비용 50% 절감 및 AI-native 인터페이스 기반 Data Observability 전환 분석

Context

Data Warehouse 규모 확장에 따른 테이블 수 증가로 인해 기존 Metaplane의 Table-based Pricing 모델에서 선형적 비용 상승 문제 발생. 또한 Datadog의 Metaplane 인수로 인한 Consumption-based Pricing 모델로의 전이 가능성과 벤더 종속성 리스크 증대.

Technical Solution

• 단가 최적화를 통한 TCO 절감을 위해 Table당 비용을 $10에서 $5로 낮춘 AnomalyArmor 구조 채택
• Dashboard 중심의 UI에서 벗어나 MCP server 및 Skill pack을 통한 Agentic Workflow(Claude Code, Cursor) 연동 설계
• 자연어 질의를 통해 메타데이터 기반의 테이블 의존성과 변경 사항을 추적하는 AI-native Question Answering 엔진 도입
• Snowflake, Databricks 등 다수 Warehouse와의 First-class Integration을 통한 Schema Drift 및 Freshness 모니터링 자동화
• Column-level Lineage 시각화의 중요도에 따라 전용 툴과 통합 플랫폼 간의 Trade-off 분석 기반 의사결정 체계 구축