생성형 AI 분석
생성형 AI 분석이란 무엇인가요?
생성형 AI 분석은 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 비즈니스 데이터를 분석하고 설명, 요약, 추천과 같은 새로운 텍스트 출력물을 생성합니다. 이는 차트나 수동 쿼리에만 의존하지 않고 내러티브 통찰을 제공함으로써 전통적인 보도를 확장합니다. 이와 관련해, 생성형 AI는 별도의 BI 도구가 아닌 내장형 분석을 통해 제품 내에서 작동합니다.
이 접근법은 분석 기능이 기존 사용자 인터페이스에 내장된 임베디드 BI의 한 형태입니다. 사용자는 이미 사용 중인 애플리케이션 내에서 데이터를 탐색하고 이해할 수 있습니다. 시스템은 대시보드를 사람처럼 해석하며, 질문에 쉽게 답변하고 변화, 원인, 다음 단계를 설명합니다.
생성형 AI 분석의 작동 원리
생성형 AI 분석은 사용자의 질문을 해석하고, 데이터 구조를 읽으며, 어떤 조치를 취할지 결정합니다. 모델은 대시보드 생성, 차트 요약, 추세 설명과 같은 의도를 식별합니다. 그 후 제품의 기존 로직을 사용해 데이터를 가져오고 처리하여, 결과가 사용자의 권한과 일치하도록 합니다.
Reveal AI 계층은 거버넌스가 적용된 데이터 소스와 함께 작동하며 고객 환경 내에서 작동합니다. 원시 SQL을 생성하지 않습니다. 대신, 이미 존재하는 일반적인 인증, 필터링, 보안 규칙을 거치는 대시보드 정의를 생성합니다. 이렇게 하면 모든 요청에 대해 사용자 컨텍스트가 그대로 유지됩니다.
팀은 저장된 메타데이터를 이용해 기존 대시보드를 검색할 수 있습니다. 모델은 인덱스된 자산을 검색하여 가장 가까운 매칭을 반환하고, 표준 SDK 프로세스를 통해 렌더링합니다. 이 접근법은 기존 워크플로우를 우회하지 않고 자연어 쿼리를 운영 BI와 연결합니다.
Reveal 대화형 쿼리, 프로그래매틱 제어, 인사이트 생성 기능을 통합하여 이 과정을 지원합니다.
생성형 AI 분석의 실제 사례
생성형 AI 분석은 많은 제품 워크플로우에 등장합니다. 이 예시들은 복잡한 보고 도구를 배우지 않고도 사용자가 인사이트와 어떻게 상호작용하는지 보여줍니다.
- "작년 판매 및 주문 분석 대시보드 만들기"와 같은 평범한 언어 요청에서 대시보드를 만드는 것.
- 사용자가 메트릭을 이메일이나 채팅용 짧은 내러티브로 변환할 수 있도록 단일 시각화를 요약하는 것입니다.
- 추세, 패턴, 성과 변화를 설명하는 전체 대시보드 요약 또는 분석을 작성합니다.
- 필터를 추가하거나 에디터를 열지 않고 뷰를 조정하는 등 자연어를 통한 대시보드 편집.
- 사용자가 저장된 AI 메타데이터를 통해 여러 대시보드를 탐색할 때 기존 시각적 자료를 반환합니다.
이러한 패턴은 제품 내에서 더 강력한 데이터 기반 스토리텔링을 지원합니다. 이 프로그램은 사용자가 무엇이 변했는지, 왜 변했는지, 그리고 다음에 무엇이 중요한지 빠르게 이해할 수 있도록 합니다.
생성형 AI의 분석 장점
생성형 AI 분석은 팀이 제품에 복잡성을 더하지 않고 사용자에게 더 빠른 인사이트에 접근할 수 있도록 돕습니다. 이러한 이점은 반복 사용, 갱신, 고객 대면 분석 에서의 명확한 가치에 의존하는 SaaS 및 ISV 플랫폼에서 가장 중요합니다.
주요 이점은 다음과 같습니다:
- 사용자가 자연어로 직접 질문할 수 있어 데이터 팀의 부담이 줄어듭니다.
- 비전문가 사용자도 차트를 명확한 설명으로 이해할 수 있도록 돕습니다.
- 일상적인 질문에 더 빠른 답변을 제공하여 의사결정을 가속화합니다.
- 동일한 내장 SDK와 AI 의도를 여러 화면에 걸쳐 사용함으로써 개발 작업을 줄입니다.
