overview
Evidence Core란 무엇입니까?
Evidence Core는 Evidence가 개발한 비즈니스 인텔리전스 도구로, 데이터 팀과 개발자가 BI를 코드로 취급하여 분석을 함께 구축하고 제공할 수 있도록 합니다. 분석 에이전트, 보고 및 임베디드 분석 기능을 제공하여 SQL 및 Markdown으로 대화형 데이터 시각화를 생성할 수 있습니다.
AI 도구
Evidence Core Review
Evidence Core는 BI를 코드로 취급하여 팀이 분석을 구축하고 제공할 수 있도록 하는 오픈 소스 코드 기반 비즈니스 인텔리전스 도구입니다.
shipped 2026년 8월 26일freemium
Domain rating66Monthly visits4.8K/mo
핵심 포인트
1핵심 프레임워크 자체 호스팅을 위한 무료 티어를 제공합니다.
2계정당 분당 60개 요청의 기본 속도 제한이 있는 API를 제공합니다.
3SQL 및 Markdown을 사용하여 데이터 제품, 대시보드 및 보고서 구축을 지원합니다.
42025년 6월 6일에 출시된 Evidence Studio는 에이전트 AI 기능과 웹 기반 개발 환경을 도입했습니다.
Evidence Core 소개
요금제
Pro
$25/user/mo
- • Unlimited teams
- • Advanced analytics features
- • Collaboration tools
Team
$15/user/mo
- • Up to 10 teams
- • Basic analytics features
Free
Free
- • Limited teams
- • Basic features
비용 예시
- • For 10 users on Pro plan: ~$250
- • For 5 users on Team plan: ~$75
투자자
Venture Capitalist A, Venture Capitalist B
features
Evidence Core의 주요 기능
Evidence Core는 비즈니스 인텔리전스에 대한 코드 우선 접근 방식을 위한 포괄적인 기능 세트를 제공하며, 개발자 워크플로 및 데이터 제품 생성에 중점을 둡니다. 아키텍처는 버전 제어 및 CI/CD 파이프라인으로의 통합을 지원합니다.
- 프로젝트 데이터를 기반으로 통찰력을 생성하고 질문에 답하는 분석 에이전트.
- 관리되는 내부 보고 시스템 생성을 위한 보고 기능.
- 개인화된 보고서 및 대시보드를 SaaS 애플리케이션에 통합하기 위한 임베디드 분석.
- 최신 데이터 시각화를 위한 실시간 분석 처리.
- BI 자산의 팀 기반 개발을 위한 협업 도구.
- SQL, Markdown, HTML, JavaScript 및 CSS를 사용한 사용자 정의 가능한 보고서.
- 사용자 권한 관리를 위한 액세스 제어 메커니즘.
- 다른 시스템과의 프로그래밍 방식 상호 작용 및 통합을 위한 API 가용성.
use cases
누가 Evidence Core를 사용해야 합니까?
Evidence Core는 비즈니스 인텔리전스 인프라를 구축하고 관리하기 위해 코드 중심 워크플로를 선호하는 데이터 전문가 및 팀을 위해 설계되었습니다. 분석에서 재현성, 버전 제어 및 확장성을 추구하는 조직에 적합합니다.
- 데이터 분석가 및 데이터 팀: SQL 및 Markdown으로 데이터 제품, 대시보드 및 보고서를 구축하기 위해.
- 개발자 및 제품 빌더: 출판 품질의 데이터 시각화를 생성하고 애플리케이션 내에 개인화된 보고서를 임베드하기 위해.
- 자동화된 데이터 보고 및 분석 워크플로가 필요한 조직: 프로젝트 데이터를 기반으로 AI 에이전트를 사용하여 통찰력을 생성하고 질문에 답하기 위해.
how to use
Evidence Core 사용 방법
Evidence Core를 사용하려면 사용자는 오픈 소스 프레임워크를 자체 호스팅하거나 관리형 Evidence Cloud 서비스를 사용할 수 있습니다. 주요 워크플로는 데이터 검색을 위한 SQL 쿼리 작성과 보고서 작성을 위한 Markdown을 포함합니다.
- 1오픈 소스 Evidence Core 프레임워크를 로컬에 설치하거나 서버에 배포합니다.
- 2SQL 쿼리를 사용하여 데이터 소스에 연결합니다.
- 3보고서 내러티브, 제목을 정의하고 시각화 구성 요소를 통합하기 위해 Markdown 파일을 작성합니다.
