Agentic Analytics: Building a Data Foundation for AI Agents

여러분, AI가 알아서 사내 데이터를 분석하고 해결책까지 찾아준다면 어떨 것 같으세요? 갑자기 쏟아지는 데이터 속에서 원하는 정보를 찾느라 지치셨던 분들이라면 주목해 보실 만한 최신 소식이 있어요. 오늘은 스노우플레이크가 선보인 AI 분석 기술인 ‘에이전틱 애널리틱스’에 대해 차근차근 알아볼게요.

전체 글 정리

1. AI 에이전트가 이끄는 분석의 변화

• 과거에는 사람이 직접 데이터를 분석하고 대시보드를 확인해야 했어요.
• 최근 생성형 AI가 요약과 설명을 돕는 것을 넘어, 이제는 AI 에이전트가 스스로 질문을 던지고 데이터를 조사하는 단계로 나아가고 있어요.
• 예를 들어 고객 이탈 원인을 찾을 때, 에이전트가 여러 요인을 스스로 비교하고 검증하며 답을 찾아낼 수 있답니다.

2. 신뢰할 수 있는 기반 마련하기 (Ground)

• AI가 올바른 분석을 하려면 믿을 수 있는 데이터와 기준이 필요해요.
• 스노우플레이크는 기업의 비즈니스 정의, 메트릭, 데이터 품질 정보를 한데 모아 에이전트가 정확한 맥락을 파악할 수 있도록 돕고 있어요.

3. 유연하고 빠른 분석 실행 (Analyze)

• 에이전트의 분석 과정은 예측하기 어렵기 때문에, 상황에 맞게 쿼리를 최적화하고 처리하는 능력이 중요해요.
• 복잡하고 반복적인 데이터 분석 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 다양한 컴퓨팅 자원과 최적화 기능을 지원한답니다.

4. 결과 도출과 안전한 실행 (Act & Assure)

• 분석을 마친 에이전트는 추천 결과와 근거를 제시하고, 사람이 최종 승인하거나 정해진 규칙에 따라 업무에 반영할 수 있어요.
• 모든 과정에서 데이터 접근 권한을 엄격하게 관리하고, 비용 한도를 설정하며, 활동 기록을 남겨 안전성을 높였답니다.

이용 방법 / 활용 방안

• 영업, 재무, 개발 등 다양한 부서에서 각자의 AI 어시스턴트를 활용할 때 이 공통된 데이터 기반을 이용할 수 있어요.
• 에이전트가 스스로 분석한 결과를 바탕으로 추천안을 제시하면, 담당자는 근거를 검토한 뒤 최종 승인 여부를 결정하는 방식으로 협업할 수 있답니다.
• 모든 과정을 사람이 정한 규칙과 보안 한계 안에서 안전하게 실행되도록 통제할 수 있어요.

데이터 분석부터 실행까지 AI가 똑똑하게 도와주는 미래, 여러분이라면 이 기능을 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?