- 인사이트를 더 쉽게 찾아 맥락에서 활용할 수 있게 하여 제품 채택을 촉진합니다.
이러한 혜택은 제품 사용을 강화하고, 최종 사용자에게 명확한 결과를 제공하는 분석 기능을 통해 데이터 수익화의 새로운 길을 열어줍니다.
도전 과제 및 고려사항
생성형 AI 분석은 제품 팀이 통제해야 하는 새로운 위험을 도입합니다. 이러한 위험은 프라이버시, 정확성, 거버넌스와 관련되어 있으며, AI가 애플리케이션 내에서 어떻게 작동해야 하는지에 영향을 미칩니다.
데이터 프라이버시가 가장 큰 우려입니다. 팀은 어디에 모델이 실행되는지, 어떤 데이터가 환경 내에 남을지 결정해야 합니다. Reveal 추론을 고객 인프라 내에 유지하고 모든 AI 요청에 대해 기존 보안 규칙을 강제함으로써 이를 해결합니다. 정확성이 다음 도전 과제입니다. 모델이 불완전하거나 잘못된 답변을 반환할 수 있기 때문에, 팀은 종종 신뢰 점수, 모델 테스트, 그리고 임팩트 있는 워크플로우를 보호하기 위해 현장 점검을 사용합니다.
거버넌스와 신뢰성도 중요합니다. 팀은 모델 동작을 추적하고, 감사 이력을 저장하며, 모든 인사이트에 대해 데이터 거버넌스를 관리해야 합니다. 지연 시간은 사용자 신뢰에 영향을 미치므로, 성능 튜닝과 모델 선택이 모두 중요한 역할을 합니다. Reveal 메타데이터 화이트리스트나 도메인별 오버라이드 같은 제어를 추가하여 AI를 안내하고 결과를 기본 데이터 구조와 일치시키도록 돕습니다.
이러한 문제들은 생성형 AI 분석과 전통적인 분석 워크플로우 사이에 명확한 대조를 만듭니다.
생성형 AI vs. 전통 분석
생성형 AI 분석은 사용자가 데이터를 탐색하는 방식을 변화시킵니다. 전통적인 분석은 준비된 대시보드와 수동 쿼리에 의존합니다. 생성 시스템은 결과를 설명하고, 변화를 강조하며, 질문에 쉽게 답하는 층을 추가합니다. 이러한 변화는 사용자가 인사이트를 활용하는 방식과 팀이 분석 기능을 설계하는 방식을 변화시킵니다.
이 비교는 많은 팀이 생성형 AI를 기존 대시보드와 결합하는 이유를 보여줍니다. 이는 기존 분석 실천을 대체하는 것이 아니라 통찰에 대한 새로운 진입점이 됩니다.
임베디드 분석 에서의 생성형 AI
생성형 AI는 사용자가 이미 작업하는 제품 내에서 실행될 때 가장 큰 가치를 얻습니다. 이 모델은 인사이트를 행동과 가깝게 유지하고 도구 간 전환의 마찰을 줄여줍니다. 또한 제품 팀이 AI가 어떻게 행동하는지, 결과 나타나는 방식, 데이터가 어떻게 보호되는지 완전히 통제할 수 있게 됩니다.
임베디드 아키텍처에서는 분석 SDK와 API 기반 분석을 사용하여 AI 의도를 기존 화면에 연결합니다. 사용자는 운영 작업 옆에 질문을 하면 동일한 내장 리포팅 또는 대시보드 뷰 내에서 업데이트된 차트나 설명을 받을 수 있습니다. 이 패턴은 사용자가 별도의 BI 포털로 들어가도록 강요하지 않고도 대화형 대시보드와 가이드 플로우를 지원합니다.
배치 역시 경험을 형성합니다. 많은 팀이 자체 환경에서 Reveal을 운영하고 자체 계정으로 모델에 연결됩니다. 이렇게 하면 모든 고객 데이터가 승인된 데이터 소스와 보안 규칙 내에 보관됩니다. 또한 생성 기능이 호스트 제품의 설계와 일치하는 화이트 라벨 분석도 지원합니다.
이러한 기능들은 수동적인 시각화를 대화식 진입점으로 전환하여 사용자가 더 빠르게 인사이트에 도달할 수 있도록 돕는 임베디드 분석 투자 수익률(ROI)을 향상시킵니다. 잘 구현되면 생성형 AI는 워크플로우 외부에 있는 별도의 기능이 아니라 임베디드 분석 위의 운영 계층이 됩니다.
