비즈니스 인텔리전스에서AI 활용: 이점 및 사용 사례
비즈니스 인텔리전스 워크플로우에 AI를 통합하면, 비즈니스 사용자는
고급 Text-to-SQL(RAG이라고도 함)을 통해 셀프서비스로 데이터 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 개요
- 비즈니스 인텔리전스에서 AI란?
- 비즈니스 인텔리전스에 AI를 사용할 때의 이점
- 비즈니스 인텔리전스에 AI가 활용되는 몇 가지 일반적인 사용 사례
- 부서별 비즈니스 인텔리전스 AI 활용 방안
- Snowflake가 비즈니스 인텔리전스를 위해 AI를 지원하는 방법
- 고객
- 비즈니스 인텔리전스를 위한 AI 리소스
개요
비즈니스 인텔리전스(BI)는 전략적 의사 결정을 촉진하는 엔진 역할을 수행하며, 조직이 체계적인 방식으로 데이터를 수집, 구성, 분석 및 시각화할 수 있는 기술과 프로세스를 제공합니다.
인공지능(AI)은 BI를 보강하여, 데이터가 저장된 데이터베이스 및 분석에 사용되는 언어인 SQL 작성 능숙도와 관계없이 누구나 데이터를 분석할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 사용자들은 데이터 탐색, 시각화 및 보고를 간소화하는 대화형 인터페이스와 상호작용할 수 있으며, 그 결과 모두에게 데이터 인사이트가 민주화됩니다.
비즈니스 인텔리전스에 AI를 사용할 때의 이점
AI로 보강된 비즈니스 인텔리전스는 조직 전반의 효율성을 높이고 데이터 기반 의사 결정을 강화하는 데 도움을 줍니다. 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 비즈니스 사용자 역량 강화: SQL 지식 없이도 대화형 인터페이스를 통해 셀프서비스로 데이터를 분석할 수 있도록 지원합니다.
- 쿼리의 유연성 강화: 기존의 대시보드는 유연성이 부족해 새로운 분석 요구사항을 반영하려면 개발자의 수정 작업이 필요했습니다. AI를 활용하면 유연성이 높아져 사용자는 추가 리소스 없이도 대규모 데이터 세트에 대해 질문할 수 있습니다.
- 복잡한 분석의 처리 속도 향상: 사용자는 보고서를 위해 다음 주기까지 기다릴 필요 없이 질문하고 응답을 받은 다음, 후속 질문을 이어나갈 수 있습니다. 이러한 신속한 셀프서비스를 반복함으로써 의사 결정에 필요한 데이터 기반 인사이트를 더 쉽게 도출할 수 있습니다.
- 데이터 추출, 준비 및 정제 자동화: BI에 활용되는 AI의 바탕에는 Text-to-SQL이란 기술이 있습니다. 이를 통해 팀은 생성된 SQL 쿼리를 통해 데이터를 더 빠르게 준비하고 정제할 수 있으며, 선별된 테이블을 제공함으로써 비즈니스 사용자는 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다.
- AI 기반 대시보드: AI는 데이터 시각화 자료로부터 요약을 생성하고 내러티브를 구성할 수 있어, 사용자는 해석된 데이터를 기반으로 어떤 작업을 수행해야 할지 더 쉽고 빠르게 파악할 수 있습니다. 또한, AI 모델은 과거 데이터와 현재 지표를 기반으로 미래 동향과 결과를 예측할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스에 AI가 활용되는 몇 가지 일반적인 사용 사례
생성형 AI의 급속한 발전에 따라, BI 증강은 여러 AI 기반 시스템 내에서 유용한 도구로 자리 잡았습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 사용 사례입니다.
- 인사이트 민주화: 사용자, 특히 기술에 익숙하지 않은 사용자가 대시보드나 유연성이 부족한 기타 셀프서비스 분석 도구에서는 제공되지 않는 임시적인 질문에 대한 응답을 얻을 때, 분석가나 SQL 개발자에게 의존하지 않고 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.
- 데이터 중심 의사 결정 강화: 비즈니스 사용자는 자신의 질문에 대해 실시간으로 인사이트와 응답을 얻고 ‘가상’ 시나리오나 비슷한 형식의 추가 질문을 통해 반복적으로 탐색하여, 기술 전문가가 아니더라도 보다 데이터 중심적인 방식으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
- Customer 360: 고객 데이터에 대한 상호작용과 셀프서비스 분석을 강화하고, 비정형 고객 데이터 소스에서 정형 데이터와 인사이트를 확보합니다.
- 고객 행동 인사이트: AI는 경쟁업체의 동향, 가격 책정, 고객 설문조사 결과를 모니터링하고 잠재적인 격차를 파악함으로써, 더 효과적인 경쟁을 위한 비즈니스 인텔리전스를 생성하여 지원합니다.
