AI 데이터 분석: 분석 워크플로우 전반의 AI 활용 방법

분석 팀은 더 많은 비즈니스 질문과 더 다양한 유형의 분석을 지원해야 하는 상황에 놓여 있으며, 이를 위해 점점 더 AI를 활용하고 있습니다. 비즈니스 및 기술 리더 2,050명을 대상으로 한 2026년 Snowflake 후원 Omdia 설문조사에 따르면 데이터 분석 팀의 59%가 생성형 AI 또는 에이전트를 사용하고 있다고 답했습니다.

실제 AI 데이터 분석의 모습은 다양합니다. AI는 분석가가 쿼리를 생성하고, 비정형 정보를 분류 및 요약하고, 향후 결과를 예측하고, 조사할 가치가 있는 패턴을 식별하도록 돕습니다. 자연어 인터페이스는 비즈니스 사용자에게 데이터를 보다 직접적으로 탐색할 수 있는 방법을 제공하며, 에이전트는 하나의 조사 안에서 여러 분석 단계를 조율할 수 있습니다.

AI 데이터 분석은 데이터 준비, 패턴 감지, 예측, 자연어 쿼리, 인사이트 생성, 의사 결정 지원 등 분석 수명 주기 전반에 걸쳐 머신러닝(ML), 생성형 AI, 에이전틱 AI를 활용하는 것입니다.

그 범위는 오랫동안 고급 분석과 연관되어 온 ML 기반 예측 작업을 넘어 크게 확장되었습니다. 이제 언어 모델과 멀티모달 모델을 통해 팀은 정형 데이터를 쿼리하고 문서, 텍스트, 이미지, 오디오 및 기타 비정형 정보를 분석할 수 있는 새로운 방법을 얻게 되었습니다.

이렇게 넓어진 범위는 분석 실무자에게 요구되는 역할 자체를 바꾸고 있습니다. AI가 쿼리 생성, 예측, 분류, 해석을 더 많이 담당하게 되면서 분석가는 모든 분석 아티팩트를 직접 만드는 데 드는 시간을 줄이고, 지표 계산, 테이블 관계, 모델 타깃, 비즈니스 규칙, 평가 기준을 정의하는 데 더 많은 시간을 쓰게 됩니다. 또한 분석가는 AI가 생성한 결과를 검토하고, 그 결과가 의도한 용도에 적합한지 판단해야 합니다. Snowflake 금융 서비스 AI 책임자 John Heisler의 말처럼, “기회는 인간의 판단을 대체하는 데 있는 것이 아니라, 이를 더 효과적으로 배분하는 데 있습니다.”

이러한 작업의 상당 부분은 인터페이스 이면에서 이루어집니다. 업로드된 추출 데이터를 기반으로 작동하는 AI 어시스턴트는 보유한 레코드를 분석할 수 있지만, 엔터프라이즈 분석은 다른 곳에서 관리되는 컨텍스트에 의존하는 경우가 많습니다. 최신 소스 데이터, 액세스 규칙, 비즈니스 정의, 계보, 데이터 세트 간의 관계가 그 예입니다. 분석 워크플로우에 AI가 더 많이 도입될수록 이러한 기반 선택이 사용자가 받는 결과에 미치는 영향도 커집니다.

AI 기반 BI와 인터랙티브 분석이 팀의 데이터 탐색 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 확인해 보세요.

AI 분석의 실질적인 가치는 대부분 분석 과정의 반복 작업을 줄이는 동시에 기초 데이터를 활용할 수 있는 다양한 방법을 제공하는 데서 나옵니다.

일상적인 분석의 접근성 향상

자연어 인터페이스는 비즈니스 질문에서 답변에 이르는 과정을 단축할 수 있습니다. 특히 기간 비교, 지역별 지표 필터링, 차이 조사와 같은 반복적인 요청에서 효과적입니다. 모든 질문을 분석가에게 라우팅해 쿼리를 작성하거나 보고서를 만들게 하는 대신, 사용자가 직접 질문을 탐색하고 새로운 결과가 나올 때마다 후속 질문을 이어갈 수 있습니다.

고부가가치 업무를 위한 분석가 시간 확보

일상적인 요청에 많은 시간을 쏟지 않아도 되면 분석가는 전문적인 판단이 크게 요구되는 업무에 집중할 수 있습니다. 지표와 관계 정의, 모호한 결과 조사, 분석 모델 개발, 분석이 의도한 의사 결정을 제대로 뒷받침하는지 검증하는 일 등이 이에 해당합니다.

