속성 표준화를 하려면 칼럼별로 코멘트를 작성하는 작업이 필수적입니다.
하지만, 이는 많은 시간과 비용이 드는 작업입니다.
칼럼 코파일럿은 이러한 작업을 최대 10배 개선합니다.

속성 표준화를 완료한 후에는 적합한 데이터타입과 길이를 가진 도메인을 결정해야 합니다.
이를 위해, 동일 속성들이 가진 데이터타입과 길이를 종합적으로 분석하는 과정이 필요합니다.
도메인 코파일럿은 이 과정을 자동화하여 적합한 도메인을 제안합니다.

데이터 표준화를 위해 속성명을 표준 용어로 등록하는 작업이 필요합니다.
이를 위해, 용어를 구성하는 단어를 결정하고, 해당 용어의 정의를 작성해야 합니다.
이 과정은 데이터 표준의 기반을 다지는 중요한 작업으로, 많은 시간과 집중이 요구됩니다.
용어 코파일럿이 제안한 구성 단어와 정의를 검수하는 것으로 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

데이터 표준화를 위해 용어를 구성하는 단어의 영문명과 정의를 작성해야 합니다.
용어와 마찬가지로 데이터 표준의 기반을 다지는 작업으로, 많은 시간과 노동력이 요구됩니다.
단어 코파일럿은 이 과정을 자동화하여 효율성을 크게 향상합니다.

테이블의 용도와 특징을 정확히 파악하려면 테이블에 포함된 칼럼들을 종합적으로 분석해야 합니다.
이 과정은 데이터 구조를 명확히 이해하고 최적화하기 위한 핵심 단계입니다.
테이블 코파일럿은 이 과정을 자동화하여 효율성을 높입니다.