brunch

AI비즈니스 인텔리전스 툴, 의사결정을 더 쉽고 빠르게

by 김도환

제조업 직장인의 데이터 수집 악몽, 그리고 늦어진 의사결정



1. 긴급한 지시


image_fx (1).jpg


제조회사 M사에서 근무하는 김과장은 어느 날 아침, 공장장으로부터 급한 지시를 받았다.
“이번 분기 생산량, 원자재 사용량, 불량률 데이터를 모아서 분석해 주세요. 원가 절감을 위한 최적의 방안을 찾아야 합니다.”

임원 회의가 사흘 뒤에 예정되어 있었고, 이를 바탕으로 향후 생산 계획이 조정될 예정이었다.





2. 여기저기 흩어진 데이터 찾기


image_fx (4).jpg


김과장은 바로 데이터를 수집하기 시작했다. 하지만 문제는 여기서부터였다.


⏺︎ 생산량 데이터는 생산관리팀의 엑셀 파일에 따로 보관 중


⏺︎ 원자재 사용량은 구매팀의 ERP 시스템에 저장되어 접근이 제한됨


⏺︎ 불량률 통계는 품질관리팀에서 개별적으로 관리하는 PDF 보고서에 있음


그는 각 부서에 데이터를 요청했지만, 돌아오는 답변은 이랬다.



✅ “그 파일, 지난달에 업데이트한 거긴 한데… 어디 있었더라?”
✅ “ERP 시스템에서 직접 조회해야 하는데, 권한이 없으면 요청서 작성해야 합니다.”
✅ “우리가 쓰는 데이터랑, 생산팀에서 쓰는 기준이 다를 텐데… 맞춰야 할 거예요.”



그렇게 김과장은 사내 데이터를 찾는 데만 하루 반나절을 허비했다.





3. 중복 데이터와 엉망인 형식


image_fx (3).jpg


겨우겨우 데이터를 모았지만, 문제는 형식이 제각각이라는 점이었다.



⏺︎ 생산관리팀의 엑셀 데이터는 수동 입력으로 오류가 많았고,



⏺︎ ERP에서 추출한 원자재 사용량 데이터는 지난달과 이번 달의 단위가 달랐다,



⏺︎품질관리팀의 불량률 보고서는 PDF라서 데이터 추출을 다시 해야 했다.




결국 김과장은 데이터를 다시 정리하는 데만 또 하루를 날려버렸다.






4. 잘못된 분석, 그리고 의사결정 지연


보고서 제출 당일, 김과장은 분석 결과를 회의에서 발표했다.
하지만, 공장장의 표정이 심각해졌다.


"이 원자재 사용량 수치, 우리가 알고 있는 것과 다르네요. 이 데이터가 최신 맞습니까?"

그제야 김과장은 구매팀에서 받은 데이터가 두 달 전 기준이라는 사실을 깨달았다.
또한, 생산량 대비 불량률을 잘못 계산해, 실제보다 불량률이 낮게 보고되었다.



이로 인해:
❌ 공장 생산 일정 조정이 미뤄졌고,
❌ 원자재 주문 계획도 늦춰져 비용이 상승했으며,
❌ 신제품 출시 일정까지 영향을 받게 되었다.

회의를 마친 후, 공장장은 말했다.




이런 식이면, 경쟁사보다 대응이 늦을 수밖에 없어요.
정확한 데이터를 바로 조회할 수 있는 시스템이 필요합니다.






001.png




오늘의 목차입니다.



디자인템플릿_복사본-002 (1).png




01. 중요한 업무를 가로막는 사내 문서 검색 문제


003.png


위 사례는 많은 직장인들이 공감할 만한 현실입니다. 업무 중 필요한 정보를 찾느라 시간을 낭비하거나 잘못된 정보를 사용해 업무에 차질을 겪는 문제는 개인의 스트레스를 넘어 회사 전체의 생산성에도 악영향을 미칩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 비효율적인 사내 문서 검색 환경의 원인을 살펴보고 대안을 제시해 보겠습니다.



사내 정보 검색이 어려운 이유


다음은 기업 내에서 문서나 정보를 찾는 과정이 비효율적인 주요 원인들입니다.




• 문서가 여러 시스템에 흩어져 있음

: 부서별로 다른 시스템에 문서가 저장되거나 개인이 보유한 자료가 많아 찾기가 어렵습니다.




• 검색 키워드를 정확히 모름

: 원하는 정보를 찾기 위해 여러 키워드로 반복 검색해야 하는 경우가 많습니다.




• 최신 문서인지 확인 어려움

: 오래된 문서를 참조해 실수가 발생하거나 최신화되지 않은 자료를 사용하는 문제가 있습니다.



• 담당자에게 직접 문의

: 결국 문서를 만든 담당자에게 연락해야 하며, 이는 업무 지연을 초래합니다.








이러한 비효율적인 환경은 중요한 업무에 집중할 수 없게 만들고, 잡일을 더욱 귀찮은 일로 만들어 버립니다.



많은 기업들이


"원래 이렇게 해왔으니 다른 회사도 그럴 것"이라는 생각하며 문제를 방치하지만,



실제로는 이를 해결하기 위해 AI 기반의 혁신적인 도구를 도입하는 기업들이 늘어나고 있습니다.



바로 귀사의 경쟁사들입니다.








02. AI비즈니스 인텔리전스 툴, 다비스의 등장


디자인템플릿_복사본-004 (3).png



AI 기반 비즈니스 인텔리전스 툴로 해결하는 사내 정보 검색 문제


AI 기반의 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴은 사내 정보 검색 환경을 자동화하여 업무 효율성을 획기적으로 개선할 수 있는 솔루션입니다. AI기술이 접목된 BI 툴은 자연어 기반으로 대화하며 데이터를 효과적으로 통합하고 분석할 수 있게 도와줍니다. 이로써 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.