- 4다중 파일 편집, 파일 생성, 이름 변경 및 이동을 위해 AI 에이전트를 활용합니다 (2026년 8월 14일 기준).
- 5내부 사용을 위해 보고서를 게시하거나 외부 애플리케이션에 임베드합니다.
- 6정기적인 이메일 전송 또는 일회성 배포를 위해 예약된 보고서를 구성합니다 (2026년 8월 14일 기준).
pricing
Evidence Core 가격 및 플랜
Evidence Core는 프리미엄 모델로 운영되며, 자체 호스팅을 위한 무료 오픈 소스 코어와 관리형 클라우드 서비스인 Evidence Cloud의 유료 티어를 제공합니다. AI 기반 기능은 AI 크레딧을 소비하며, 작업 공간당 월별 할당량이 제공됩니다.
- 무료: 자체 호스팅을 위한 오픈 소스 핵심 프레임워크.
- Team: 사용자당 월 $15, 월별 AI 크레딧 할당량 포함 (예: 월 20,000 크레딧).
- Pro: 사용자당 월 $25, 향상된 기능 및 AI 크레딧 할당량 포함.
- Enterprise: 화이트 라벨링, 고급 임베딩 및 향상된 보안 기능을 위한 맞춤형 가격.
- AI 크레딧 초과: 사용량 기반 청구가 활성화된 경우 크레딧당 $0.01.
- Core 지원 플랜: 자체 호스팅 팀을 위한 개발자 좌석당 월 $500, 비공개 Slack 채널 및 문제 우선 순위 지정 포함.
- 프리미엄 지원 플랜: SLA, 관리형 배포, 교육 및 기능 우선 순위 지정을 포함하는 맞춤형 패키지.
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Pros
- +Enables version control and CI/CD integration for BI assets through a code-first approach.
- +Offers high customizability for reports and visualizations using SQL, Markdown, HTML, JavaScript, and CSS.
- +Provides an open-source core framework, allowing for self-hosting and community contributions.
- +Includes AI agent capabilities for multi-file edits and automated workflow enhancements.
- +Supports embedded analytics for seamless integration into SaaS applications and customer portals.
- +Generates static sites for published reports, contributing to fast performance.
Cons
- −Requires comfort with SQL and Markdown, potentially posing a learning curve for traditional business users.
- −Some users desire more frequent product updates for the open-source version.
- −The code-centric approach may not be ideal for organizations preferring purely drag-and-drop BI tools.
- −AI-powered features consume AI Credits, incurring additional costs if usage exceeds monthly allotments.
정책
가격 페이지
가격 보기→유사한 도구
Evidence Core 대 경쟁사
Evidence Core는 기존의 드래그 앤 드롭 BI 도구에 대한 코드 우선 대안으로, 'BI-as-code' 범주 내에서 경쟁합니다. 작성에 SQL 및 Markdown을 강조하는 것이 여러 대안과 차별화됩니다.
1
It provides a BI layer directly on top of your dbt project, allowing you to define metrics and dimensions in code.
Lightdash is deeply integrated with dbt, making it an excellent choice for a 'BI as code' workflow, similar to Evidence Core's philosophy. The trade-off is that it requires an existing dbt project and might have a steeper learning curve if you're not already familiar with dbt for data transformation.
2
Cube↗
It's an open-source analytical API platform that helps developers build data applications and embedded analytics with a semantic layer defined in code.
Cube excels at providing a robust, code-first semantic layer and API for embedded analytics, aligning well with Evidence Core's developer-centric approach. You might need to build more of the front-end visualization yourself compared to Evidence Core's direct reporting capabilities, as Cube focuses on the data API.
3
Apache Superset↗
A powerful, open-source data exploration and visualization platform that supports a wide range of data sources and offers extensive customization.
Superset offers comprehensive reporting and dashboarding capabilities, and while its data definitions are SQL-centric (code-based), its dashboard creation is more GUI-driven than Evidence Core's pure 'BI as code' approach for the entire workflow. It provides strong embedded analytics but might require more manual setup for a fully code-driven dashboard deployment.
4
Preset↗
A fully managed cloud service for Apache Superset, offering ease of deployment and maintenance for data visualization and exploration.
Preset provides a hosted, managed version of Apache Superset, simplifying deployment and operations compared to self-hosting. While it leverages Superset's SQL-based data definitions, it's less about treating the entire BI workflow 'as code' compared to Evidence Core, focusing more on managed service benefits and ease of use for reporting and embedded analytics.
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