분석 가능한 데이터 유형의 확대

생성형 AI는 분석 워크플로우에 투입할 수 있는 정보의 종류를 확장합니다. 텍스트, 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터를 분류, 요약하거나 정형 레코드와 결합할 수 있으므로, 이전에는 별도의 처리나 상당한 수작업 검토가 필요했던 정보도 분석할 수 있습니다.

더 능동적인 분석

AI는 조사의 출발점도 바꿀 수 있습니다. 이상 감지, 예측, 자동화된 인사이트 생성 기능은 누군가 명시적으로 질문하기 전에 비정상적인 변화나 새롭게 나타나는 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어 사이버 보안 분야에서 AI는 ID, 엔드포인트, 클라우드 활동을 연관 분석해 비정상적인 활동 시퀀스를 탐지할 수 있습니다. 이러한 행동은 각 이벤트를 개별적으로 분석하면 눈에 띄지 않을 수 있습니다.

이러한 이점을 얻으려면 결과물을 활용할 수 있을 만큼 신뢰할 수 있어야 합니다. 잘못된 조인을 기반으로 한 그럴듯한 설명, 잘못된 타깃을 기준으로 평가된 예측, 오래된 데이터에 기반한 자동화된 인사이트는 오류를 더 빠르게 만들어낼 뿐입니다. 팀이 워크플로우를 더 많이 자동화할수록 정확성, 평가, 명확한 비즈니스 정의가 가치를 좌우하는 핵심 요소가 됩니다.

AI는 비즈니스 질문을 쿼리로 변환하는 것부터 데이터 준비, 패턴 발견, 결과 전달에 이르기까지 분석 워크플로우의 여러 단계에 도입될 수 있습니다. 팀이 어떤 기능을 사용할지는 작업의 성격과 결과물의 활용 방식에 따라 달라집니다.

자연어 분석과 대화형 분석

자연어 분석을 통해 사용자는 일상적인 비즈니스 언어로 분석 질문을 표현할 수 있으며, 시스템은 이러한 질문을 쿼리나 기타 분석 작업으로 변환합니다.

간단한 요청의 경우 이러한 변환 범위는 상당히 좁습니다. “월별 매출을 보여 줘”라는 요청에는 승인된 매출 측정값과 적절한 시간 차원이 필요합니다. 하지만 비즈니스 질문은 금세 맥락에 따라 훨씬 복잡해집니다. 예를 들어 “엔터프라이즈 갱신 현황은 어떤가요?”라는 질문에는 지정되지 않은 분석상의 선택이 여러 가지 남아 있습니다. 시스템은 어떤 계정이 엔터프라이즈에 해당하는지, 무엇을 갱신으로 볼지, 어떤 측정값이 성과를 나타내는지, 어떤 기간을 비교 대상으로 삼아야 하는지 알아야 합니다. 과거에는 분석가가 쿼리를 작성하기 전에 이러한 모호성을 해결했습니다. 자연어 시스템에도 동일한 비즈니스 컨텍스트가 시스템이 활용할 수 있는 양식으로 제공되어야 합니다.

대화형 분석은 일련의 질문을 통해 조사를 이어갑니다. 사용자가 “변화가 가장 컸던 지역은 어디인가요?”라고 질문한 후 “다년 계약 고객만 보면 어떤가요?”라고 묻는 경우, 시스템은 관련 지표, 모집단, 이전 상태를 유지합니다. 거버넌스가 적용된 시맨틱 컨텍스트는 구체적인 운영상의 역할을 수행합니다. 사용자는 더 유연한 인터페이스를 얻고, 분석 팀은 그 기반이 되는 정의와 관계에 대한 통제권을 유지합니다.

AI 데이터 준비

AI는 가공 전 데이터를 분석가가 사용할 수 있는 형태로 변환하는 과정에서 발생하는 반복 작업의 일부를 줄일 수 있습니다. 정형 데이터의 경우 변환 제안, 소스 간 필드 매핑, 누락되거나 일관되지 않은 값 식별, 분석 전 데이터 표준화를 위한 SQL 또는 코드 생성 등이 여기에 포함됩니다.

생성형 AI를 활용하면 행과 열의 양식으로 구성되지 않은 정보도 준비할 수 있습니다. 팀은 문서에서 엔터티나 속성을 추출하고, 지원 티켓이나 기타 텍스트를 분류하며, 비정형 콘텐츠의 일부를 정형 데이터와 함께 분석할 수 있는 필드로 변환할 수 있습니다.

