구글 클라우드 넥스트 ‘25의 관통하는 키워드는 ‘AI 에이전트’였습니다. 기조 연설부터 분야별 전문 세션까지 기승전은 달라도 결론은 AI 에이전트였다 해도 과언이 아닐 것입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 분야에서 앞으로 큰 활약을 할 데이터 에이전트에 대해 좀 알아볼까 합니다.
전문 영역이 다른 데이터 에이전트
데이터 가공, 분석 같은 업무 처리에 있어 데이터 에이전트는 각각 맡은 분야가 있습니다. 데이터 엔지니어링, 데이터 과학 등 각 분야별로 전문가들이 활약하는 것과 많이 닮아 있습니다. 구글 클라우드의 데이터 에이전트들은 BiqQuery라는 전공 과목과 Looker라는 부전공을 이수한 다음 각자의 관심사에 맞게 자신의 길을 찾아 전문가의 꿈을 키우고 있는 학생들이라 비유할 수 있습니다. 조금 더 자세히 알아보겠습니다. 구글 클라우드 넥스트 ‘25에서 발표한 내용들을 추려 데이터 에이전트의 종류와 각각의 역할을 명확하게 알 수 있습니다. 이를 정리하면 다음과 같습니다.
- 데이터 엔지니어링 에이전트: BigQuery의 데이터 파이프라인 영역에 통합되어 데이터 스키마 변환, 데이터 정제, 데이터 변환 작업을 효율적으로 지원합니다. 이 에이전트는 단순한 ETL 작업과 같은 데이터 파이프라인 구축을 돕는 것뿐만 아니라, 데이터 품질 유지를 위해 이상 값을 자동으로 감지하거나 메타데이터를 자동으로 생성하는 기능까지 제공합니다.
- 데이터 과학 에이전트: Colab 노트북 내 Gemini 데이터 과학 에이전트가 바로 이에 해당합니다. 이 에이전트는 머신러닝 모델 개발의 전 과정을 지원하며, 복잡한 특징 엔지니어링 자동화, 데이터에 적합한 최적의 알고리즘 선택, 대규모 데이터 기반의 모델 학습 등을 효율적으로 수행합니다.
- 비즈니스 분석 에이전트: BI 플랫폼인 Looker에 통합된 대화형 분석 에이전트로, 기술적인 지식이 부족한 일반 비즈니스 사용자를 위해 개발되었습니다. DeepMind와 협력해 개발된 이 에이전트는 사용자가 자연어로 비즈니스 관련 질문을 하면, 데이터에서 필요한 복잡한 분석을 자동으로 수행하여 답변을 제공하고 그 이유까지 상세하게 설명해줍니다.
전문가 vs 일반 사용자의 데이터 에이전트 활용법
데이터 에이전트를 쓰는 것과 안 쓰는 것의 차이는 따로 설명할 필요가 없을 것입니다. 업무 효율 측면에서 안 쓸 이유가 없습니다. 그렇다면 데이터 에이전트는 데이터 과학자나 데이터 엔지니어링 전문가나 그리고 일반 사용자의 업무 일상을 어떻게 바꾸어 놓을까요? 각 사용자 입장에서 바라본 데이터 에이전트가 불러올 변화를 정리해 보겠습니다.
데이터 전문가
데이터 과학자와 데이터 엔지니어와 같은 데이터 전문가들은 데이터 에이전트를 통해 업무 생산성과 협업 효율성 측면에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 우선 반복적인 작업이 자동화됨으로써 숙련된 전문 인력의 불필요한 업무 부담이 줄어들게 됩니다.
데이터 엔지니어의 경우 매일 반복되는 데이터 정제, 스키마 변환, 데이터 품질 검사와 같은 일상적인 작업을 AI 에이전트에게 맡겨 데이터 아키텍처 설계나 성능 최적화와 같은 더욱 중요하고 가치 있는 작업에 집중할 수 있게 됩니다. 예를 들어 볼까요. 매일 발생하는 로그 데이터를 수집하여 정형화하고 이상 여부를 검사하는 과정을 에이전트가 자동으로 처리하면 엔지니어는 시스템의 안정성을 높이거나 새로운 데이터 파이프라인을 구축하는 데 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다.
