증된 실적과 교육 체계를 갖췄는지 본다.
전문성
- 방법론·수행 체계 — 해당 분야의 컨설팅 방법론·표준 수행 절차를 갖추고 공개하고 있는가?
- 1점 방법론 근거가 거의 없다
- 3점 방법론이 있다고 밝히지만 내용 공개가 제한적이다
- 5점 방법론·절차·산출물이 구체적으로 공개되어 있다
- 전문 자격·인력 — 해당 분야 전문 자격(DAP·DAsP·SQLP·OCM 등)을 가진 인력이나 전문가 구성이 근거로 확인되는가?
- 1점 전문 인력 근거가 거의 없다
- 3점 전문 인력 보유를 밝히지만 규모·자격이 구체적이지 않다
- 5점 전문 자격 보유 인력 규모와 전문가 구성이 구체적으로 확인된다
- 저서·기술 공유 — 해당 분야의 저서·기술 문서·세미나·커뮤니티 활동으로 전문성을 공유하고 있는가?
- 1점 근거가 거의 없다
- 3점 일부 세미나나 기술 글이 확인된다
- 5점 널리 알려진 저서·정기 세미나·커뮤니티 활동이 꾸준히 확인된다
수행 실적
- 공개 수행 사례 — 해당 분야의 컨설팅 수행 사례(고객·사업명)가 공개되어 있는가?
- 1점 공개 사례가 거의 없다
- 3점 일부 사례가 공개되어 있다(업체 발표 위주)
- 5점 다수의 사례가 고객·사업 단위로 공개되고 언론으로도 확인된다
- 공공·금융 사업 — 공공기관·금융권 등 요건이 엄격한 사업의 수행·수주가 근거로 확인되는가?
- 1점 근거가 거의 없다
- 3점 일부 수행·수주가 확인된다
- 5점 다수의 공공·금융 사업 수행·수주가 확인된다
- 분야 집중도 — 해당 분야가 업체의 주력 사업인가? (사업 소개·조직·매출 비중 등)
- 1점 부수적인 사업으로 보인다
- 3점 주요 사업 중 하나다
- 5점 해당 분야가 업체의 핵심 사업으로 분명히 확인된다
교육
- 교육 과정 — 해당 분야의 정규 교육 과정과 커리큘럼이 공개되어 있는가?
- 1점 교육 과정 근거가 거의 없다
- 3점 일부 과정이 공개되어 있다
- 5점 수준별 정규 과정과 커리큘럼이 체계적으로 공개되어 있다
- 교육 규모·공신력 — 교육 수강 규모, 공공 지정 교육기관·자격 연계 등 교육의 공신력이 근거로 확인되는가?
- 1점 근거가 거의 없다
- 3점 일부 규모나 연계가 확인된다(업체 발표 위주)
- 5점 공공 지정·자격 연계나 독립 근거로 교육 규모·공신력이 확인된다
도구·자산
- 자체 도구·자산 — 서비스를 뒷받침하는 자체 도구·솔루션·템플릿 같은 자산을 갖추고 있는가?
- 1점 근거가 거의 없다
- 3점 일부 자산이 확인된다
- 5점 서비스와 연결된 자체 도구·자산이 구체적으로 확인된다
인지도·공개 자료
- 업계 인지도 — 업계에서 널리 알려져 있는가? (언론 보도, 수상, 커뮤니티 언급, 독립 조사)
- 1점 인지도 근거가 거의 없다
- 3점 일부 보도나 언급이 확인된다(업체 발표 위주)
- 5점 독립 근거나 다수의 보도·언급으로 널리 알려져 있음이 확인된다
- 공개 자료 풍부성 — 서비스 소개·교육 과정·사례 같은 자료가 누구나 볼 수 있게 공개되어 있고 최신인가?
- 1점 공개 자료가 거의 없거나 오래되었다
- 3점 일부 자료가 공개되었지만 범위나 최신성이 부족하다
- 5점 서비스·교육·사례 자료가 최신으로 충분히 공개되어 있다