잘못된 가정이나 누락은 이후 분석에 오류를 전파할 수 있으므로, 분석가는 여전히 AI 지원 작업의 결과물을 검증해야 합니다.

자동화된 인사이트

자동화된 인사이트 시스템은 데이터에서 변화, 패턴, 이상 징후를 스캔하고, 누군가 매번 쿼리를 작성하지 않아도 발견 사항을 알려 줍니다. 예를 들어 수백 개의 지표를 모니터링하는 제품 분석가는 새로운 앱 릴리스 이후 Android 사용자의 체험판에서 유료 전환율이 급격히 하락했다는 알림을 받을 수 있으며, 이를 통해 팀은 조사해야 할 구체적인 문제를 파악할 수 있습니다.

AI가 생성한 인사이트는 분석가에게 더 빠른 출발점을 제공하지만, 원인을 파악하는 것은 여전히 분석가의 몫입니다. 이는 AI가 발견한 내용에 대한 설명까지 생성하는 경우 특히 중요합니다. 시스템은 무엇이 어디에서 변했는지 파악하고 가능한 설명을 제시할 수 있지만, 증거가 실제로 어떤 결론을 뒷받침하는지는 여전히 실무자와 비즈니스 전문가가 판단해야 합니다.

AI 데이터 시각화와 AI 기반 대시보드

AI 데이터 시각화를 활용하면 유용한 차트와 그래프를 더 빠르게 만들 수 있습니다. 분석할 때마다 필드, 차트 유형, 필터를 직접 선택하는 대신, 사용자는 AI 시스템에 제품별 지원 문의량을 비교해 달라고 요청하고 시스템이 적절한 시각 자료를 생성하도록 할 수 있습니다. 그런 다음 사용자는 “엔터프라이즈 고객만 보여 줘” 또는 “이슈 카테고리별로 나눠 줘”와 같은 후속 요청으로 시각 자료를 다듬을 수 있습니다.

시스템은 데이터를 정확하게 표현하는 차트나 그래프를 선택하고, 의미 있는 척도와 집계를 사용하며, 데이터가 뒷받침하지 않는 관계를 암시하지 않아야 하므로 사람의 검토가 중요합니다.

AI 기반 대시보드는 합의된 KPI와 추세를 지속적으로 보여 주는 뷰와 AI 지원 탐색을 결합합니다. 사용자는 누군가 새로운 대시보드 뷰를 만들 때까지 기다리지 않고도 변화에 대해 자연어로 질문하거나, 새로운 세부 분석을 생성하거나, 주목할 만한 변동 사항의 요약을 확인할 수 있습니다. 대시보드는 공유 지표를 기반으로 분석의 중심을 잡아 주고, AI는 그 지표 이면에 있는 요인을 조사할 수 있는 더 다양한 방법을 제공합니다.

자동화된 보고

AI 생성 보고서는 계산된 지표와 서술형 요약 또는 설명을 결합할 수 있습니다. 예를 들어 월간 보고서는 거버넌스가 적용된 계산에서 매출, 마진, 파이프라인 지표를 가져온 다음, 생성형 AI를 사용해 가장 큰 변화에 대한 해설 초안을 작성할 수 있습니다.

보고서는 동일한 대상을 위해 반복적으로 작성되는 경우가 많으므로, AI는 보고 주기마다 서술 내용을 새로 구성하는 작업도 줄여 줍니다. 기반 지표가 업데이트되면 시스템은 변경 사항을 파악하고, 1차 설명을 생성한 뒤, 그 결과를 정기 보고서로 취합해 검토 및 배포할 수 있도록 합니다.

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AI 분석 워크로드가 모두 같은 방식으로 데이터와 상호 작용하는 것은 아닙니다. 예를 들어 자연어 쿼리는 비즈니스 질문을 정확하게 변환하기 위해 충분한 시맨틱 컨텍스트가 필요한 반면, 예측 모델은 과거 데이터, 피처 정의, 평가 기준에 더 크게 의존합니다. 문서를 다루는 생성형 AI에는 검색과 그라운딩에 관한 고유한 요구 사항이 있습니다.

