AI에게 물어보면 다 알려주는 데이터 분석
SQL 몰라도 괜찮아!
데이터 분석, 꼭 전문가만 할 수 있는 걸까요? "어제 가장 많이 팔린 상품은 뭐지?", "이번 달 마케팅 비용은 얼마나 썼지?" 이런 궁금증이 생길 때마다 복잡한 엑셀 함수나 어려운 SQL 쿼리 앞에서 좌절한 경험이 있다면, 이 글을 주목해주세요.
AI 기술이 발전하면서 이제는 우리가 일상 언어로 질문하는 것만으로도 데이터 분석이 가능한 시대가 열렸습니다. 이 글에서는 SQLite MCP로 다양한 데이터 분석 업무 자동화하기라는 주제를 통해, 코딩이나 SQL 없이 AI를 나의 데이터 분석 비서로 만드는 놀라운 방법을 소개합니다.
AI, 이제는 당신의 '일을 대신' 해줍니다
과거의 AI가 단순히 질문에 답하는 수준이었다면, 오늘날의 AI는 우리의 업무 환경에 직접 뛰어들어 실질적인 작업을 수행하는 '범용 도구'로 진화하고 있습니다. 이메일을 보내고, 일정을 관리하며, 데이터베이스를 조회해 통계를 내는 일까지 말이죠.
하지만 AI가 이런 작업을 하려면 외부 시스템과의 '연결'이 필수적입니다. AI 혼자서는 우리 컴퓨터의 파일이나 회사 데이터베이스에 접근할 수 없기 때문입니다. 바로 이 '연결'을 안전하고 효율적으로 만들어주는 핵심 기술이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.
MCP: AI를 위한 만능 USB-C 포트
MCP가 무엇인지 가장 쉽게 이해하는 방법은 'USB-C 포트'를 떠올리는 것입니다. USB-C 포트 하나만 있으면 충전, 데이터 전송, 영상 출력 등 다양한 기능을 가진 기기들을 쉽게 연결할 수 있죠.
MCP는 AI에게 바로 이 USB-C 포트와 같은 역할을 합니다. 이메일, 캘린더, 슬랙, 그리고 로컬 데이터베이스까지, 각기 다른 외부 시스템을 MCP라는 표준화된 규격으로 연결해주는 것이죠. 덕분에 개발자들은 시스템마다 별도의 연결 방식을 고민할 필요 없이, AI를 다양한 서비스와 손쉽게 연동할 수 있습니다.
이러한 MCP의 주요 특징은 다음과 같습니다.
● 보안 및 제어: 사용자가 허용한 시스템에만 AI가 접근하도록 권한을 세밀하게 제어할 수 있어 안전합니다.
● 표준화된 인터페이스: 다양한 외부 도구와 일관된 방식으로 상호작용하는 방법을 제공합니다.
● 컨텍스트 확장: AI가 실시간 데이터와 외부 서비스 정보까지 활용해 더 똑똑한 답변을 할 수 있게 합니다.
● 자동화 및 생산성 향상: 반복적인 업무를 자동화하고 데이터 기반 의사결정을 도와 생산성을 극대화합니다.
실전! AI에게 은행 거래 내역 분석 맡기기
그럼 이제 MCP 기술이 실제 업무에서 어떻게 활용되는지 '은행 거래 내역 분석' 사례를 통해 자세히 살펴보겠습니다. 복잡한 엑셀 파일을 AI가 어떻게 이해하고, 우리가 원하는 정보를 순식간에 찾아주는지 그 과정을 따라가 보겠습니다. (SQLite MCP 설치 과정은 도서 홈페이지에서 영상으로 확인할 수 있습니다(https://gaheeyoon.github.io/sqlite-mcp/tutorial.html).
1단계: 데이터 준비하기
은행 웹사이트에서 내려받은 엑셀 거래 내역 파일은 보통 바로 분석하기 어렵습니다. 은행명이나 계좌번호 같은 불필요한 정보가 섞여있고, 숫자에는 쉼표(,)가 포함되어 있기 때문이죠.
