Datafold란 무엇인가요?

Datafold는 데이터 코드 변경 전후의 차이를 시각적으로 비교 분석하여 배포 전 데이터 품질 사고를 방지하는 검증 플랫폼.

Datafold는 어떤 상황에서 사용하나요?

Datafold는 dbt 모델 변경 시 하류 대시보드 파괴 사전 방지, Cloud-to-Cloud 데이터 플랫폼 마이그레이션 정합성 검증, CI/CD 파이프라인 내 데이터 품질 자동 검증 게이트 구성 등의 상황에서 활용할 수 있습니다.

Datafold의 주요 기능은 무엇인가요?

Datafold의 핵심 기능으로는 PR 단계에서 데이터 변경 영향도 자동 비교(Data Diff), AI 기반 PR Summaries로 코드 변경의 데이터 영향 자동 요약, 컬럼 레벨 계보(Lineage) 시각화로 하류 영향 추적 등이 있습니다.

데이터폴드

Datafold

데이터 코드 변경 전후의 차이를 시각적으로 비교 분석하여 배포 전 데이터 품질 사고를 방지하는 검증 플랫폼

유료desktopLLM 기반

웹사이트 방문하기datafold.com

검증된 사실

라이브 가격: Amount: · $150,0002026-06-20 확인
최근 변경: 2026-03-05 Datafold CEO가 'Data Engineering in 2026: 12 Predictions' 블로그를 발행하며, AI 에이전트를 활용해 2주 만에 두 개의 새 제품을 프리뷰 단계까지 출시

2026-06-20 직접 확인 · 자동 검증 데이터

제품 화면

2026-06-20 확인

가격 정보

유료시작 가격: $2,500/mo (Annual Contract)라이브 확인 2026-06-20

Datafold는 데이터 품질 관리 및 자동화 테스트 플랫폼으로, Cloud 플랜은 연간 결제 시 월 $799부터 시작합니다. 이 플랜은 데이터 비교(Data Diff) 및 모니터링 기능을 제공하며, 더 큰 규모의 기업을 위한 Enterprise 플랜은 별도 문의가 필요합니다. 현재 일반 사용자를 위한 상시 무료 플랜은 제공되지 않습니다.

가격표 확인하기

최근 업데이트와 소식

투자2021-11-09
Datafold, 시리즈A 2,000만 달러 유치
데이터 신뢰성 플랫폼 Datafold가 2021년 11월 9일 NEA 주도로 시리즈A 2,000만 달러를 유치했습니다. Amplify Partners가 참여했습니다.
근거: Datafold가 2021년 11월 9일 Business Wire를 통해 NEA 주도 시리즈A 2,000만 달러 유치를 발표했습니다.

소개AI 요약

Datafold는 데이터 엔지니어링 워크플로우를 자동화하는 AI 기반 데이터 품질 플랫폼입니다. 데이터 디프(Data Diff) 기술을 통해 코드 변경이 실제 데이터 값에 미치는 영향을 배포 전 단계에서 시각화하며, AI 기능을 도입하여 PR 요약, 근본 원인 분석, AI 에이전트 전용 컨텍스트(MCP) 제공까지 지원 범위를 확장하고 있습니다.

활용 워크플로우

입력

GitHub/GitLab Pull Request (SQL 또는 dbt 코드)Cloud Data Warehouse (Snowflake, BigQuery, Databricks)dbt Cloud/Core Manifest 및 메타데이터BI 도구 메타데이터 (Looker, Tableau, Sigma)

데이터폴드

Value-level Data Diffing (개발/운영 데이터 값 1:1 정밀 비교)AI 기반 Root Cause Analysis (데이터 변화와 원인 코드 자동 매핑)Column-level Lineage 추적 (변경이 하류 대시보드에 미치는 영향 분석)AI PR Summary 생성 (코드 변경의 데이터 파급 효과 자동 요약)

출력

GitHub PR 내 자동 생성된 데이터 테스트 리포트데이터 차이(Diff) 상세 시각화 및 프로파일링 대시보드하류 BI 자산 영향도 분석 리포트AI 코딩 에이전트용 Context 데이터 (MCP 피드)

Cross-database 마이그레이션

Redshift에서 Snowflake로의 전환과 같이 서로 다른 데이터베이스 간의 데이터 무결성을 100% 검증합니다.

No-Code CI 워크플로우

복잡한 dbt 설정 없이 SQL 저장소 연결만으로 데이터 품질 테스트를 자동화합니다.

AI 에이전트 컨텍스트 제공

MCP(Model Context Protocol)를 통해 Cursor, Windsurf 등 AI 에이전트에게 데이터 계보 및 비즈니스 로직 정보를 공유합니다.

핵심 차별점: 코드 변경이 실제 데이터 값과 최종 BI 대시보드에 미치는 영향을 배포 전에 AI로 정밀 분석하여 데이터 사고를 원천 차단합니다.