# Briefer – 일정, SQL, 내장 LLM이 포함된 멀티플레이어 노트북

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## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=16012](https://news.hada.io/topic?id=16012)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/16012.md](https://news.hada.io/topic/16012.md)
- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2024-07-25T10:12:35+09:00
- Updated: 2024-07-25T10:12:35+09:00
- Original source: [briefer.cloud](https://briefer.cloud/launches/notebooks/)
- Points: 8
- Comments: 1

## Summary

Briefer는 클라우드 기반으로 노트북을 스케줄링하고 실시간 협업이 가능하여 데이터 분석 작업의 효율성을 높입니다. AI 어시스턴트가 SQL 쿼리와 Python 코드 작성을 지원해 생산성을 향상시키며, 대시보드 생성 기능을 통해 비개발자와도 쉽게 분석 결과를 공유할 수 있습니다. 또한, 노트북의 정리 기능과 사용자 친화적인 인터페이스로 가독성을 높여 비기술부분 사용자도 쉽게 이해할 수 있습니다.

## Topic Body

- Notion + Jupyter 에 확장 기능을 추가  
  - 노트북 스케줄링, 대시보드와 앱으로 변환, 데이터 프레임으로 결과를 리턴하는 SQL 쿼리 등  
- 기존 노트북의 문제점 해결   
  - 공유의 어려움 : 데이터 팀 작업을 보기위해 Docker+Python 설치가 필요   
  - 노트북이 너무 복잡함 : 코드 블록이 너무 많아져서 가독성 저하 및 비기술자가 이해하기 어려움   
  - 데이터베이스 쿼리, API 호출, 그래프 작성 등의 간단한 작업도 복잡함  
- Briefer의 해결 방법   
  - **공유 문제 해결**  
    - 노트북을 클라우드로 이동하여 스케줄링 가능  
    - CRDTs와 Yjs를 사용해 상태 관리, 실시간 편집 반영  
  - **노트북 정리**  
    - 깨끗한 디자인과 블록을 그룹화하여 정리 가능  
    - 블록을 탭으로 그룹화하고, 공개 버전에 표시할 블록 선택 가능  
    - 대시보드 구축 기능 제공  
  - **간단한 작업의 간편화**  
    - 클릭으로 그래프 작성, AI 어시스턴트로 복잡한 차트 코드 생성  
    - SQL 쿼리 결과를 자동으로 데이터 프레임으로 변환, DuckDB를 사용해 파일 쿼리 가능  
  