데이터 과학자 역시 특징 데이터를 생성하거나 모델 튜닝 같은 반복적인 과정을 에이전트가 자동으로 수행하도록 하여 업무 편의를 높일 수 있습니다. 뿐만 아니라 에이전트의 도움으로 데이터 분석의 정확도가 높아지고 새로운 통찰력을 얻을 가능성이 생깁니다. 예를 들어 볼까요. 데이터 에이전트가 제공하는 맥락 정보와 지능적인 추천은 데이터 전문가가 미처 발견하지 못했을 수도 있는 숨겨진 패턴을 찾아내고, 더욱 효율적인 데이터 설계를 가능하게 합니다.
협업 측면에서도 데이터 에이전트는 긍정적인 변화를 가져올 것으로 보입니다. 구글 클라우드의 개선된 노트북 환경을 통해 데이터 팀 구성원들은 이제 동일한 노트북에서 실시간으로 함께 작업하고, 분석 결과를 즉시 공유할 수 있습니다. AI 에이전트는 이러한 협업 환경에서 코드를 이해하는 데 도움을 주거나, 필요한 시각화 자료를 즉석에서 생성해 팀원 간의 원활한 커뮤니케이션을 지원합니다.
일반 사용자
데이터 에이전트는 기술적인 배경 지식이 부족한 일반 현업 사용자들에게 축복과 같습니다. 이제 비즈니스 사용자들은 데이터 전문가의 도움 없이도 직접 데이터에 질문하고 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다..
조금 더 자세히 알아볼까요. 비즈니스 사용자들은 자연어 기반의 대화형 인터페이스를 통해 매우 쉽고 편리하게 데이터에 질문하고 답변을 얻을 수 있게 됩니다.
예를 들어 영업 담당자가 “올해 가장 높은 성장률을 보인 고객 세그먼트는 어디인가요?”라고 질문의 답이 필요하다고 가정해 보겠습니다. 데이터 에이전트를 활용하면 데이터 분석가의 도움 없이 바로 답을 확인할 수 있습니다. Looker에 통합된 대화형 에이전트나 다른 BI Copilot 기능들이 이러한 자연어 질문을 정확하게 이해하고, 실시간으로 데이터베이스를 조회하여 시각화된 답변을 즉시 제공합니다. 사용자는 마치 동료와 대화하듯이 “그 이유는 무엇인가요?”, “이 값을 월별 추이로 다시 보여주세요”와 같은 후속 질문을 자연스럽게 이어갈 수도 있습니다. 데이터 에이전트는 분석 결과의 배경과 근거를 명확하게 설명해주기 때문에 사용자의 이해도를 크게 높일 수 있습니다.
다음으로 일반 사용자들은 AI 에이전트를 통해 복잡한 예측 분석과 다양한 시나리오 시뮬레이션을 직접 수행할 수 있게 됩니다. 예를 들어 재무 부서의 관리자가 “만약 다음 분기 매출이 10% 증가한다면 현재 재고 수준은 어떻게 변화할까요?”와 같은 가상 시나리오에 대한 질문을 하면 데이터 에이전트는 관련 모델을 자동으로 실행하여 시뮬레이션 결과를 즉시 제시합니다. 예전의 업무 방식과 비교해 볼까요. 과거에는 이러한 예측 분석을 위해 데이터 분석팀에 별도로 요청하고 며칠을 기다려야 했지만, 이제는 실시간으로 다양한 가설을 검증해볼 수 있게 된 것입니다. Google Cloud가 제공하는 TimesFM 기반의 예측 모델이나 다양한 AutoML 기능들은 이러한 셀프 서비스 예측 분석의 강력한 기반이 됩니다. 비즈니스 사용자는 전문적인 지식이 없더라도 데이터 에이전트의 안내에 따라 간단한 클릭 몇 번이나 자연어 질문만으로 자신만의 맞춤형 보고서나 대시보드를 생성하고, 이를 즉각적으로 의사결정에 활용할 수 있습니다.
데이터 민주화 시대를 알리는 신호탄
소개한 바와 같이 데이터 에이전트의 발전은 데이터 전문가에게는 생산성 향상과 효율적인 협업을 통한 혁신적인 분석 능력 발휘를, 일반 사용자에게는 데이터 접근성과 분석 역량의 획기적인 증대를 가져다주어 데이터 민주화를 현실로 만들 것입니다. 이러한 변화는 AI와 데이터 분석의 융합이 만들어갈 미래의 모습이며, 조직의 모든 구성원이 데이터를 통해 실시간으로 통찰력을 얻고 이를 활용하여 의사결정을 내리는 새로운 표준을 만들어갈 것입니다.
