데이터 분석의 대중화 시대 선언!
셀프서비스와 차원이 다른 사용자 편의를 제공하는 생성형 AI 기반 Duet AI
데이터 분석 도구의 진화 방향은 늘 한 가지 목표를 향하고 있습니다. 어떻게 하면 더 쉽고 편하게 데이터를 다룰 수 있도록 사용자 편의를 개선하는가, 이것이 바로 그 목표입니다. 관련해 데이터 분석 도구를 만드는 많은 기업이 ‘셀프서비스’를 꽤 오래 강조했습니다. 셀프서비스는 IT 또는 데이터 분석가 도움 없이 현업 사용자가 데이터를 가공, 분석, 시각화 등의 작업을 하는 것을 뜻합니다. 실제로 드래그 앤 드롭 인터페이스, 인터랙티브 대시보드, 직관적인 시각화 기능 등이 강화되면서 셀프서비스 편의성은 꽤 높은 수준까지 높아졌습니다.
😀 셀프서비스 그 다음은?
그러던 중 생성형 AI(Generative AI) 기술이 대중화되면서 데이터 관련 사용자 편의성은 지금껏 없던 수준으로 높아질 것으로 기대를 모으고 있습니다. 지금까지 셀프서비스는 도구에 익숙한 경우에 한정된 개념이었습니다. 반면에 생성형 AI 기반 지원 도구는 사용자가 데이터 분석 도구나 언어를 몰라도 된다는 전제에서 출발합니다. 자연어를 프롬프트에 입력해 도구와 상호작용을 할 수 있기 때문입니다. 그렇다면 생성형 AI 기반 지원 기능은 실제로 어느 정도의 편의성을 제공할까요? 구글 클라우드의 Duet AI를 예로 앞으로 데이터를 다루는 데 있어 어떤 변화가 업무 현장에서 일어날 지 가늠해 보겠습니다.
🔒Duet AI 도움을 받아 시계열 예측 모델 만들기
제품 판매 예측을 돕기 위한 시계열 예측 모델을 만들어야 하는 상황을 가정해 보겠습니다. 이 시나리오에서 현업 담당자는 IT 부서에 요청하지 않고 Duet AI를 사용해 셀프서비스로 작업을 합니다. 요리를 하려면 재료를 먼저 준비하는 것이 순서인 것처럼 먼저 할 일은 데이터 세트를 생성하는 것입니다. 이 작업은 구글 클라우드의 데이터 분석 및 시각화 도구인 BigQuery Studio로 합니다.
데이터 세트를 준비한 다음에 Duet AI 기능이 활성화되어 있는지 확인하려고 합니다. 화면 오른쪽 상단에서 Duet AI 아이콘을 클릭하여 다음과 같이 SQL 쿼리 옵션이 모두 체크되어 있는지 확인합니다.
이제 채팅을 통해 Duet AI를 호출할 준비가 다 되었습니다. 이제 필요할 때마다 콘솔 툴바에 위치한 채팅 아이콘을 클릭하면 화면 오른 쪽에 Duet AI 창이 열립니다.
이제 콘솔에서 데이터 세트에 접근을 해보겠습니다. 이 역시 Duet AI에게 물어보면 어떻게 해야 하는지 친절히 안내합니다. 안내에 따라 마켓플레이스에서 공개 데이터 세트를 선택합니다. 다양한 공개 데이터 세트를 볼 수 있는데, 이 시나리오에서는 영업 관련 데이터 세트가 필요하니 이를 찾아 선택하면 됩니다. 데이터 세트를 클릭하면 관련 정보를 상세히 볼 수 있고, 미리 보기를 클릭하면 테이블의 데이터도 볼 수 있습니다. 이 과정에서 어떤 종류의 데이터를 다루는 지에 대해 알 수 있습니다.
데이터 세트를 클릭하면 스키마, 유형 등 관련 정보를 상세히 볼 수 있고 미리 보기를 클릭하면 테이블의 데이터도 볼 수 있습니다. 이 과정에서 어떤 종류의 데이터를 다루는 지에 대해 알 수 있습니다.
이제 Bigquery Studio로 돌아가서 사용 가능한 데이터를 알게 되었으니, Duet AI에 “콘솔을 통해 BigQuery에 어떻게 다양한 유형의 데이터를 로드할 수 있나요?”와 같은 질문을 합니다. 그러면 다음과 같이 Duet AI가 친절하게 방법을 알려줍니다.
다시 본론으로 돌아와 예측 모델 만들기 작업을 Duet AI 도움을 받아 해보겠습니다. 팀원들이 공유한 쿼리를 이용해 제품 판매 예측을 돕기 위한 시계열 예측 모델을 만들 것입니다. 그러려면 쿼리를 이해해야 하겠죠? 팀원이 올린 쿼리를 더 자세히 알고 싶으면 해당 쿼리에 강조 표시를 하고 ‘Explain this query’ 아이콘을 클릭하면 Duet AI가 이 쿼리는 평균 판매 가격별 상위 10명의 사용자를 찾는 것이라고 알려줍니다. 쿼리를 실행하면 실제로 평균 판매 가격별 상위 10명의 사용자를 보여줍니다. Duet AI 덕분에 쿼리를 이해하는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
Duet AI를 활용하여 단순히 상위 10명의 고객을 아는 것이 아니라, 각 제품의 매일 총 판매액을 확인하는 쿼리를 짤 수도 있습니다. 다음과 편집기 화면에서 날짜와 제품별로 판매 합계를 선택하고 오늘부터 이 주문 항목 테이블에 제품을 조인하라고 쓴 다음 엔터 키를 누르면 Duet AI가 쿼리를 생성합니다. Duet AI는 하나가 아니라 여러 개의 쿼리를 제안 합니다. 이 중 가장 마음에 드는 것을 선택하면 되는데요. 필요하다면 Duet AI가 제안한 쿼리를 원하는 데로 수정해 쓸 수도 있습니다.
이제 가장 중요한 모델을 구축해야 합니다. 이 시나리오에서는 ARIMA 플러스 알고리즘을 사용해 시계열 예측 모델을 만듭니다. 모델 관련해 쿼리에 대한 질문부터 ARIMA 플러스 알고리즘에 대한 질문까지 궁금한 것이 있으면 무엇이건 Duet AI에게 물어보면 됩니다. 모델을 통해 예측 결과를 얻은 다음 데이터 시각화는 Looker Studio에서 하면 됩니다.
오늘은 간단히 제품 판매 예측을 돕기 위한 시계열 예측 모델을 Duet AI와 함께 만들어 보는 시나리오를 살펴보았습니다. 해당 시나리오에서 우리는 구글 클라우드 콘솔을 한번도 떠나지 않고 모든 일을 마칠 수 있었는데요. Duet AI가 있어 작업 중간 중간 검색을 하고 동료에게 물어보는 등 콘솔을 떠나야 할 일이 없습니다.
앞으로 기회가 될 때마다 데이터 분석 관련 Duet AI 다양한 활용 방안을 소개하겠습니다.
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