스크롤하면서 DataForest가 데이터를 로컬에 보관하고, 반복 가능한 워크플로를 정리하며, AI를 실용적인 분석 도구로 바꾸는 방식을 확인해 보세요.
개인정보
데이터를 로컬에 저장하고, 검토 가능한 워크플로를 유지하며, 핵심 지식을 직접 통제할 수 없는 도구로 보내지 않아도 됩니다.
명시적으로 공유를 선택하지 않는 한 데이터는 사용자의 인프라를 벗어나지 않습니다. 모든 처리는 사용자의 서버에서 이루어집니다.
데이터는 저장 중에도 전송 중에도 암호화됩니다. 우리 팀조차도 민감한 정보에 접근할 수 없습니다.
누가 언제 어떤 데이터에 접근했는지에 대한 완전한 로그를 제공합니다. 내부 정책과 외부 규제 준수에 도움이 됩니다.
우리는 사용자의 데이터 사본을 보관하지 않습니다. 삭제되면 모든 시스템에서 영구적으로 제거됩니다.
전문성
분석가와 운영 담당자가 반복 가능한 조사, 검토, 운영 수준의 의사결정을 함께 진행할 수 있는 공유 워크스페이스를 제공합니다.
CSV, JSON, Parquet, Excel, SQL 데이터베이스 등 기존 데이터 소스를 기본 지원으로 연결할 수 있습니다.
팀과 실시간으로 함께 작업할 수 있습니다. 인사이트, 주석, 보고서를 안전하게 공유할 수 있습니다.
데이터와 분석의 변경 사항을 추적하고 필요할 때 이전 버전으로 되돌릴 수 있습니다.
예약된 업데이트와 배포를 지원하는 일관된 게시용 품질의 보고서를 생성할 수 있습니다.
지능형
AI로 요약, 비교, 탐색을 수행하면서도 최종 워크플로는 여전히 여러분의 데이터와 판단을 기준으로 유지할 수 있습니다.
대규모 데이터셋의 요약을 자동으로 생성합니다. 수동으로 모두 살펴보지 않아도 핵심 패턴과 이상치를 이해할 수 있습니다.
평이한 영어로 데이터에 대해 질문할 수 있습니다. 복잡한 SQL이나 코드를 작성할 필요가 없습니다.
AI가 데이터 속 비정상 패턴을 감지합니다. 문제가 커지기 전에 이슈를 파악할 수 있습니다.
워크스페이스 안에서 간단한 예측 모델을 직접 만들 수 있습니다. 데이터 기반 예측을 더 자신 있게 할 수 있습니다.
앱 다운로드, 로컬 통제, 언어 지원, 셀프서비스 구독 선택에 대한 핵심 질문에 답변합니다.
DataForest는 로컬 우선으로 설계되었습니다. 다른 운영 모델을 명시적으로 선택하지 않는 한, 데이터는 사용자의 인프라 안에 남습니다.
제품 방향은 CSV, JSON, Parquet, 스프레드시트, SQL 연결 데이터 소스 같은 일반적인 분석 형식을 포함합니다.
예. 팀 플랜에는 로컬 배포, 공유 워크스페이스, 자체 운영 환경 안에서의 도입에 대한 설정 안내가 포함될 수 있습니다.
그것이 목표입니다. 일반적인 프로세스를 강요하는 대신, 현재의 검토, 분석, 보고 흐름을 중심으로 워크스페이스를 설계합니다.
권장 이메일 구성: 문의 내용, 로그인에 사용하는 전체 계정 이메일 주소, 그리고 필요한 배경 정보를 함께 적어 주시면 더 빠르게 확인할 수 있습니다.
contact@dataforest.cc
기술적인 문제라면 운영체제, 앱 버전, 문제가 발생한 정확한 단계와 함께 스크린샷이나 오류 내용도 보내 주세요.