Palantir vs Suits vs Notion
팔란티어 온톨로지, Suits, Notion의 기능별 현황 비교 및 갭 분석
배경: 왜 이 비교가 의미 있는가
팔란티어는 20년간 "물리계산엔진 기반 온톨로지" 를 구축해왔다. 비정형 현실 세계를 정형화된 계산 가능한 그래프로 변환하기 위해, 수천 개의 규칙 엔진과 전용 알고리즘을 만들었다.
그러나 LLM의 등장으로 게임의 규칙이 바뀌었다:
| 전통 방식 (물리엔진) | LLM 파이프라인 방식 |
|---|---|
| Entity Resolution → 규칙 수천 개 수작업 | LLM이 문맥으로 판별 |
| 관계 추론 → 그래프 알고리즘 | LLM이 텍스트에서 관계 추출 + 추론 |
| 스키마 매핑 → ETL 엔지니어 수개월 | LLM이 비정형 데이터를 구조화 |
| 벡터 유사도 → 커스텀 엔진 | Embedding + 벡터DB로 즉시 가능 |
| 클러스터링 → 전문 알고리즘 | LLM + 간단한 후처리로 80% 달성 |
팔란티어가 20년 동안 규칙과 알고리즘으로 해결한 것의 상당 부분을, LLM은 "이해"로 대체한다. 정확도 100%는 아니지만, 80–90% 정확도를 1/100의 시간에 달성할 수 있다는 것이 핵심 변화다.
아키텍처 개요 비교
포지셔닝 요약
| Palantir | Suits | Notion | |
|---|---|---|---|
| 핵심 정체성 | 엔터프라이즈 의사결정 플랫폼 | 업무 자동화 + 협업 플랫폼 | 팀 문서 + 프로젝트 관리 도구 |
| 타깃 | 국방/금융/대기업 | 중소-중견 기업 (한국 B2B) | 스타트업/개인/팀 생산성 |
| 가격대 | 연 수억~수십억 원 | SaaS 구독 | $8~$15/월/인 |
| 핵심 강점 | 온톨로지 + 그래프 탐색 | 워크플로우 103+ 노드 + 실시간 협업 | UX 단순성 + 생태계 |
핵심 영역별 기능 비교표
온톨로지 / 데이터 모델링
| 기능 | Palantir | Suits | Notion | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 객체 타입 정의 | ✅ | ✅ | ✅ | Notion: Database, Suits: DataModel, Palantir: Object Type |
| 프로퍼티 타입 | ✅ 20+종 | ✅ 17종 | ✅ 15종 | Notion: Text, Number, Select, Relation, Rollup, Formula 등 |
| 관계 선언 | ✅ Link Types | ✅ | ⚠️ | Notion: 단순 Relation만 (카디널리티 제어 없음). Suits: 1:1, 1:N, N:1, N:M |
| 파생 속성 | ✅ | ✅ | ✅ | 셋 다 Formula, Rollup 지원 |
| 타입 상속 (서브타입) | ✅ | ❌ | ❌ | — |
| 동적 스키마 변경 | ✅ | ✅ | ✅ | Notion도 런타임 프로퍼티 추가/변경 가능 |
| 뷰 정의 | ✅ | ✅ 5종 | ✅ 8종 | Notion: Table/Board/Calendar/Gallery/Timeline/List/Chart/Map |
| 글로벌 온톨로지 그래프 뷰 | ✅ | ⚠️ 부분 | ❌ | Notion에는 DB 간 관계를 그래프로 보는 뷰 없음 |
| 버전 관리 | ✅ | ✅ | ⚠️ | Notion: 페이지 히스토리만, DB row 단위 버전 없음 |
달성도 — Palantir: ★★★★★ / Suits: ★★★★☆ (90%) / Notion: ★★★☆☆ (70%)
데이터 통합 / ETL
| 기능 | Palantir | Suits | Notion | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 네이티브 커넥터 | ✅ 수백 개 | ✅ 103+ | ❌ | Notion: 자체 커넥터 없음, Zapier/Make 의존 |
