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Lightdash는 현대적인 데이터 팀을 위해 구축된 AI 우선 BI 플랫폼으로, dbt의 개방성과 ClickHouse의 성능을 결합합니다. ClickHouse를 Lightdash에 연결하면 팀은 dbt 시맨틱 레이어를 기반으로 하는 AI 기반 셀프서비스 분석 환경을 활용할 수 있으며, 모든 질문에 거버넌스가 적용된 일관된 메트릭으로 답할 수 있습니다. 개발자들은 개방형 아키텍처, 버전 관리되는 YAML 모델, 그리고 GitHub부터 IDE까지 기존 워크플로에 바로 녹아드는 통합 기능 덕분에 Lightdash를 선호합니다. 이 파트너십은 ClickHouse의 속도Lightdash의 개발자 경험을 결합해, AI를 활용한 인사이트 탐색, 시각화, 자동화를 그 어느 때보다 쉽게 만듭니다.

Lightdash와 ClickHouse로 인터랙티브 대시보드 만들기

이 가이드에서는 LightdashClickHouse에 연결해 dbt 모델을 탐색하고 인터랙티브 대시보드를 만드는 방법을 설명합니다. 아래 예시는 ClickHouse 데이터를 기반으로 한 완성된 대시보드를 보여줍니다.
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연결 정보 수집

Lightdash와 ClickHouse 간 연결을 설정할 때는 다음 정보가 필요합니다.
  • Host: ClickHouse 데이터베이스가 실행 중인 주소
  • User: ClickHouse 데이터베이스 사용자명
  • Password: ClickHouse 데이터베이스 비밀번호
  • DB name: ClickHouse 데이터베이스 이름
  • Schema: dbt가 프로젝트를 컴파일하고 실행할 때 사용하는 기본 스키마(schema) (profiles.yml에서 확인할 수 있음)
  • Port: ClickHouse HTTPS 인터페이스 포트(기본값: 8443)
  • Secure: 보안 연결을 위해 HTTPS/SSL을 사용하려면 이 옵션을 활성화합니다
  • Retries: 실패한 ClickHouse 쿼리를 Lightdash가 다시 시도하는 횟수(기본값: 3)
  • Start of week: 보고 주간이 시작되는 요일을 선택합니다. 기본값은 웨어하우스 설정을 따릅니다
HTTP(S)로 ClickHouse에 연결하려면 다음 정보가 필요합니다.
매개변수설명
HOST and PORT일반적으로 TLS를 사용하는 경우 포트는 8443, TLS를 사용하지 않는 경우 8123입니다.
DATABASE NAME기본적으로 default라는 이름의 데이터베이스가 제공되며, 연결할 데이터베이스 이름을 사용하십시오.
USERNAME and PASSWORD기본 사용자 이름은 default입니다. 사용 사례에 맞는 사용자 이름을 사용하십시오.
ClickHouse Cloud 서비스의 연결 정보는 ClickHouse Cloud 콘솔에서 확인할 수 있습니다. 서비스를 선택한 다음 Connect를 클릭하십시오.HTTPS를 선택하십시오. 연결 정보가 예시 curl 명령으로 표시됩니다.자가 관리형 ClickHouse를 사용하는 경우 연결 정보는 ClickHouse 관리자가 설정합니다.
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ClickHouse용 dbt 프로필 구성하기

Lightdash에서는 기존 dbt 프로젝트를 기반으로 연결을 설정합니다. ClickHouse에 연결하려면 로컬 ~/.dbt/profiles.yml 파일에 유효한 ClickHouse 대상 구성이 포함되어 있는지 확인하세요.예시는 다음과 같습니다:
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ClickHouse에 연결된 Lightdash 프로젝트 생성하기

dbt 프로필이 ClickHouse용으로 구성되면 dbt 프로젝트도 Lightdash에 연결해야 합니다.이 과정은 모든 데이터 웨어하우스에서 동일하므로 여기서는 자세히 다루지 않겠습니다. dbt 프로젝트를 가져오는 방법은 공식 Lightdash 가이드를 참조하십시오:dbt 프로젝트 가져오기 → Lightdash Docsdbt 프로젝트를 연결한 후에는 Lightdash가 profiles.yml 파일에서 ClickHouse 구성을 자동으로 감지합니다. 연결 테스트가 성공하면 dbt 모델을 탐색하고 ClickHouse 기반 대시보드를 만들 수 있습니다.
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Lightdash에서 ClickHouse 데이터를 탐색하세요