자연어 분석에 필요한 비즈니스 컨텍스트

사용자가 “어떤 고객 계정에서 이탈 징후가 나타나고 있나요?”와 같은 질문을 하면, 시스템은 이 요청을 실행 가능한 쿼리로 변환해야 합니다. 이를 위해 시스템은 조직이 활성 계정을 어떻게 정의하는지, 어떤 행동을 이탈 신호로 간주하는지, 어떤 테이블에 관련 데이터가 있는지, 테이블 간에 어떤 관계가 있는지, 어떤 필터나 기간이 적용되는지 알아야 합니다.

시맨틱 계층은 이러한 정의와 관계를 명시적으로 표현하므로, 자연어 요청도 다른 곳에서 사용하는 것과 동일한 거버넌스 기반 분석 로직을 참조할 수 있습니다. 검증된 쿼리나 기타 승인된 예시는 자주 묻는 질문에 대한 추가적인 가이드를 제공할 수 있습니다. 이후 팀은 생성된 SQL이 의도한 결과를 산출하는지 테스트할 수 있습니다.

데이터, 타깃 및 평가에 따라 달라지는 예측 분석

예측 분석에서는 머신러닝 모델이 과거 사례에서 통계적 관계를 학습하고, 이를 활용해 예측, 분류 또는 점수를 생성합니다. 신뢰성은 어떤 데이터가 문제를 잘 대변하는지, 타깃 변수를 어떻게 정의하는지, 평가 지표가 잘못된 예측의 결과를 제대로 반영하는지 등의 선택에 따라 달라집니다.

예측 분석에서도 거버넌스는 중요하며, 특히 데이터 액세스, 계보, 재현성 측면에서 그렇습니다. 하지만 이러한 워크로드에서는 시맨틱 지표 정의가 반드시 핵심 통제 수단이 되는 것은 아닙니다.

생성형 AI 답변의 근거가 되는 증거

생성형 AI는 답변을 생성하기 전에 관련 원본 자료를 모델의 컨텍스트로 가져오기 위해 검색 프로세스에 의존하는 경우가 많습니다. 시스템은 먼저 적절한 문서나 구절을 찾아낸 다음, 원본 자료에 없는 주장을 추가하지 않고도 응답을 뒷받침할 수 있을 만큼 충분한 증거를 모델에 제공해야 합니다.

즉, 결과의 품질은 모델 자체만으로 결정되지 않습니다. 팀은 검색 과정에서 가장 관련성 높은 증거를 찾아냈는지, 중요한 컨텍스트가 누락되지 않았는지, 생성된 답변이 제공된 출처를 정확하게 반영하는지 검토해야 합니다. 그런 다음 워크플로우의 두 부분, 즉 시스템이 올바른 정보를 검색했는지와 모델이 그 정보를 올바르게 사용했는지를 모두 평가할 수 있습니다.

AI 시스템까지 이어져야 하는 데이터 거버넌스

어떤 분석 방식을 사용하든 AI가 동일한 엔터프라이즈 데이터에 대해 별도의 규칙을 만들어서는 안 됩니다. 대화형 인터페이스를 통해 데이터를 쿼리하거나, 모델 학습 또는 점수 산출에 데이터를 사용하거나, AI 기반 애플리케이션에 데이터를 전달할 때에도 기존 액세스 정책, 분류, 계보 및 기타 거버넌스 제어는 그대로 적용되어야 합니다.

구체적인 제어 방식은 워크로드마다 다르지만, 원칙은 동일합니다. AI는 조직이 이미 분석에 활용하고 있는 것과 동일한 거버넌스가 적용된 데이터와 비즈니스 컨텍스트를 기반으로 작동할 때 가장 효과적입니다.

AI는 쿼리 초안 작성, 변환 제안, 비정상적인 패턴 감지, 시각화 추천, 서술형 설명 생성 등 과거 분석가가 수작업으로 처리하던 일상적인 단계에 점점 더 많이 관여하고 있습니다. 이러한 AI 지원 워크플로우는 증강 분석(AI와 ML을 활용해 분석 프로세스 전반의 태스크를 지원하는 방식)에 속합니다.

분석 팀에게 운영상의 핵심 질문은 각 AI 지원 워크플로우에 어느 정도의 인간 검토가 필요한가입니다. 데이터 준비에서는 변환 로직과 데이터 단위(grain)를 확인해야 합니다. 생성된 쿼리에는 시맨틱 검증과 SQL 검증이 필요합니다. 자동화된 인사이트에는 통계적 맥락이 필요합니다. 생성된 설명은 요약 대상인 증거와의 관계가 명확해야 합니다.

