- 자연어 분석·설명형 인사이트·업무 자동화 결합한 차세대 데이터 분석 환경

 

엠클라우드브리지가 대화형 데이터 분석 에이전트 ‘Ai 365 데이터 에이전트’를 공개하며 AI+BI 분석 플랫폼 전략을 제시했다. 자연어 기반 분석과 생성형 BI, 업무 자동화를 결합한 대화형 분석 환경이 특징이다.

 

대화형 AI+BI 분석 환경 확산

최근 BI·애널리틱스 시장은 정적 대시보드와 수동 리포트 중심 구조에서 빠르게 변화하고 있다. AI 데이터 분석과 생성형 BI, 대화형 분석 환경이 결합된 분석 방식이 확산되는 흐름이다. 가트너와 포레스터 등 글로벌 리서치 기관들은 증강 분석과 생성형 AI, 에이전트 기반 AI가 결합되면서 데이터 분석 방식이 크게 바뀔 것으로 전망하고 있다. 사용자가 직접 대시보드를 탐색하기보다 자연어 질문을 통해 분석 결과와 후속 조치를 동시에 얻는 환경이 확산되는 것이다.

 

자연어 기반 데이터 분석 에이전트

Ai 365 데이터 에이전트는 기업 데이터 환경 위에서 자연어 분석과 설명형 인사이트, 업무 자동화를 결합한 대화형 데이터 분석 플랫폼이다. 다양한 고객 PoC와 프로젝트를 통해 기능 검증을 진행해 왔다. 사용자는 자연어 질문만으로 데이터 조회와 분석, 시각화, 인사이트 도출 결과를 확인할 수 있다. 예를 들어 “지난 분기 제품군별 매출과 이익률을 요약하고 주요 변동 요인을 정리해줘”와 같은 질문을 입력하면 분석 결과를 한 번에 제공한다.

 

멀티 데이터 소스 통합 분석 구조

이 플랫폼은 Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, Azure, 온프레미스 데이터베이스, 파일 저장소, 업무 SaaS 등 다양한 데이터 소스를 연결한다. 자연어 질의와 분석, 자동 요약, 보고서 생성, 알림, 업무 자동화까지 하나의 흐름으로 수행하는 구조다. Text-to-SQL과 RAG 기술을 활용해 다양한 데이터 소스에 대한 질의를 자동 생성한다. 분석 결과는 표와 차트, 요약 리포트 형태로 제공한다.

 

Agentic AI 기반 분석 자동화

Ai 365 데이터 에이전트는 데이터 수집과 정제, 분석, 요약, 보고서 작성, 알림, 업무 자동화까지 전체 흐름을 AI 에이전트가 분담해 처리하도록 설계했다. Power Automate 등 업무 자동화 도구와 연계해 분석 이후 후속 작업도 자동 실행할 수 있다. 예를 들어 재고 임계치 이하 품목을 자동 분석하고 Teams 알림과 승인 요청 메일을 전송하는 방식이다.

 

산업별 데이터 분석 적용 확대

엠클라우드브리지는 제조와 유통, 제약 등 다양한 산업에서 Ai 365 데이터 에이전트 기반 대화형 분석을 적용하고 있다. 제조 기업 PoC에서는 MES와 ERP, 설비 IoT 데이터를 연계해 설비별 불량률 추이와 원인 공정을 분석했다. 품질 이슈를 조기에 파악하고 설비 점검과 작업 조건 변경 등 후속 조치를 자동 워크플로우로 연결했다. 대형 유통 기업에서는 매장과 상품, 채널별 매출과 재고 데이터를 통합해 프로모션 효과 분석과 재고 운영을 동시에 관리하고 있다. 제약 분야 PoC에서는 생산과 품질, 허가 문서 데이터를 함께 분석해 리콜 이력과 반복 원인 패턴을 파악하는 방식으로 품질 관리와 규제 대응에 활용하고 있다.

 

엠클라우드브리지 이혁재 대표는 최근 BI 환경이 단순한 데이터 시각화를 넘어 AI 기반 대화형 데이터 분석 체계로 빠르게 변화하고 있으며, Ai 365 데이터 에이전트를 중심으로 기업의 기존 BI 인프라를 차세대 AI+BI 환경으로 고도화하는 전략을 추진하고 있다고 밝혔다.

 

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