데이터 분석 자동화, 다비스 AI 챗봇으로 도입하기
참사가 된 생산관리팀 김과장의 데이터 요청 스토리
데이터 요청 과정
한 대기업의 생산관리팀 김과장은 최근 경영진으로부터 생산성 향상 방안을 제시하라는 지시를 받았습니다. 이를 위해 그는 지난 3년간의 상세한 생산 데이터가 필요했습니다.
김과장은 IT 부서의 데이터베이스 관리자(DBA) 이대리에게 연락하여 데이터 추출을 요청했습니다.
이대리는 바쁜 일정 속에서도 김과장의 요청을 받아들이고 작업을 시작했습니다.
▪︎ 생산관리팀 김과장
: "이대리님, 제가 이번에 생산성 향상 방안을 제시해야 하는데요. 지난 3년간의 생산 데이터를 좀 추출해 주실 수 있을까요? 최대한 빠르게 부탁드립니다."
▪︎IT 부서 이대리
: "알겠습니다, 과장님. 데이터가 여러 테이블에 흩어져 있어서 작업이 좀 복잡할 수 있는데, 최대한 빨리 처리해 보겠습니다."
지연되는 데이터 추출
하지만 데이터 추출 과정은 예상보다 훨씬 오래 걸렸습니다. 이대리는 여러 테이블에 분산된 데이터를 통합하고, 복잡한 쿼리를 작성해야 했기 때문입니다.
▪︎ 생산관리팀 김과장
: "이대리님, 데이터 작업은 어떻게 되고 있나요? 시간이 좀 촉박해서요."
▪︎IT 부서 이대리
:"아직 작업 중입니다. 데이터가 워낙 많아서 쿼리 작성에 시간이 걸리고 있습니다. 조금만 더 기다려 주세요."
김과장은 매일 이대리에게 진행 상황을 물었지만, 이대리는 계속해서 "조금만 더 기다려 달라"고 답했습니다.
2주가 지나서야 이대리는 데이터를 추출하여 김과장에게 엑셀 파일을 전달했습니다.
데이터 오류 발견
김과장은 안도의 한숨을 쉬며 데이터 분석을 시작했습니다. 그러나 얼마 지나지 않아 심각한 문제를 발견했습니다. 2023년 4월부터 6월까지의 데이터가 누락되어 있었고, 일부 제품의 생산량이 비정상적으로 높게 기록되어 있었습니다.
▪︎ 생산관리팀 김과장
: "이대리님, 데이터에 문제가 있는 것 같습니다. 2023년 4월부터 6월까지의 자료가 없고, 일부 값도 이상합니다."
▪︎IT 부서 이대리
: "아... 그런가요? 제가 확인해 보겠습니다. 그런데 지금 다른 긴급 프로젝트를 처리 중이라 바로 대응하기는 어려울 것 같습니다."
결국 김과장은 경영진에게 보고 일정을 연기해야 했고,
데이터의 정확성에 대한 의문으로 인해
추가적인 검증 작업까지 해야 하는 상황에 처했습니다.
또한, 생산관리팀은 데이터 분석 업무에 자동화 툴을 도입하는 것을 고려해야 할 것입니다.
오늘의 목차입니다.
01. 전통적인 사내 데이터 추출 방식
위의 사례처럼 전통적인 사내 데이터 추출방식은 아래와 같은 단점을 가지고 있습니다.
1) DBA 의존성
: 데이터 추출을 위해 데이터베이스 관리자(DBA)에게 요청해야 하므로, IT 부서의 업무량과 우선순위에 따라 일정이 지연될 가능성이 큽니다. 비즈니스 부서에서 원하는 시점에 즉각적인 데이터 확보가 어렵습니다.
2) 데이터 추출 시간 소요
: 데이터가 여러 테이블에 분산되어 있는 경우, 이를 통합하는 작업이 복잡하고 시간이 오래 걸립니다. 대량의 데이터를 처리하는 경우 쿼리 실행 시간이 길어질 수 있으며, 이에 따른 시스템 부하도 발생할 수 있습니다.