부서별 비즈니스 인텔리전스 AI 활용 방안
BI 분야에서 AI는 산업 전반, 특히 조직 내 특정 부서에서도 활용할 수 있습니다. 그중 몇 가지 예를 간략하게 소개하면 다음과 같습니다.
공급망 운영
AI로 보강된 BI 솔루션을 활용하면, 공급망 데이터의 이상을 감지하여 문제를 조기에 파악함으로써 공급망 운영을 강화할 수 있습니다. 또한, 위성 이미지와 같은 대체 데이터 소스를 분석하여 병목 현상을 예측하고, 과거 데이터를 기반으로 수요 예측 및 물류 조정을 개선하는 것도 가능합니다.
마케팅
자연어 인터페이스는 더 많은 마케팅 담당자가 데이터에 기반해 작업할 수 있게 돕습니다. 이뿐만 아니라 Customer 360 데이터를 통해 캠페인 성과와 제품 감성에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.
데이터 분석
생성형 AI는 SQL 코드 생성을 자동화하여 데이터 분석가의 코딩 시간을 단축하고, 비기술직 사용자가 더 많은 인사이트를 활용할 수 있도록 지원합니다. 또한, 생성형 AI를 통해 SQL 코드를 검증하고 수정하여 품질과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. Text-to-SQL을 활용하면 복잡한 SQL 쿼리 없이도 텍스트를 기반으로 고객 분석을 수행하고, 보고서를 작성하며, KPI를 추적할 수 있습니다. 이를 통해 조직 전반에 걸쳐 풍부한 BI 데이터 세트를 활성화하고 배포할 수 있습니다.
비즈니스 운영
데이터 팀이 맞춤형 보고서를 제공할 때까지 기다리는 등의 장애물 없이, 팀이 매일 사용하는 애플리케이션으로 임시 분석을 수행하여 프로젝트를 주도하도록 지원할 수 있습니다.
영업
영업 팀이 파이프라인을 관리하고 경쟁업체의 영향을 분석할 수 있도록 인터페이스를 제공합니다.
Snowflake가 비즈니스 인텔리전스를 위해 AI를 지원하는 방법
Snowflake AI 데이터 클라우드는 Snowflake Copilot과 Snowflake Cortex Analyst와 같은 기능을 통해 AI 증강 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 구축하고 실행하는 데 필요한 데이터, AI 인프라 및 서비스를 제공합니다.
필요 시 즉시 사용 가능한 신뢰성 있는 비즈니스 인텔리전스
Cortex Analyst2로 구현하는 엔터프라이즈 정형 데이터에 대한 대화형 분석: Cortex Analyst의 Text-to-SQL 서비스를 사용하면, SQL을 작성하지 않아도 영업 트랜잭션과 같은 분석 테이블에서 스스로 답변을 얻을 수 있습니다. 약 90%의 업계 최고 수준 정확도를 자랑하는 Cortex Analyst는 비즈니스 사용자가 신뢰할 수 있는 답변을 확보할 수 있도록 돕는, 정형 데이터 RAG의 최적 기반을 제공합니다. 데이터 팀은 편리하고 확장 가능한 REST API를 통해 Cortex Analyst를 모든 비즈니스 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. Linqto가 Snowflake를 통해 대화형 앱 개발을 성공적으로 가속화한 방법을 살펴보세요.
Snowflake Copilot으로 분석가 및 데이터 엔지니어의 개발 속도 향상 실현
Copilot을 활용하면 사용자가 평범한 영어로 작성한 데이터 관련 질문에 대해 SQL 쿼리를 자동 생성하고, SQL 쿼리를 정리하여 더 효율적으로 실행되도록 하며, 개발 흐름에 적합한 데이터와 문서를 찾는 데 도움을 줍니다. 사용자는 복잡한 쿼리를 작성하지 않아도 됩니다. 이와 같은 포괄적인 기능을 통해 워크플로우를 간소화하고 고품질 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
Snowflake ML을 통해 확보한 예측 인사이트로 기존 보고 기능 강화
Notebooks, Feature Store, Model Registry 등 Snowflake ML의 완전한 솔루션을 맞춤형 모델 개발에 적용함으로써, 예측, 이탈 예측 또는 자산 장애 예측과 같은 예측형 AI 모델을 개발 및 배포할 수 있습니다.
Snowflake 고객의 비즈니스 인텔리전스에 대한 AI 활용 사례
Snowflake 고객들은 Snowflake에서 BI에 AI를 사용하여 팀의 시간을 절약하고 생산성을 높이며 비용을 절감하고 있습니다.
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¹PrPr, ²PuPr, ³곧 공개 예정