### 주요 기능들   
- 파일 트리  
  - 파일 트리는 노트북을 관리하고 탐색할 수 있는 곳  
  - Notion과 마찬가지로 각 노트북에 대한 아이콘을 선택하고, 순서를 변경하거나, 하나를 다른 노트북 안에 넣을 수 있음  
  - 노트북을 삭제하면 휴지통에 사본을 보관하여 필요한 경우 복원할 수 있음  
- 블록과 탭 : Briefer 노트북은 다양한 유형의 블록으로 구성됨  
  - 텍스트 블록: 노트북에 컨텍스트를 추가하기 위함  
  - 쿼리 블록: 파일이나 Postgres, BigQuery, Redshift, Athena 등과 같은 연결된 데이터 소스에서 데이터를 수집하기 위함  
  - 파일 업로드 블록: 데이터가 연결된 데이터 소스에 없는 경우 CSV, XLS 또는 기타 파일을 노트북에 추가하기 위함  
  - Python 블록: 데이터를 조작하고, 시각화를 생성하거나, 원하는 다른 작업을 수행하기 위해 Python 코드를 작성하기 위함  
  - 입력 블록: 텍스트 입력이나 드롭다운과 같은 대화형 요소를 노트북에 추가하기 위함  
  - 시각화 블록: 코드를 작성하지 않고 시각화를 생성하기 위함  
  - 노트북에 블록을 추가한 후, 이를 탭으로 그룹화하여 노트북을 구성하고 탐색하기 쉽게 만들 수 있음  
- 파일과 데이터베이스  
  - 래퍼나 커넥터를 작성하지 않고도 쿼리 블록을 사용하여 파일 및 데이터베이스에서 데이터를 쿼리할 수 있음  
  - 데이터가 데이터베이스에 있는 경우 쿼리 블록을 사용하여 SQL 쿼리를 작성하고 필요한 데이터를 가져올 수 있음  
  - 데이터가 파일(CSV, XLSX, Parquet 등)에 있는 경우 해당 파일을 업로드하고 일반 SQL을 사용하여 쿼리할 수 있음  
  - 쿼리 블록을 사용하여 데이터프레임을 일반 SQL로 쿼리할 수도 있음  
- 자동 데이터프레임  
  - 모든 쿼리 블록은 자동으로 쿼리 결과를 포함하는 Pandas 데이터프레임을 생성함  
  - 이를 통해 이 데이터를 추가 Python 블록에서 사용할 수 있음  
  - 기본적으로 데이터프레임에는 `query_1`과 같은 이름이 지정되지만 더 의미 있는 이름으로 바꿀 수 있음  
- AI 어시스턴트  
  - SQL 및 Python 블록에는 AI 어시스턴트가 포함됨  
  - AI 어시스턴트의 도움이 필요할 때마다 "AI로 편집"을 클릭하고 어시스턴트에게 원하는 작업을 알려줄 수 있음  
  - 그러면 AI 어시스턴트가 제안을 생성하고 시도, 수락 또는 거부할 수 있는 diff를 보여줌  
  - Python 블록에서 AI 어시스턴트는 기존 데이터프레임과 열을 인식함  
  - SQL 블록에서 AI 어시스턴트는 이미 데이터베이스의 테이블과 열을 알고 있으므로 더 나은 제안을 제공하고 복잡한 쿼리를 올바르게 작성하는 데 도움을 줄 수 있음  
  - 오류가 발생할 때마다 "AI로 수정"을 클릭하여 AI 어시스턴트가 수정을 시도하게 할 수 있음  
- 스케줄  
  - 노트북을 매시간, 매일, 매주 또는 매월과 같은 특정 간격으로 실행하도록 예약할 수 있음  
  - 예약을 생성할 때 스케줄이 성공적으로 실행되거나 실패할 때 이메일이나 Slack 메시지를 받도록 알림을 설정할 수도 있음. 성공적인 실행의 경우 노트북 출력이 포함된 PDF 파일도 받게 됨  
- 스냅샷과 버전 관리  
  - 노트북을 게시할 때마다 노트북의 상태를 자동으로 저장하여 시간 경과에 따른 변경 사항을 확인하고 필요한 경우 이전 버전으로 롤백할 수 있음  
  - 이를 통해 노트북에 대한 변경 사항을 추적하고 문제가 발생하면 이전 버전으로 되돌릴 수 있음  
  - 또한 모든 성공적인 예약 실행은 해당 시점의 노트북 상태에 대한 스냅샷을 생성함  
  - 스냅샷은 결과가 시간에 따라 어떻게 변경되었는지 보거나 서로 다른 실행의 출력을 비교할 때 유용함  
- 대시보드로의 노트북  
  - 노트북의 출력을 사용하여 대시보드를 만들 수 있음  
  - 차트를 그리기 전에 많은 데이터 랭글링을 수행해야 하는 경우와 같이 불필요한 코드나 설명을 포함하지 않고 결과를 다른 사람과 공유할 수 있음  
  - 사용자가 입력 및 드롭다운과 상호 작용할 수 있도록 하지만 내부 코드를 보여주고 싶지 않은 데이터 앱을 구축할 때도 대시보드 보기가 유용함  
  