| 한국 B2B 특화 | ❌ | ✅ | ❌ | Suits: Cafe24, Coupang, 네이버, 다우오피스, 이카운트 등 |
| 외부 데이터소스 연결 | ✅ | ✅ | ⚠️ | Notion: CSV import + API만, 직접 DB 연결 불가 |
| 스케줄링 | ✅ | ✅ | ⚠️ | Notion: Agents에서 일부 스케줄 가능, cron 수준은 아님 |
| Webhook 트리거 | ✅ | ✅ | ✅ | Notion: Automation에서 webhook action 지원 |
| 대량 데이터 Import | ✅ | ✅ | ❌ | Notion: CSV import는 있으나 배치/retry 없음 |
| 자동 스키마 매핑 | ✅ | ❌ | ❌ | — |
| Data Lineage | ✅ | ❌ | ❌ | — |
달성도 — Palantir: ★★★★★ / Suits: ★★★★☆ (85%) / Notion: ★★☆☆☆ (30%)
액션 프레임워크 / 워크플로우
| 기능 | Palantir | Suits | Notion | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 워크플로우 실행 | ✅ | ✅ | ⚠️ | Notion: 단순 자동화 (트리거→액션), 복잡한 DAG 없음 |
| 조건 분기 | ✅ | ✅ | ❌ | Notion: if/switch 분기 없음 |
| 반복 처리 | ✅ | ✅ | ❌ | Notion: 배치/루프 처리 불가 |
| 승인 워크플로우 | ✅ | ✅ | ❌ | Notion: 승인 프레임워크 없음 |
| AI 에이전트 액션 | ✅ | ✅ | ✅ | Notion 3.0 Agents: 20분+ 자율 실행, 멀티스텝 |
| 에러 핸들링 / 재시도 | ✅ | ✅ | ❌ | — |
| 비주얼 워크플로우 편집 | ✅ | ✅ | ❌ | Notion: 노드 그래프 에디터 없음 |
| 코드 노드 | ✅ | ✅ | ❌ | — |
| Write-back to Source | ✅ | ✅ | ⚠️ | Notion: Zapier/Make를 통해서만 외부 쓰기 가능 |
| 네이티브 통합 수 | 수백 | 103+ | ~10 | Notion: Slack, GitHub 등 소수 네이티브만, 나머지 Zapier |
달성도 — Palantir: ★★★★★ / Suits: ★★★★★ (95%) / Notion: ★★☆☆☆ (35%)
지식 그래프 / 관계 탐색
| 기능 | Palantir | Suits | Notion | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 그래프 시각화 | ✅ | ⚠️ 부분 | ❌ | Suits: ReactFlow + dagre. Notion: 관계 시각화 뷰 없음 |
| 다중 홉 관계 순회 | ✅ | ❌ | ❌ | — |
| 패턴 탐지 | ✅ | ❌ | ❌ | — |
| 시멘틱 검색 | ✅ | ✅ | ⚠️ | Notion AI: 키워드/맥락 검색은 되나 벡터 기반은 아님 |
| 타임라인 분석 | ✅ | ❌ | ❌ | — |
| 경로 탐색 | ✅ | ❌ | ❌ | — |
| LLM 기반 관계 추론 | ⚠️ | ⚠️ 가능 | ⚠️ | Notion Agents도 DB를 순회할 수 있으나 그래프 탐색은 아님 |
달성도 — Palantir: ★★★★★ / Suits: ★★☆☆☆ (40%) / Notion: ★☆☆☆☆ (15%)
근본 원인: RDB vs Graph DB 구조 차이
현재 Suits는 RELATION 속성을 prop_XXX JSON에 저장하므로, 관계를 탐색하려면 매번 "어떤 prop이 관계인지"를 PropertyMapping에서 동적으로 찾고, JSON을 파싱해야 한다. 이 구조에서는 다중 홉 SQL이 극도로 복잡해진다.