증강 분석은 일상적인 결과물 작성 작업을 줄이는 동시에, 잘못된 가정이 결과를 크게 바꿀 수 있는 지점에서는 분석적 판단이 계속 개입하도록 합니다.

에이전틱 분석은 조사에 여러 단계, 도구, 데이터 유형 또는 후속 의사 결정이 수반될 때 유용합니다. 에이전트는 모델을 사용해 요청을 해석하고, 허용된 도구 중에서 선택하고, 한 단계의 정보를 다음 단계로 전달하며, 중간 결과에 따라 워크플로우를 조정할 수 있습니다.

예를 들어 고객 갱신율 하락을 조사하는 비즈니스 사용자는 특정 지역에서 무엇이 달라졌는지 질문할 수 있습니다. 이때 에이전트는 갱신 및 사용 현황 데이터를 쿼리하고, 영향을 받은 계정을 이전 기간과 비교하고, 관련 지원 사례나 통화 메모를 검색한 다음, 그 결과를 활용해 가능성 있는 원인을 조사할 수 있습니다. 최종 응답에서는 사용자가 각 단계를 따로 구성하고 실행하지 않아도 정형 지표와 비정형 소스의 증거를 함께 제시할 수 있습니다.

에이전트가 상태를 유지할 수 있다는 점은 조사가 전개되는 방식을 바꿉니다. 첫 번째 쿼리에서 갱신 감소가 제품 사용량이 줄어든 고객에게 집중되어 있다는 결과가 나오면, 에이전트는 매 요청을 처음부터 시작하는 대신 해당 결과를 다음 단계로 이어갈 수 있습니다. 이어서 해당 고객이 어떤 기능의 사용을 중단했는지, 또는 같은 기간에 지원 활동이 달라졌는지 살펴볼 수 있습니다.

에이전틱 워크플로우는 분석에서 밝혀진 내용에 따라 분기할 수도 있습니다. 고정된 파이프라인은 매번 동일한 시퀀스를 따르지만, 에이전트는 도입 문제를 발견하면 특정 데이터 세트를 쿼리하고, 관계 문제를 발견하면 계정 메모를 검색하며, 확보한 증거로 더 이상의 조사를 뒷받침할 수 없으면 작업을 중단할 수 있습니다. 따라서 에이전트는 다음 분석 단계가 이전 단계의 답에 따라 달라지는 탐색적 작업에 특히 유용합니다.

Snowflake는 AI 분석 워크플로우가 의존하는 거버넌스 기반 엔터프라이즈 데이터 및 비즈니스 컨텍스트와 AI 분석을 더욱 긴밀하게 연결합니다. Semantic Views는 Snowflake에서 직접 지표, 차원, 관계를 정의하고, Snowflake Horizon Catalog는 액세스 정책, 분류, 계보 등의 거버넌스 기능을 제공합니다. 그러면 Cortex Agents가 이러한 시맨틱 정의를 활용해 자연어 질문을 정형 데이터용 SQL로 변환하고, 이 분석을 비정형 소스나 기타 도구에서 검색한 결과와 결합할 수 있습니다.

Cortex AI Functions는 생성형 AI 처리를 SQL로 구현하며, Snowflake ML은 예측 모델링을 지원합니다. Snowflake CoWork는 Cortex Agents와 연결된 도구를 사용하는 다단계 분석 인터페이스를 제공합니다. 이처럼 공통 기반을 갖추면 팀은 분석 경험마다 비즈니스 정의와 거버넌스를 따로 다시 만들지 않고도 데이터에 AI를 적용할 수 있습니다.

AI는 분석 팀이 인사이트를 더 빠르고 쉽게 제공할 수 있는 다양한 방법을 열어 주고 있습니다. 비즈니스 사용자는 SQL을 작성하지 않고도 질문할 수 있고, 분석가는 AI가 준비한 데이터나 자동으로 감지된 이상 징후에서 분석을 시작할 수 있으며, 에이전트는 여러 도구와 데이터 소스에 걸쳐 조사를 이어갈 수 있습니다.

현실적인 과제는 각 워크플로우를 어느 정도까지 위임할 것인가입니다. 일부 단계는 비교적 적은 개입만으로 실행할 수 있지만, 다른 단계는 결과가 의사 결정에 영향을 미치기 전에 정의된 지표, 제한된 도구 선택 또는 인간의 검토가 필요합니다. AI가 더 많은 분석 작업을 맡게 될수록, 이러한 경계를 설계하는 일은 분석 자체를 설계하는 과정의 일부가 됩니다.