SQL 자동완성은 시작일 뿐, 데이터 워크플로우를 바꾸는 AI IDE ‘nao’
지금의 데이터 툴에 답답함을 느끼고 있다면
SQL 자동완성 도구는 이미 많습니다. 하지만 정작 현업에서 써보면, 막상 쓸 수 없는 코드가 더 많습니다. 이유는 간단합니다. 내 데이터 스키마를 이해하지 못하기 때문입니다.
데이터 파이프라인을 관리하거나 분석 작업을 하는 당신이 지금 가장 원하는 건, 정확하고, 믿을 수 있으며, 반복 가능한 워크플로우일 겁니다. 수많은 실험과 검증 끝에 실수 없이 코드를 배포하고 싶기 때문이죠.
이 블로그에서는 이런 고민을 정확히 해결해주는 VS Code 기반의 AI 코드 에디터인 nao를 소개합니다. 단순한 SQL 자동완성 기능을 넘어서, 데이터 컨텍스트에 최적화된 통합 개발 환경을 어떻게 구현했는지, 실제 사용에 어떻게 도움이 되는지, 그리고 기존 도구들과 어떤 차이가 있는지를 자세히 다룹니다.
nao란 무엇인가?
nao는 데이터 작업에 특화된 AI 기반 코드 에디터입니다. 단순한 LLM 기반 SQL 자동완성을 넘어서, BigQuery, Snowflake, Postgres 같은 데이터 웨어하우스와 직접 연결되고, 데이터 스키마를 이해한 상태에서 정확한 SQL/Python/YAML 코드를 자동 생성합니다.
특히 RAG 기반 AI 탭과 에이전트 도구를 탑재하고 있어, 기존 도구와는 완전히 다른 수준의 정확도와 편의성을 제공합니다.
기존 자동완성 툴이 추측에 가까운 제안을 하는 반면, nao는 데이터 구조와 맥락을 이해한 채 코드를 작성합니다. 이 점에서 실무에서의 생산성과 신뢰도가 크게 다릅니다.
nao의 주요 기능과 특징
1. 데이터 스키마 인식 기반 코드 생성
nao는 연결된 데이터 웨어하우스의 테이블, 칼럼, 관계 등을 실시간으로 인식합니다. 이 기반 위에서 SQL을 작성하므로, 실제로 실행 가능한 코드를 바로 생성할 수 있습니다.
또한 dbt 모델, 소스, 테스트 항목까지 이해하고 이를 기반으로 자동완성을 지원합니다. dbt 문서화나 열 단위 lineage까지도 파악해주기 때문에, 구조 파악과 코드 작성을 한 번에 해결할 수 있습니다.
2. SQL/Python/YAML 자동완성과 품질 검사
코드를 작성할 때 단순히 자동완성 제안만 하는 것이 아니라, 코드 품질을 자동으로 검사하고 문제를 미리 잡아냅니다.
예를 들어, 누락된 컬럼, 비정상적인 값, 중복 로직 등을 사전에 탐지해 실수 없는 코드 작성을 돕습니다. YAML 파일 구성도 자동완성되며, Python 파이프라인 구성도 동일한 환경에서 지원됩니다.
3. 코드 변경 전후 결과 비교
코드를 수정하면, 변경 전후 데이터의 차이를 자동으로 시각화해 보여줍니다.
실제 배포 전 테스트를 건너뛰더라도, 결과를 눈으로 확인하고 판단할 수 있기 때문에 빠른 반복과 안전한 배포가 가능합니다.
4. SQL 작성, 실행, 시각화까지 하나의 인터페이스에서
별도의 도구를 오가며 작업할 필요가 없습니다. nao에서는 SQL 작성, 실행, 결과 확인, 시각화까지 모두 하나의 화면에서 처리할 수 있습니다.
데이터 파이프라인을 설계하고 테스트하고 배포하는 모든 과정을 이 IDE 하나로 수행할 수 있습니다.
nao 실제 사용 시나리오
누락/이상치 탐지
파이프라인 구성 중 자동화된 품질 검사를 통해 결측치, 중복, 이상치를 사전에 탐지하고 알림을 받을 수 있습니다. 이 과정이 자동으로 진행되기 때문에 수동 검토에 들어가는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
개발 vs 운영 데이터 비교
운영 환경의 테이블과 개발 중인 테이블의 데이터를 자동으로 비교해 차이점을 보여줍니다. 변경 영향도를 파악하고 안정적으로 배포할 수 있는 중요한 기능입니다.
dbt 테스트 자동 실행
nao는 dbt 테스트도 직접 실행할 수 있습니다. dbt 모델, 소스, 테스트 조건 등을 인식하고, 이를 기반으로 자동 테스트를 구성하고 결과를 시각적으로 확인할 수 있도록 도와줍니다.
nao vs Cursor vs 기존 도구 비교
| 기능 | nao | Cursor | 기존 LLM 기반 툴 |
| 데이터 스키마 기반 코드 자동생성 | 가능 | 제한적 | 불가능 |
| 데이터 품질 검사 및 변경 전후 시각화 | 가능 | 불가 | 불가 |
| RAG 기반 AI + 에이전트 통합 | 탑재 | MCP 필요 | 미탑재 |
| 설정 및 CI/CD 구성 | 필요 없음 | 필요 | 필요 |
| dbt 워크플로우 통합 | 지원 | 제한적 | 일부 지원 |
| 사용 편의성 | 매우 높음 | 낮음 | 보통 |
특히 Cursor는 여러 MCP 호출이 필요하고 UI 적응성도 떨어지는 반면, nao는 단일 RAG 내에서 항상 사용 가능하며, 설정과 인증 과정도 생략 가능합니다.
지원 플랫폼 및 확장성
현재는 Mac 버전만 제공되지만, 앞으로 Windows, Linux까지 지원 예정입니다.
또한 기존에 지원 중인 BigQuery, Snowflake, Postgres 외에도, 곧 Databricks, Iceberg, Redshift 등도 추가될 예정입니다.
Looker, Power BI, Metabase, Tableau와의 통합도 예고되어 있어, 시각화 및 리포팅 작업까지 이 환경 안에서 가능해질 것으로 기대됩니다.
nao가 바꾸는 데이터 워크플로우의 미래
nao는 단순한 SQL 자동완성 도구가 아닙니다.
데이터 컨텍스트를 이해하고, 그에 맞는 코드를 정확하게 생성하며, 실수를 줄이고 생산성을 높여주는 AI 기반 데이터 IDE입니다.
현업에서 실수 없이, 빠르고 신뢰성 있게 코드를 작성하고 배포해야 하는 데이터 전문가라면, nao는 분명히 눈여겨볼 만한 도구입니다.
무엇보다도 복잡한 설정 없이 바로 쓸 수 있다는 점은, 기술 수준이 다양한 팀 구성원 모두에게 매우 큰 장점입니다.
앞으로 더 많은 플랫폼과 시각화 도구와 통합될 예정이기에, nao가 데이터 작업의 표준 IDE가 되는 날도 멀지 않아 보입니다.
nao - data vibing
nao: An IDE that understands data work. Revolutionize your analytics engineering with a modern platform. Join the waitlist today.
getnao.io