| Palantir (Graph DB) | Suits (RDB) | |
|---|---|---|
| 관계 저장 | 노드 간 직접 포인터 (엣지) | DataRow.prop_XXX에 JSON 배열로 내장 |
| 2홉 순회 | 네이티브 연산 (~1ms) | PropertyMapping 조회 → 동적 prop 파싱 → JSON 풀기 → JOIN |
| 3홉 순회 | 선형 증가 (~5ms) | SQL 복잡도 폭발 |
| 엣지 속성 | 자연 지원 (label, weight 등) | 불가 (관계에 메타데이터 부여 불가) |
Entity Resolution (개체 동일성)
| 기능 | Palantir | Suits | Notion | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 규칙 기반 매칭 | ✅ | ❌ | ❌ | — |
| 벡터 유사도 매칭 | ✅ | ✅ | ❌ | Suits: 768D 임베딩 인덱스 보유 |
| LLM 기반 판별 | ⚠️ | ⚠️ 가능 | ❌ | — |
| 자동 중복 탐지 | ✅ | ❌ | ⚠️ | Notion: "중복 제거" 자동화 액션 있음 (단순 매칭) |
| Entity 병합 | ✅ | ❌ | ❌ | — |
달성도 — Palantir: ★★★★★ / Suits: ★★★☆☆ (50%) / Notion: ★☆☆☆☆ (10%)
권한 / 거버넌스
| 기능 | Palantir | Suits | Notion | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 역할 기반 접근 (RBAC) | ✅ | ✅ | ✅ | Notion: Workspace Owner/Admin/Member/Guest |
| 리소스별 세분화 권한 | ✅ | ✅ | ⚠️ | Notion: 페이지/DB 수준만. Suits: CRUD × 7종 리소스 |
| 블록/Row 수준 권한 | ✅ | ✅ | ⚠️ | Notion: DB 페이지별 접근 제어 (Business+). Row-level은 부분적 |
| 사용자 그룹 | ✅ | ✅ | ✅ | Notion: Teams/Groups |
| Row-level Security | ✅ | ❌ | ⚠️ | Notion: 페이지 기반 DB row 접근 제어 (제한적) |
| 감사 로그 | ✅ | ⚠️ 부분 | ✅ | Notion Enterprise: 감사 로그 + SIEM/DLP 연동 |
| API Rate Limiting | ✅ | ✅ | ✅ | — |
달성도 — Palantir: ★★★★★ / Suits: ★★★☆☆ (70%) / Notion: ★★★☆☆ (60%)
실시간 협업
| 기능 | Palantir | Suits | Notion | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 동시 편집 | ⚠️ | ✅ | ✅ | Suits: Yjs CRDT. Notion: 자체 구현 |
| Presence (커서 공유) | ⚠️ | ✅ | ✅ | — |
| 오프라인 지원 | ❌ | ✅ | ✅ | Notion: 2025년 오프라인 모드 추가 |
| 리치 텍스트 편집기 | ⚠️ | ✅ | ✅ | Suits: Tiptap 40+ 확장. Notion: 자체 에디터 |
| 블록 기반 문서 | ❌ | ✅ 35+종 | ✅ 50+종 | Notion이 블록 타입 수에서는 우위 |
| 코멘트/멘션 | ⚠️ | ✅ | ✅ | — |
| 데이터 + 문서 통합 | ⚠️ | ✅ | ✅ | Suits/Notion 모두 문서 안에 DB 임베드 가능 |
달성도 — Palantir: ★★☆☆☆ / Suits: ★★★★★ (95%) / Notion: ★★★★★ (95%)
AI / LLM 통합
| 기능 | Palantir | Suits | Notion | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| AI 에이전트 루프 | ✅ | ✅ | ✅ | Notion 3.0: 20분+ 자율 실행 에이전트 |
| 멀티 모델 지원 | ⚠️ | ✅ | ✅ | Notion 3.2: GPT-5.2, Claude Opus 4.5, Gemini 3 + 자동 선택 |
| 도구 사용 (Tool Use) | ✅ 40+종 | ✅ 40+종 | ⚠️ | Notion: DB CRUD + 페이지 생성 정도, 외부 액션 제한적 |
| 컨텍스트 압축 / 메모리 | ✅ | ✅ | ✅ | Notion 3.0: "state-of-the-art memory system" |
| Failover | ✅ | ✅ | ❌ | — |
| 벡터 검색 | ✅ | ✅ | ⚠️ | Notion: Enterprise Search 있으나 커스텀 임베딩은 아님 |
| 커스텀 AI Skill/지침 | ✅ | ✅ | ⚠️ | Notion: Custom Agents로 지침 정의 가능하나 Skill 테이블 수준은 아님 |
| 워크플로우 + AI 결합 | ✅ | ✅ | ⚠️ | Suits: AI가 워크플로우 실행/생성 가능. Notion: Agent가 자동화 트리거 가능하나 복잡한 워크플로우는 아님 |
달성도 — Palantir: ★★★★☆ / Suits: ★★★★☆ (90%) / Notion: ★★★★☆ (75%)
종합 레이더 차트
- Palantir(빨강)은 데이터 통합/그래프/거버넌스에서 압도적이지만, 협업과 접근성에서 약함
- Notion(주황)은 협업/AI에서 강하지만, 데이터 통합/워크플로우/그래프에서 크게 부족
- Suits(네이비)는 Notion보다 거의 모든 영역에서 앞서고, Palantir 대비 그래프 갭만 남음
- Suits 보강 후(민트)는 DataEdge + LLM 파이프라인으로 Palantir 갭을 대폭 축소
갭 분석: 무엇을 메워야 하는가
Tier 0 — 구조적 기반 (다른 갭 해소의 전제조건)
| 갭 | 구현 방향 | 예상 난이도 | 영향 |
|---|---|---|---|
| DataEdge 테이블 도입 | 엣지를 prop_XXX에서 독립 테이블로 분리 (Typed + Free Edge) | 중상 | 다중 홉 순회, 엣지 속성, 그래프 뷰의 전제조건 |
DataEdge가 없으면 Tier 1의 다중 홉 탐색, Tier 2의 온톨로지 그래프 뷰 모두 SQL 복잡도 문제에 막힌다. 이 테이블이 그래프 기능 전체의 기반이 된다.
