분석 분야의 AI 에이전트: 정의와 활용 방법
Source: Dev.to
TL;DR: Bold BI의 AI Agent in Analytics는 대시보드에 내장된 기능으로, 비즈니스 소유자와 의사결정자가 평범한 영어로 질문하면 즉시 대시보드에서 답을 얻을 수 있게 해줍니다. 이제 모든 인사이트를 위해 대시보드 디자이너나 팀을 기다릴 필요 없이, 즉각적인 차트, 요약 및 심층 인사이트를 통해 더 빠르게 행동하고 명확하게 비즈니스를 운영할 수 있습니다.
Introduction
대시보드에는 강력한 데이터가 담겨 있지만, CFO, CMO 및 비즈니스 소유자는 트렌드를 더 깊이 파고들고 숨겨진 패턴을 발견하며 후속 질문에 대한 답을 얻기 위해 이미 표시된 내용 이상을 원합니다. Bold BI’s AI Agent 은 이러한 요구를 충족시켜 보다 깊은 인사이트를 제공할 수 있게 합니다.
예를 들어 매출 대시보드에 매출 상위 5개 국가가 표시되어 있다고 가정해 보세요. 전통적으로 이 뷰를 확장하려면 티켓을 생성하고 대시보드 팀이 새로운 시각화를 추가하기를 기다려야 합니다. AI Agent를 사용하면 간단히 다음과 같이 물으면 됩니다:
“Show the next five countries by sales.”
몇 초 안에 답변이 새로운 차트 또는 텍스트 형태로 나타나며, 이 인사이트를 유지하고 싶다면 생성된 위젯을 대시보드에 추가할 수 있습니다.
이는 AI Agent가 인터랙티브 대시보드를 대화형 분석으로 전환하여 데이터와 의사결정 사이의 간극을 메우고 인사이트를 더 빠르고, 더 스마트하게, 모두가 접근 가능하도록 만드는 방식을 보여줍니다.
그 장점을 살펴보기 전에, 먼저 AI Agent가 정확히 무엇이며 분석 워크플로우에 어떻게 맞물리는지 이해해 보겠습니다.
What Is an AI Agent in Analytics?
The AI Agent 은 Bold BI 대시보드의 View Mode에 통합된 지능형 대화형 어시스턴트로, 대시보드 인터페이스 오른쪽 하단에서 접근할 수 있습니다. 대시보드 컨텍스트를 떠나지 않고 일상 언어로 데이터를 분석하도록 도와줍니다. 최신 대형 언어 모델(LLM) 기반으로 다음을 가능하게 합니다:
- 대시보드 내부에서 직접 데이터 분석 – 자연어로 질문하기.
- 패턴, 트렌드, 비교를 강조하는 대화형 답변 – 심층 인사이트 제공.
- AI가 생성한 응답 및 시각화를 즉시 확인 – 대시보드 해석이 더 빠르고 직관적.
AI Agent가 무엇을 하는지 알았으니, 다음 질문은—왜 이것이 여러분에게 중요한가입니다.
Why AI Agent in Analytics Is Important
- 즉각적인 답변으로 빠른 의사결정: 평범한 영어로 질문하면 정확한 차트나 요약을 즉시 받아볼 수 있어, 지연이나 수동 분석 없이 자신감 있게 결정을 내릴 수 있습니다.
- 모든 리더가 접근 가능: CFO, CMO, 비즈니스 소유자는 추가 대시보드 디자이너나 분석 팀을 고용하지 않아도 인사이트를 얻을 수 있어 시간과 비용을 절감합니다.
- 대화형 분석: 채팅처럼 대시보드와 상호작용—무엇이든 물어보고, 질문을 다듬고, 즉시 심층 인사이트를 얻습니다.
- 정확도와 신뢰성: 응답은 실시간 대시보드 데이터를 기반으로 생성되어 수동 디자인을 없애고 인간 오류를 줄입니다. 이는 중요한 비즈니스 운영에 일관되고 신뢰할 수 있는 인사이트를 보장합니다.
3 Major Types of AI Agents in Bold BI
Bold BI는 대화형 분석을 위해 세 가지 AI‑powered analytics 옵션을 제공하며, 각각 특정 역할과 시나리오에 맞춰 설계되었습니다. 이 에이전트들은 대시보드 설계, 데이터 분석, 서버‑사이드 쿼리 수행을 효율적으로 지원합니다.
AI Copilot – Designer Agent
대시보드 생성 및 맞춤화에 초점을 맞춘 AI Copilot은 디자이너가 시각적으로 매력적인 대시보드를 빠르게 구축하도록 돕습니다. 대시보드 디자이너 인터페이스 오른쪽에 패널 형태로 나타나며, 자연어로 시각화 생성, 레이아웃 맞춤, 데이터 관련 질문 등을 할 수 있습니다.
Typical scenarios
- 팀이 비즈니스 의사결정을 지원하기 위해 대시보드를 신속히 필요로 하지만, 수동 디자인에는 시간이 많이 걸리고 전문 기술이 요구됩니다. 촉박한 마감은 보고와 의사결정을 지연시킬 수 있습니다.
How AI Copilot solves this
- “Create a visual of units in stock by product category in a bar chart” 혹은 “Change the background color to blue and adjust chart titles”와 같은 자연어 명령을 입력합니다.
- 에이전트는 구성된 데이터 소스를 활용해 자동으로 시각화나 전체 대시보드를 생성하고 스타일을 적용해, 수작업 시간을 크게 절감합니다.
자세한 내용은 “AI Copilot for Analytics: Build Better Dashboards Quickly” 블로그를 참고하세요.
AI Agent – Viewer
기업 의사결정자를 위해 설계된 AI Agent는 대시보드를 해석하고 상호작용할 수 있도록 인사이트와 요약을 제공합니다. 대시보드 뷰 모드 오른쪽에 패널 형태로 나타납니다.
Typical scenarios
- 소매점 관리자가 매출 급감 원인을 파악해야 하지만, 여러 차트를 분석하거나 쿼리를 작성할 시간이 없어 기술 팀에 의존하게 됩니다.
How AI Agent solves this
- “Which products are the top sellers across all stores?” 혹은 “Summarize overall sales figures for October?”와 같이 대시보드 뷰에서 직접 질문합니다.
- 에이전트는 명확한 시각화 또는 간결한 요약으로 응답해, 패턴을 빠르게 파악하고 즉시 행동으로 옮길 수 있게 합니다.
AI Assistant – Server‑Side Agent
백엔드에서 직접 데이터 소스를 분석하고 시각화 또는 텍스트 형태로 응답하는 강력한 서버‑사이드 에이전트입니다. Data Sources 좌측 네비게이션 패널에서 접근할 수 있어, 모든 대시보드와 데이터 소스에 걸쳐 중앙화된 쿼리 인터페이스를 제공합니다.
Typical scenarios
- 의사결정자가 여러 대시보드를 열지 않고도 조직 전체 성과 요약을 필요로 할 때, 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 과정이 비효율적이고 시간이 많이 소요됩니다.
How AI Assistant solves this
- 중앙화된 인터페이스에 “Show me the number of customer orders from the sales analysis data”와 같은 쿼리를 입력합니다.
- 어시스턴트는 선택된 대시보드 또는 데이터 소스를 활용해 시각적 차트나 요약을 반환해, 탭을 전환하거나 여러 대시보드를 구축할 필요 없이 한 곳에서 상호작용할 수 있게 합니다.
자세한 내용은 documentation 를 참고하세요.
How to Use AI Agent in Real‑Time
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