다음은 AI 기반의 BI 툴의 장점입니다.



▶ 데이터 통합 및 시각화

: 복잡한 데이터를 그래프와 차트로 쉽게 이해할 수 있게 보여줍니다.



▶ 실시간 답변 제공

: 중요한 비즈니스 질문에 즉시 답변하며, 빠른 의사결정을 지원합니다.



▶ AI 기반 분석

: 인공지능 기술을 활용해 통합된 분석과 일상 언어로 질문 가능한 기능을 제공합니다.





한국어 특화 AI 비즈니스 인텔리전스 툴, 다비스


저희 디피니트에서 개발한 BI 툴 다비스는 한국어 특화 AI와 특허받은 기술(Text-to-SQL)을 통해 기업 내부의 방대한 데이터를 신속하게 통합하고 제공합니다.








주요 기능은 다음과 같습니다.





⏺︎ 한국어 특화 AI


한국어에 최적화된 LLM(대규모 언어 모델)을 기반으로 자연어 처리(NLP) 기술을 정교하게 적용합니다.


산업별 용어를 미세 조정하여 맞춤형 답변을 제공합니다.


오타나 애매한 질문도 의도를 파악해 정확한 정보를 제공합니다.



ChatGPT Image 2025년 4월 4일 오후 12_29_54.png
ChatGPT Image 2025년 4월 4일 오후 12_30_13.png
ChatGPT로 생성한 이미지







⏺︎ 특허받은 Text-to-SQL 기술



자연어 질문을 SQL 쿼리로 자동 변환해 데이터베이스에서 필요한 정보를 즉시 조회합니다.


데이터 분석 과정을 효율화하며, 데이터 활용도를 높이고 의사결정을 촉진합니다.



016.png
009.png



이러한 기술적 장점을 기반으로 다양한 기업에서 도입하고 있는데요.


다비스를 도입한 사례를 간략히 소개해드려보겠습니다.





다비스 도입 사례



사례 1: S공사의 하자 관리 시스템 혁신


S공사는 내부 문서와 지침이 60여 개로 산재되어 있어 하자 관리 업무가 비효율적으로 진행되고 있었습니다. 이로 인해 부서 간 커뮤니케이션이 지연되고 중복 작업이 빈번하게 발생해, 민원 처리 속도가 느려지고 업무 효율성이 크게 저하되었습니다.



이를 해결하기 위해 S공사는 RAG 기술을 활용한 비즈니스 인텔리전스 툴 다비스를 도입했습니다. 다비스는 하자 관리 프로세스에 맞춘 데이터 통합과 자동 워크플로우를 설계하여 다음과 같은 성과를 가져왔습니다.



민원 처리 속도 40% 단축: 시민 만족도가 크게 향상되었습니다.


정보 검색 시간 90% 단축: 직원들이 핵심 업무에 집중할 수 있는 환경이 조성되었습니다.


신입 직원 교육 기간 40% 단축: 인력 변동에도 업무 연속성이 확보되었습니다.


이처럼 다비스는 하자 관리의 비효율을 개선하고, 고객 만족도를 높이는 데 기여하며 기업의 업무 효율성을 혁신적으로 향상시키는 강력한 도구입니다.







사례 2: J세무회계법인의 세무 전문 지식 관리 혁신


J세무회계법인은 세무 및 회계 관련 자료가 여러 문서와 시스템에 분산되어 있어 고객 문의 대응과 전문 지식 검색에 많은 시간이 소요되는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 다비스를 도입하여 다음과 같은 변화를 이끌어냈습니다.



세무 관련 문서, 법령, 판례 통합: 데이터베이스와 지능형 검색 시스템을 구축하여 정보를 빠르게 찾을 수 있는 환경을 마련했습니다.


고객 응대 시간 60% 단축: 서비스 품질이 크게 향상되었습니다.


신규 직원 역량 강화: 전문 지식 접근성이 개선되어 신입 직원들이 빠르게 업무에 적응할 수 있었습니다.


반복 질의 자동화: 전문인력이 더 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성했습니다.



다비스는 세무 회계 분야에서 전문성과 효율성을 동시에 제공하며, 기업의 경쟁력을 높이는 데 기여하고 있습니다.


두 사례는 다비스가 기업 내부의 복잡한 데이터를 통합하고, 필요한 정보를 신속히 제공함으로써 업무 효율성을 극대화하는 데 얼마나 효과적인지 보여줍니다.






오늘은 기업의 데이터 기반 의사결정을 더 쉽고 빠르게 도와주는 AI 기반 비즈니스 인텔리전스 툴에 대해 알아보았습니다.



"우리는 항상 이렇게 해왔으니 괜찮을 거라는
생각은 변화와 혁신을 가로막는 가장 큰 장애물입니다.


과거의 방식에 안주하다 보면 경쟁에서 뒤처지고, 결국 도태될 수밖에 없습니다.


오늘날 성공적인 기업들은 데이터를 기반으로 빠르고 정확한 결정을 내리는 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴을 도입해 새로운 성장의 기회를 창출하고 있습니다.



특히, 한국어 특화 AI와 강력한 데이터 통합 기능을 갖춘 다비스는 단순히 정보를 찾는 시간을 줄이는 것을 넘어, 기업의 업무 효율성과 경쟁력을 극대화하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다.



지금이야말로 기존의 비효율적인 관행을 벗어나 데이터 중심의 미래를 준비할 때입니다. 다비스와 함께 더 나은 결정을 내리고, 더 큰 성과를 만들어 보세요!



디피니트의 도입 사례 살펴보기



keyword
매거진의 이전글공무원 필독! AI로 행정 업무 생산성을 높이는 법