Tier 1 — LLM 파이프라인으로 빠르게 메울 수 있는 갭
| 갭 | 구현 방향 | 예상 난이도 |
|---|---|---|
| Entity Resolution | LLM 기반 워크플로우 노드 (중복 탐지 → 유사도 판별 → 병합 제안) | 중 |
| 자동 스키마 매핑 | LLM이 외부 데이터 샘플 → DataModel 프로퍼티 매핑 추론 | 중 |
| 다중 홉 관계 탐색 | DataEdge + WITH RECURSIVE 순회 API + AI Agent 도구 | 중 |
| 패턴 탐지 | 워크플로우 노드: 임베딩 클러스터링 → LLM 해석 | 중 |
Tier 2 — 시스템 엔지니어링이 필요한 갭
| 갭 | 구현 방향 | 예상 난이도 |
|---|---|---|
| 글로벌 온톨로지 그래프 뷰 | DataModel 관계 + DataEdge를 ReactFlow로 시각화 | 중 |
| Data Lineage | 워크플로우 실행 시 소스→타겟 메타데이터 기록 | 중상 |
| 타임라인 분석 뷰 | DataEdge.created_at 기반 관계 변화 시각화 | 중 |
| 감사 로그 확장 | 미들웨어 레벨에서 모든 데이터 접근/변경 이벤트 기록 | 중상 |
Tier 3 — 엔터프라이즈 고객 시 필요한 갭
| 갭 | 구현 방향 | 예상 난이도 |
|---|---|---|
| Row-level Security | Prisma middleware 또는 PostgreSQL RLS 정책 | 상 |
| Column-level Security | PropertyMapping별 접근 제어 레이어 | 상 |
| 데이터 분류/태깅 | 민감도 등급 자동 분류 시스템 | 상 |
| 타입 상속 | DataModel 간 상속 관계 + 프로퍼티 계승 | 중상 |
각 플랫폼의 차별적 강점
Suits가 Palantir보다 나은 점
| 강점 | 상세 |
|---|---|
| 실시간 협업 편집 | Yjs/Hocuspocus CRDT — 팔란티어는 대시보드 중심이라 문서 동시 편집이 약함 |
| 한국 B2B 생태계 | Cafe24, Coupang, 네이버, 다우오피스, 이카운트, 솔라피 등 10+ 한국 커넥터 |
| 가격/접근성 | SaaS 모델 — 팔란티어는 연간 수억~수십억 원 계약 |
| 승인 워크플로우 | parallel / sequential 승인 + 타임아웃 — 한국 기업 문화에 최적화 |
Suits가 Notion보다 나은 점
| 강점 | 상세 |
|---|---|
| 워크플로우 엔진 | 103+ 노드, 조건 분기, 루프, 에러 핸들링, 비주얼 편집기. Notion은 단순 자동화만 |
| SQL 기반 분석 | Stat 블록에서 cross-DataModel SQL 집계 + 다양한 차트. Notion은 단일 DB 기본 차트만 |
| 네이티브 커넥터 | 103+ 직접 연동. Notion은 Zapier/Make 의존 (추가 비용 + 지연) |
| 관계 카디널리티 | 1:1, 1:N, N:1, N:M 명시적 선언. Notion은 단순 Relation만 |
| 벡터 검색 | 768D 임베딩 + FTS 커스텀 인덱스. Notion은 키워드 검색 수준 |
| 승인/거버넌스 | 승인 워크플로우, 리소스별 세분화 권한. Notion은 미지원 |
| 한국 B2B | 한국 커넥터 10+. Notion은 한국 특화 없음 |
Notion이 Suits보다 나은 점
| 강점 | 상세 |
|---|---|
| UX 단순성 | 온보딩이 압도적으로 쉬움. 비개발자도 즉시 사용 가능 |
| 생태계/템플릿 | 수만 개 커뮤니티 템플릿, 거대한 사용자 베이스 |
