던 앤 브래드스트리트 vs 헥스
두 AI 도구의 기능, 가격, 특징을 상세하게 비교합니다.
던 앤 브래드스트리트
전 세계 6억 개 이상의 기업 정보를 D-U-N-S 번호로 식별해 신용·공급망 리스크를 점검하는 B2B 데이터 플랫폼입니다. ChatD&B 같은 생성형 AI와 ChatGPT·Copilot·Claude 연동으로 데이터를 자연어와 워크플로에서 바로 끌어 씁니다.
상세 리뷰 보기| 특성 | 던 앤 브래드스트리트 | 헥스 |
|---|---|---|
| 가격 유형 | $49/월부터 | 무료 + 유료 ($36/월부터) |
| 한국어 지원 | 미지원 | 지원 |
| 플랫폼 | Web, API, iOS, Android, Desktop | Web, API |
| 오픈소스 | No | No |
| API 제공 | 제공 | 제공 |
| SDK | - | 제공 |
| LLM 기반 | - | Yes |
| 멀티모달 | - | Yes |
| AI 모델 | OpenAI models, BAAI bge-large-en-v1.5 | GPT, Claude |
| GitHub Stars | - | - |
| 개발사 | Dun & Bradstreet | Hex Technologies Inc. |
| 카테고리 | 분석 | 데이터 분석 및 BI |
| 상세보기 | 보기 | 보기 |
던 앤 브래드스트리트 장단점
- 전 세계 6억 개 이상 기업 정보를 다루는 넓은 데이터 범위
- 국제 표준으로 통용되는 D-U-N-S 번호 덕에 거래처 식별 근거가 분명함
- 1841년 설립 이후 축적한 장기 데이터를 바탕으로 한 리스크 분석 이력
- 본사·자회사·계열사로 얽힌 기업 지배구조를 계층 형태로 정리해 보여줌
- 엔터프라이즈 솔루션 특성상 중소기업에 부담스러운 높은 비용
- 방대한 기능과 데이터로 인한 다소 가파른 학습 곡선
- 이메일/전화번호 등 개인 연락처 데이터의 상대적 부족
헥스 장단점
- SQL과 Python 사이의 전환이 매우 매끄러우며, AI 기능이 데이터 스키마를 이해하고 있어 정확도가 높습니다. 분석 결과를 별도의 대시보드 도구 없이도 세련된 웹 앱으로 즉시 공유할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.
- 사용자당 비용(Seat-based pricing)이 다소 높은 편이며, 클라우드 기반 서비스로 온프레미스 환경에서의 제약이 있을 수 있습니다.
던 앤 브래드스트리트 주요 기능
- D-U-N-S Number 기반 글로벌 기업 식별
- 종합 신용 리스크 평가 및 모니터링
- 공급망 가시성 및 제3자 리스크 관리
- 생성형 AI 비즈니스 어시스턴트(ChatD&B)
- D&B Hoovers 기반 B2B 영업 기회 발굴
- ESG 성과 분석 및 규정 준수(Compliance) 스크리닝
헥스 주요 기능
- Hex Magic: AI 기반 SQL·Python·R 코드 자동 생성 및 디버깅
- Threads: AI 에이전트 기반 비기술 사용자 셀프 서비스 분석
- Semantic Model Agent: 조직 데이터 컨텍스트 학습 기반 정확도 향상
- 반응형 DAG 실행 엔진으로 재현 가능한 분석
- 노코드 대화형 데이터 앱 빌더
- dbt Semantic Layer 통합