연결되면 Lightdash가 dbt 모델을 자동으로 동기화하고 다음 항목을 제공합니다:
  • YAML에 정의된 차원측정값
  • 메트릭, 조인, Explore와 같은 시맨틱 레이어 로직
  • 실시간 ClickHouse 쿼리를 기반으로 하는 대시보드
이제 대시보드를 만들고, 인사이트를 공유하고, Ask AI를 사용해 ClickHouse를 기반으로 직접 시각화를 생성할 수도 있습니다. SQL을 수동으로 작성할 필요는 없습니다.
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Lightdash에서 메트릭과 차원 정의하기

Lightdash에서는 모든 메트릭차원을 dbt 모델 .yml 파일에서 직접 정의합니다. 이렇게 하면 비즈니스 로직을 버전 관리할 수 있고, 일관성과 투명성도 확보됩니다.
이를 YAML에 정의하면 팀 전체가 대시보드와 분석 전반에서 동일한 정의를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 total_order_count, total_revenue, avg_order_value와 같은 재사용 가능한 메트릭을 dbt 모델 바로 옆에 만들 수 있으므로, UI에서 중복 정의할 필요가 없습니다.이러한 항목을 정의하는 방법을 자세히 알아보려면 다음 Lightdash 가이드를 참조하십시오.
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테이블에서 데이터 쿼리하기

dbt 프로젝트를 Lightdash에 연결하고 동기화하면 테이블(또는 “explores”)에서 직접 데이터를 탐색할 수 있습니다. 각 테이블은 하나의 dbt 모델을 나타내며, YAML에서 정의한 메트릭과 차원을 포함합니다.Explore 페이지는 5개의 주요 영역으로 구성됩니다.
  1. 차원 및 메트릭 — 선택한 테이블에서 사용할 수 있는 모든 필드
  2. 필터 — 쿼리에서 반환되는 데이터를 제한합니다
  3. 차트 — 쿼리 결과를 시각화합니다
  4. 결과 — ClickHouse 데이터베이스에서 반환된 원시 데이터를 확인합니다
  5. SQL — 결과를 생성한 SQL 쿼리를 확인합니다
여기에서는 필드를 끌어다 놓고, 필터를 추가하고, 테이블, 막대 차트, 시계열 등의 시각화로 전환하면서 대화형으로 쿼리를 만들고 조정할 수 있습니다.explore와 테이블에서 쿼리하는 방법을 더 자세히 알아보려면 다음 문서를 참조하십시오. 테이블과 Explore 페이지 소개 → Lightdash Docs
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대시보드 만들기

데이터를 탐색하고 시각화를 저장한 후에는 이를 대시보드로 묶어 팀과 공유할 수 있습니다.Lightdash의 대시보드는 완전한 대화형 방식으로 동작하므로 필터를 적용하고, 탭을 추가하고, 실시간 ClickHouse 쿼리로 구동되는 차트를 볼 수 있습니다.또한 대시보드 내에서 바로 새 차트를 만들 수 있어 프로젝트를 체계적으로 정리하고 복잡함을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이렇게 만든 차트는 해당 대시보드 전용이므로 프로젝트의 다른 곳에서는 재사용할 수 없습니다.대시보드 전용 차트를 만들려면 다음과 같이 하십시오:
  1. Add tile을 클릭합니다
  2. New chart를 선택합니다
  3. 차트 빌더에서 시각화를 만듭니다
  4. 저장하면 대시보드 하단에 표시됩니다
대시보드를 만들고 정리하는 방법에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하십시오: 대시보드 만들기 → Lightdash 문서
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Ask AI: dbt 기반 셀프서비스 분석

Lightdash의 AI Agents를 사용하면 데이터를 진정한 셀프서비스 방식으로 탐색할 수 있습니다. 쿼리를 작성하는 대신 *“월간 매출 성장률은 어땠나요?”*처럼 자연어로 질문하기만 하면 됩니다. 그러면 AI Agent가 정확성과 일관성을 보장하기 위해 dbt에서 정의한 메트릭과 모델을 참조하여 적절한 시각화를 자동으로 생성합니다.이는 dbt에서 사용하는 것과 동일한 시맨틱 레이어를 기반으로 하므로 모든 답변에 거버넌스가 적용되고, 설명 가능하며, 빠르게 제공됩니다. 이 모든 기능은 ClickHouse를 기반으로 합니다.
여기에서 AI Agents에 대해 자세히 알아보세요: AI Agents → Lightdash Docs

자세히 알아보기

dbt 프로젝트를 Lightdash에 연결하는 방법을 더 알아보려면 Lightdash 문서 → ClickHouse 설정를 참조하십시오.
마지막 수정일 2026년 6월 10일