3) SQL 언어에 대한 전문성 필요
: 데이터 추출을 위해 SQL과 같은 데이터베이스 질의 언어(Query Language)에 대한 높은 수준의 전문성이 필요합니다. 비전문가가 직접 데이터를 추출하기 어렵고, 단순한 요청도 IT 부서에 의존해야 하는 구조가 됩니다.
4) 데이터에 대한 제한된 접근성
: 보안 및 권한 문제로 인해 비즈니스 부서가 직접 데이터베이스에 접근하기 어려운 경우가 많습니다.
필요한 데이터에 접근하기 위해 여러 단계의 승인 절차를 거쳐야 하며, 이는 업무 속도를 저하시킵니다.
5) 수동 처리로 인한 인적 오류
: DBA가 방대한 데이터를 수작업으로 정리하고 변환하는 과정에서 오류가 발생할 가능성이 높습니다.
잘못된 쿼리 작성, 데이터 누락, 중복 데이터 등의 문제가 발생하면 최종 분석 결과의 신뢰성이 저하됩니다.
➡️ 결론
이러한 단점들로 인해 전통적인 데이터 추출 방식은 비효율적이며, 보다 자동화되고 직관적인 데이터 관리 솔루션이 필요합니다. AI 기반의 데이터 분석 자동화 툴을 활용하면 신속하고 정확하게 데이터를 획득하고 분석할 수 있습니다.
02. 다비스 챗봇으로 데이터 추출 자동화하기
위 사례에서 보여드린 김과장의 데이터 요청 참사를 막기 위해,
디피니트는 데이터 분석 업무 자동화 툴, 다비스 챗봇을 개발하였습니다.
기존의 전통적인 데이터 추출 방식과 비교했을 때 AI 기술을 활용해 혁신적인 접근 방식을 제공합니다.
기존에는 복잡한 SQL 쿼리를 작성하거나 특정한 데이터 분석 도구를 다뤄야 했지만,
다비스 챗봇은 대화만으로 데이터를 쉽고 빠르게 추출할 수 있습니다.
✅ 기존 데이터 추출 방식과의 차별점 그리고 강점을 설명해드릴게요.
1️⃣ 자연어 기반 데이터 추출
사용자는 SQL이나 복잡한 명령어를 몰라도, 단순히 챗봇과 대화하는 것만으로 원하는 데이터를 빠르고 정확하게 찾을 수 있습니다.
2️⃣ 데이터 시각화 제공
숫자나 텍스트로만 데이터를 보여주는 것이 아니라, 차트, 시트, 그래프 등 다양한 형태로 정보를 시각적으로 표현하여 한눈에 분석할 수 있도록 돕습니다.
3️⃣ 특허받은 TEXT TO SQL 기술 적용
디피니트의 독자적인 TEXT TO SQL 기술을 통해 사용자가 입력한 자연어를 정밀한 SQL 쿼리로 변환하여, 원하는 데이터를 정확하고 빠르게 검색 및 제공할 수 있습니다.
이외에도 아래와 같은 장점을 가지고 있습니다.
즉, 다비스 챗봇을 활용하면 데이터 분석 전문가가 아니어도 누구나 손쉽게 원하는 정보를 찾고 활용할 수 있습니다.
데이터가 곧 경쟁력이 되는 시대, 효율적인 데이터 활용은 기업의 성과를 좌우합니다.
하지만 전통적인 데이터 추출 방식은 복잡한 쿼리 작성, 여러 번의 요청 과정, 긴 처리 시간 등 비효율적인 요소가 많았습니다.
이제, 다비스 챗봇을 도입하면 누구나 손쉽게 데이터를 검색하고 활용할 수 있습니다.
대화형 인터페이스를 통해 자연어로 원하는 정보를 추출할 수 있으며, 차트, 시트, 그래프 등의 시각화 기능까지 제공해 데이터 분석을 더욱 직관적으로 만듭니다.
특히, 특허받은 TEXT TO SQL 기술을 통해 정밀한 데이터 검색이 가능하므로, 복잡한 분석 업무도 단 몇 초 만에 해결할 수 있습니다.
단순 반복 작업에서 벗어나 더 중요한 의사결정과 전략 수립에 집중하고 싶다면, 다비스 챗봇이 최적의 해결책이 될 것입니다. 지금 바로 데이터 분석의 새로운 패러다임을 경험해 보세요!
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감사합니다.
