AI 생성 대시보드는 더 빠른 인사이트를 약속하지만, 실제 제품에서는 대부분 실패합니다. 문제는 모델 품질이 아닙니다. 건축입니다.

운영 준비가 된 AI 생성 대시보드는 분석 수명주기 내에서 작동해야 하며, 그 외부에서 작동하지 않아야 합니다. 즉, 쿼리 생성보다는 의도 감지, SQL 대신 메타데이터, 그리고 지속적인 생성이 아닌 재사용이 필요합니다. AI가 보안, 비즈니스 언어, 기존 워크플로우를 존중할 때, 대시보드는 견고한 제품 자산이 됩니다.

이 접근법은 분석을 일회성 답변에서 사용자, 테넌트, 사용 사례에 걸쳐 확장하는 내장형 의사결정 지원으로 전환합니다.

대화형 분석은 사용자가 보고서를 작성하는 대신 직접 질문할 수 있게 하여 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있게 합니다. 제품 전반의 마찰을 줄이고 팀이 추가적인 클릭이나 기술적 절차 없이 명확한 답변을 제공할 수 있도록 돕습니다. 대화형 분석 소프트웨어가 외부 AI 서비스에 의존할 때 문제가 발생하며, 이는 보안 및 데이터 통제 위험을 초래합니다. Reveal AI를 환경 내에 두고 기존 규칙을 모든 요청에 적용하는 아키텍처로 이 문제를 해결합니다. 데이터를 노출하지 않으면서도 자연어 쿼리를 지원하는 안전하고 유연한 계층을 얻게 됩니다.