우선 분석에 필요한 '거래일시', '거래내용', '출금', '입금' 칼럼만 남기고, AI가 숫자로 인식할 수 있도록 금액에서 쉼표를 제거하는 간단한 전처리 작업을 거칩니다.
2단계: AI에게 데이터 입력 요청하기
정리된 엑셀 파일을 Claude(AI 모델) 데스크톱 앱에 업로드하고, 다음과 같이 자연어로 요청합니다.
이처럼 몇 가지 규칙만 알려주면, Claude는 엑셀 파일의 내용을 이해하고 스스로 데이터베이스 테이블을 생성합니다. SQL로 CREATE TABLE이나 INSERT 명령어를 한 줄도 작성할 필요가 없죠.
3단계: 자연어로 데이터 조회 및 분석
이제부터가 진짜 마법이 시작되는 순간입니다. 데이터베이스가 준비되었으니, SQL 쿼리 대신 평범한 질문을 던져봅시다.
Claude는 이 질문을 이해하고 스스로 적절한 SQL 쿼리로 변환하여 데이터베이스에 질의한 뒤, 정확한 결과를 우리에게 보여줍니다. 심지어 '거래내역'을 '거래내용'으로 잘못 입력해도 문맥을 파악해 똑똑하게 처리해 줍니다.
더 나아가, 분석 결과를 다른 사람에게 공유해야 할 땐 이렇게 요청할 수도 있습니다.
그러면 Claude는 즉시 데이터를 정리해 엑셀에 바로 붙여넣을 수 있는 CSV 형식으로 결과를 출력해 줍니다.
4단계: AI가 만든 SQL 코드로 직접 확인하기
"AI가 정말 제대로 분석한 게 맞을까?" 의심이 들거나, 생성된 쿼리를 다른 곳에 재활용하고 싶을 때도 있을 겁니다. 그럴 땐 AI에게 SQL 코드를 직접 보여달라고 요청할 수 있습니다.
Claude는 위 요청에 따라 아래와 같이 친절한 설명과 함께 완벽한 SQL 코드를 생성해 줍니다.
우리는 이 코드를 복사해서 'DB Browser for SQLite'와 같은 도구에 붙여넣고 실행 버튼만 누르면 동일한 결과를 직접 눈으로 확인할 수 있습니다.
데이터 분석, 이제는 '질문'의 시대
지금까지 살펴본 것처럼 Claude MCP와 SQLite를 활용하면, 데이터 분석의 패러다임이 바뀝니다. 더 이상 중요한 것은 SQL을 얼마나 잘 짜는지가 아니라, 내가 원하는 분석이 무엇인지 명확하게 질문하고 표현할 수 있는 능력입니다.
이러한 방식은 은행 거래 내역뿐만 아니라, PDF 형태의 복잡한 손익계산서를 분석해 경영 보고서를 만들거나, 웹사이트에서 다운로드한 아파트 매매가격 지수 데이터의 구조를 변환하고 시계열 추이를 분석하는 등 거의 모든 데이터 관련 업무에 적용할 수 있습니다.
Claude MCP는 단순히 질문에 답하는 도구를 넘어, 우리의 반복적인 데이터 업무를 자동화하고 누구나 데이터 분석가가 될 수 있도록 돕는 강력한 파트너입니다. 이제 데이터 앞에서 망설이지 말고, AI에게 편하게 물어보세요!
https://wikibook.co.kr/sqlite-mcp/
최신 AI 도구인 SQLite MCP를 활용해 흩어져 있는 엑셀, PDF, CSV 데이터를 데이터베이스로 구축하고, 자연어만으로 원하는 정보를 조회하고 시각화하는 전 과정을 따라가 봅니다. 출판사의 판매 정보 조회 시스템부터 인세 내역 자동 이메일 발송 시스템까지, 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 프로젝트를 직접 만들며 데이터 활용 능력을 극대화할 수 있습니다.