### GN⁺의 의견  
  
- 이 플랫폼은 노트북 스타일의 데이터 분석 및 시각화 작업에 유용할 것으로 보임  
- 클라우드 기반으로 실시간 협업 가능하며, 사용자 친화적인 인터페이스와 정리 기능으로 가독성 향상 및 비기술적인 사용자도 쉽게 데이터 분석 결과를 볼 수 있어 협업 효율성 증가  
- AI 어시스턴트가 SQL 쿼리 및 Python 코드 작성을 지원한다는 점도 데이터 분석 작업의 생산성을 높일 수 있을 것임. 다만 AI 제안의 정확성과 효용성은 실제로 사용해 봐야 알 수 있음  
- 노트북의 스케줄링 및 버전 관리 기능은 반복적인 데이터 분석 작업이나 협업 시 유용할 것으로 보임. 다만 이를 위해서는 안정적인 인프라 운영이 전제되어야 함  
- 대시보드 생성 기능을 통해 분석 결과를 비개발자와 쉽게 공유할 수 있다는 점도 장점. 그러나 대시보드의 레이아웃 및 디자인 자유도가 어느 정도일지는 미지수  
- 유사한 플랫폼으로는 Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote 등이 있음. 이들과 차별화되는 Briefer만의 장점이 무엇일지 고민해 볼 필요가 있음. 예를 들어 보다 간편한 사용성, 강력한 협업 기능 등이 있을 수 있음

## Comments



### Comment 27538

- Author: neo
- Created: 2024-07-25T10:12:35+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=41045834) 
- 제품 관리자들은 간단한 Excel 공식과 차트를 설정하여 작업을 쉽게 만들려고 노력함
  - 스크린샷을 찍는 등의 작업 포함
- 데이터 엔지니어들은 Superset과 dbt 같은 오픈소스 솔루션을 사용하여 더 기술적인 작업을 수행함
- 기업들은 종종 최종 UI를 직접 구축하려고 함
  - Pinterest가 오픈소스한 것을 기억함
- 노트북 같은 도구를 만드는 것이 얼마나 어려운지 깊이 이해함
  - 협업과 UX에 문제가 있음
- 데이터 자체와 경쟁이 치열한 시장 때문에 기능 제안이 어려움
  - Popsql이 번창하지 못한 것을 기억함
- Lucas의 작업을 칭찬하며, CLI, 커넥터, 심볼릭 계산, 오프라인 지원, 암호화된 네임스페이스 추가를 제안함
  - 이는 다른 경쟁자들보다 앞서게 할 것임
  - 바쁘겠지만 논의하고 싶으면 연락하라고 함

- Python과 데이터 과학(Jupyter에서 pandas, Polars, scikit learn, XGBoost 등)을 많이 가르침
  - 소프트웨어 엔지니어링의 모범 사례도 가르침
- 교육을 통해 많은 문제가 해결된다는 경험을 공유함
  - 최근 클라이언트에서 이를 다시 확인함
- 초보자 친화적인 코드 작성에 집중하는 대신, 전문가 수준의 코드를 작성해야 한다고 생각함
  - 초보자들은 이 코드를 좋아하지 않을 것임
- 소셜 미디어에서 비판을 받지만, 학생들과 독자들의 긍정적인 반응이 있음

- 노트북과 크론 작업, 상태 저장을 사용하는 워크플로우를 구축한 경험이 있음
  - 문제를 전체적으로 해결하려는 시도를 기쁘게 생각함

- 출시를 축하하며, 예제 GIF의 90년대 Mac Finder 크롬이 시선을 분산시킨다고 언급함
  - 시각적, 의미적으로 정리할 것을 제안함

- Python/코드 블록 지원이 흥미로움
  - Jupyter 노트북은 어디서나 실행 가능함
  - 로컬 설치나 로컬 Python 설치에 연결을 중계하여 지원하는지 묻는 질문
  - 모든 Python 코드가 클라우드 서버에서 실행되어야 하는지, 고성능 GPU 접근이 불가능한지 묻는 질문

- 출시를 축하하며, Hex 같은 기존 도구와 비교하여 어떻게 발전할지 궁금해함

- 비기술적 조직을 위한 온라인 협업 도구로도 판매할 수 있다고 언급함
  - 많은 사람들이 Microsoft Access보다 더 편리한 도구를 원한다고 말함

- 내부 쿼리 카탈로그와 대시보드를 구축하는 데 유용한 도구가 될 수 있다고 언급함
  - Grafana의 "변수"와 유사한 동적 필드 선택기를 지원하는지 묻는 질문

- 노트북의 첫 번째 문제는 공유가 어렵다는 점을 언급함
  - PM들과 GitHub 링크를 통해 노트북을 공유함