| 뷰 다양성 | 8종 뷰 (Table, Board, Calendar, Gallery, Timeline, List, Chart, Map) |
| 블록 타입 수 | 50+종 — Suits(35+)보다 다양 |
| 브랜드 인지도 | 전 세계 수천만 사용자, "팀 도구 = Notion" 인식 |
| Notion 3.0 Agents | 20분+ 자율 실행, 멀티 모델 자동 선택 — AI Agent 경험이 세련됨 |
Palantir만의 독보적 영역
| 강점 | 상세 |
|---|---|
| 온톨로지 그래프 엔진 | 20년 축적된 물리계산 기반 관계 탐색 — 유일무이 |
| 수십억 노드 스케일 | 국방/금융급 데이터 규모 처리 |
| Data Lineage | 데이터 계보 전체 추적 |
| Entity Resolution | 규칙 기반 + ML 기반 개체 동일성 판별 엔진 |
업무 시스템의 5단계 성숙도
엔터프라이즈 업무 시스템의 진화 단계
| Level | 이름 | 핵심 질문 | Palantir | Suits | Notion |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Record (기록) | "일어난 일을 저장한다" | ✅ | ✅ | ✅ |
| 2 | Automate (자동화) | "규칙대로 자동 실행한다" | ✅ | ✅ | ⚠️ |
| 3 | Analyze (분석) | "숫자를 집계하고 추세를 본다" | ✅ | ✅ | ⚠️ |
| 4 | Connect (연결) | "관계를 따라가며 맥락을 파악한다" | ✅ | ⚠️ | ❌ |
| 5 | Predict (예측) | "패턴을 발견하고 다음 행동을 제안한다" | ✅ | ⚠️ | ⚠️ |
팔란티어의 20년은 이 5단계를 순서대로 쌓아온 과정이며, Level 4(온톨로지)가 핵심 해자다.
Suits는 Level 1-3이 탄탄하고 Level 5의 AI Agent도 갖추고 있지만, Level 4가 빠져있어서 Level 5도 "테이블 안의 정보"로 제한된다.
Level 4가 만드는 차이: "왜?"에 답할 수 있는가
| 지식 그래프 없음 | 지식 그래프 있음 | |
|---|---|---|
| "무엇" (What) | 매출 30% 하락 | 매출 30% 하락 |
| "누가" (Who) | 고객 A, B가 이탈 | 고객 A, B가 이탈 |
| "왜" (Why) | 알 수 없음 (수동 조사) | 담당자 교체 → 관계 약화 → 경쟁사 침투 |
| "그래서" (So what) | 영업팀에 연락해보세요 | A 고객에 미팅 제안 + B 고객은 가격 재협상 |
결론
현재 위치
Suits는 팔란티어 온톨로지의 핵심 기능 중 약 75%를 이미 보유하고 있다. 특히 액션 프레임워크(워크플로우), 실시간 협업, AI 에이전트 영역에서는 팔란티어와 대등하거나 우위에 있다.
가장 큰 갭
지식 그래프 탐색 (40%) 이 최대 갭이다. 이는 단순 기능 부재가 아니라 업무 시스템 성숙도 Level 4 전체가 빠져있다는 의미이며, Level 5(AI 예측)의 효과도 제한한다.
다만 이 영역이야말로:
- DataEdge 테이블로 구조적 기반을 만들고
- LLM 파이프라인으로 추론을 보강하면
가장 효과적으로 메울 수 있는 부분이다.
LLM이 바꾸는 공식
핵심 인사이트
팔란티어의 20년 = 물리계산엔진으로 "세상을 이해시키는" 시간 LLM = 그 "이해" 자체를 우회
남는 과제 = 파이프라인 엔지니어링 + 액션 프레임워크 + 데이터 거버넌스 → 소규모 팀이 충분히 구축 가능한 영역
"바이브코딩으로 만들 수 없다"는 2020년의 결론이다. 2025년에는 틀렸다.