ChatGPT 4
공식 문서와 릴리스 노트가 공개되어 있고 VantageCloud Lake는 월별 What's New를 게시한다. Database Engine 20 및 2025~2026년 자료도 확인되지만 SQL 문서 상당수는 2022년 17.20판이며, 최신 릴리스 노트가 2026년 2월분으로 제한되어 전반적인 최신성에는 일부 공백이 있다.
근거 E00, E01, E02, E03, E04, E10, E23 · 확신도 중간
게시 전 평가입니다 — 개발 단계라 관리자 검토 전 결과를 그대로 공개하고 있습니다. 기준·점수가 바뀔 수 있습니다.
평가 기준표도 아직 초안(draft)입니다.
종합
8.3 / 10
모든 축이 반영되었습니다.
AI 적합도 포함 시: 8.2 / 10
판정된 항목20 / 21
축별 점수 (1~5)
AI 평가 패널 — 항목별 점수
같은 기준표와 같은 근거로 따로 평가한 뒤, 서로의 결과를 보고 다시 판단한 최종(2차) 점수입니다.
ChatGPT gpt-6-luna Claude claude-opus-5-5 1차 점수(바뀐 경우)
항목 12345 중앙값 상태
질의 기능
분석 SQL 4 합의
조인·갱신 4 합의
외부 데이터 질의 4 합의
성능 구조
저장 구조 4 합의
분석 쿼리 응답 — 판단 불가
적재 4 합의
운영·확장
분산·복제 4 합의
백업·복구 5 합의
관측성 4 합의
도입·생태계
관리형 서비스 5 합의
연동 생태계 4 합의
한국 환경
한글 처리 한국 3 합의
국내 지원·자료 한국 3 합의
국내 리전 관리형 한국 5 합의
국내 사용 기반 한국 4 합의
인지도·공개 자료
사용 기반(인지도) 4 합의
공개 자료 풍부성 4.5 합의
AI 적합도
내장 AI 기능 4 합의
AI·LLM 연동 4 합의
AI 데이터 지원 4 합의
AI 사용 통제 3 합의
점은 각 모델의 최종 점수, 점선 원은 교차 검토 전 1차 점수입니다. 한 모델만 판정한 항목은 집계하지 않습니다.
같은 근거, 다른 해석 — 공개 자료 풍부성
두 모델의 점수 차가 가장 큰 항목입니다.
Claude 5
근거 36건이 모두 공개 출처이고 대부분 docs.teradata.com의 공식 문서다. 17.20과 20.00의 버전별 문서가 있고, 2025-10·2025-11·2026-02·2026-05에 개정된 문서가 확인되며, Lake는 월별 What's New를 공개한다. 17.20판(2022년) SQL 문서는 20.00이 17.20과 기능 동등이라고 명시돼 있어 최신성 결함으로 보기 어렵다. 다만 근거에서 확인한 가장 최근 릴리스 노트는 2026년 2월분이다.
근거 E00, E01, E02, E10, E23 · 확신도 중간
교차 검토에서 바뀐 판단 4건
ChatGPT · 저장 구조
5 → 4
E11~E13에서 컬럼·행 파티셔닝, 압축, 사전 집계는 확인되지만 기준의 5점 설명에 포함된 정렬 수단은 근거에서 확인되지 않아 점수를 낮췄다.
참고한 평가자: Claude
Claude · 백업·복구
4 → 5
ChatGPT의 지적대로 콘솔·DSA·BAR 포틀릿 등 공식 백업·복구 도구가 폭넓게 확인되어 기준표 5점 문장을 충족한다. 제약은 도구의 존재를 부정하지 않는 부분적 한계라고 보고 4점에서 5점으로 올렸다.
참고한 평가자: ChatGPT
Claude · 국내 사용 기반
3 → 4
ChatGPT의 지적대로 E35·E27은 제조사 발표가 아닌 독립 언론의 실명 사례·시장 서술이라 3점 문장('제조사 발표 위주')보다 높다고 판단했다. 사례가 오래된 점을 감안해 5점이 아닌 4점으로 올렸다.
참고한 평가자: ChatGPT
ChatGPT · 공개 자료 풍부성
3 → 4
Claude의 5점은 공개 문서의 범위와 최신성을 높게 평가했지만, 근거 묶음에는 2022년 SQL 문서가 상당수이고 확인된 최신 What's New는 2026년 2월분이다. 최신 자료와 구버전 자료가 함께 있어 3점보다 높은 4점으로 조정했다.
참고한 평가자: Claude
어떤 조직에 맞나
ChatGPT
잘 맞는 경우
대규모 분석 SQL, 외부 데이터 질의, 일괄·준실시간 적재를 지원하는 DW가 필요한 조직에 적합하다. 특히 국내 클라우드 리전과 Teradata의 운영·백업 체계를 활용하려는 팀에 잘 맞는다.
맞지 않는 경우
한글 테이블·열 이름이 필요하거나 한국어 기술 문서에 주로 의존하는 조직에는 제약이 있다. 비교 벤치마크로 성능 우위를 입증해야 하거나 AI 기능의 제공 범위와 거버넌스 통제를 확정해야 하는 조직은 근거 자료에서 확인되지 않은 부분을 별도로 검증할 필요가 있다.
Claude
잘 맞는 경우
국내 리전(AWS·Azure·GCP 서울/부산)의 관리형 서비스로 대규모 정형 DW를 운영하려는 금융·통신·유통 대기업에 잘 맞습니다. 특히 공식 백업·복구와 데이터 레이크(Iceberg·Delta) 연계가 필요한 조직에 적합합니다.
맞지 않는 경우
한글 테이블·열 이름을 써야 하거나 한국어 기술 문서에 의존하는 팀에는 맞지 않습니다. 중첩 Parquet 처리나 DB 내장 스트리밍 적재가 꼭 필요한 경우에도 불리합니다.
근거를 찾지 못한 항목 1개 — 무엇이 더 필요한가
- 분석 쿼리 응답
판단 불가 — 집계에서 제외
ChatGPT: 집계·조인 위주의 자체 또는 독립 비교 벤치마크 결과가 근거에 없다.
Claude: 근거 묶음에 자체 벤치마크나 독립 벤치마크 결과가 없다.
평가에 인용된 근거 36건
편집자 노트 · 평가 이력
편집자 노트 없음 — 게시할 때 관리자가 작성합니다. 점수와 모델 서술은 고치지 않습니다.
| 평가일 | 기준 | 기준표 | 근거 | 패널 | 종합 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-22 | 한국 기준 | v0.5 | 2026-10-22n | gpt-6-luna · claude-opus-5-5 | 8.3 | 현재 · 미게시 |
| 2026-10-21 | 한국 기준 | v1.2 | 2026-10-22 | gpt-6.1-sol · claude-opus-5-5 | 8.2 | 미게시 |
기준표 버전이 다른 평가는 항목 구성이 달라 점수를 직접 비교하지 않습니다. 평가 방법에 기준표와 규칙을 공개합니다.