Amazon QuickSight 생성형 비지니스 인텔리전스 (Generative BI) 기능 발표

데이터는 비즈니스 성장을 가속화하는 원동력입니다. 그러나 데이터 분석에 대한 상당한 투자에도 불구하고 기업들은 데이터 기반 통찰력을 사용하여 비즈니스 의사 결정을 내리지 못합니다. 왜 그럴까요? 기존의 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 사용하면 인사이트를 발견하기 위해 시간이 많이 걸리는 프로세스와 전문 교육에 투자해야 합니다. 통찰력이 있는 경우, 비즈니스 사용자는 BI 시스템에서 데이터를 추출하고 다른 도구로 가져와 다른 사람들이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 내러티브를 생성하는 데 소중한 시간을 소비해야 합니다. 이러한 장벽은 종종 인사이트가 데이터에 갇히도록 합니다.

AWS는 기업들의 모든 사용자가 데이터를 통해 통찰력을 얻을 수 있는 민주화라는 임무를 수행해 왔습니다. 통합 BI 서비스인 Amazon QuickSight를 사용 하면, 기업 전체에서 통찰력을 공유할 수 있으므로 모든 결정이 데이터에 의해 결정됩니다. Amazon Quicksight는 대화형 대시 보드 뿐만 아니라 페이지 기반 보고서 , 자연어 질의 및 내장 분석 기능을 제공하여 BI 사일로를 해체하여 자체 서버를 설정, 구성 또는 관리할 필요 없이 자동으로 수만 명의 사용자로 확장할 수 있습니다.

생성형 비지니스 인텔리전스 (Generative BI) 소개

최근 생성형 AI (Generative AI) 및 대규모 언어 모델(LLM)의 발전에 따라 새로운 가능성의 세계가 열렸습니다. 이미 2020년 부터 QuickSight에서는 모든 사용자가 SQL 쿼리를 작성하거나 BI 도구를 배우지 않고도 자연어를 사용하여 데이터에 대해 질문할 수 있도록 생성 모델을 사용하여 Amazon QuickSight Q를 제공해 왔습니다. 더 강력한 것은 데이터 준비에서 대시보드 작성, 데이터 분석, 데이터 스토리 공유에 이르기까지 BI의 모든 측면을 살펴보고 재발명할 방법을 식별하도록 영감을 주었습니다.

이제 Amazon QuickSight에서 생성형 BI 기능을 제공하기 위해 Amazon Bedrock이 제공하는 새로운 LLM 기능을 통해 QuickSight Q의 초기 혁신을 더욱 발전시킬 수 있게 되었습니다. 앞으로 QuickSight에서 곧 제공될 신규 기능을 통해 기업들은 이전 보다 더 쉽게 데이터를 탐색하고 인사이트를 발견하고 공유할 수 있습니다.

QuickSight의 새로운 생성형 BI 기능을 통해 비즈니스 분석가는 다음과 같은 자연어를 사용하여 일반적인 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

• 새로운 QuickSight Q 지원 시각적 저작 환경을 사용하여 몇 초 만에 시각적 개체 생성
• 자연어를 사용하여 시각적 개체 미세 조정 및 서식 지정
• 특정 구문을 알 필요 없이 자연어를 사용하여 계산 생성

대시보드를 사용하고 상호 작용하는 비즈니스 사용자를 위해 ‘스토리(Story)’라고 하는 완전히 새로운 유형의 콘텐츠를 발표합니다. 스토리를 통해 비즈니스 사용자는 생성형 BI의 기능을 활용하여 자연어 프롬프트를 사용하여 매력적인 시각적 내러티브를 생성하고, 사용자 정의 및 공유할 수 있습니다.

모든 사용자를 위한 데이터 기반 의사결정 가속화

비즈니스 분석가가 신속하게 대시보드를 만들고 비즈니스 사용자가 데이터를 사용하여 강력한 공유 가능한 내러티브를 쉽게 만들 수 있도록 지원하는 이러한 새로운 기능을 살펴보겠습니다.

자연어를 사용하여 시각 자료 구축

먼저 Quicksight Q에서 제공하는 새롭고 간소화된 작성 환경은 비즈니스 분석가가 원하는 시각적 개체를 자연어로 간단히 설명하여 신속하게 시각적 개체를 생성할 수 있도록 하여 대시보드 생성 프로세스를 가속화합니다. 클릭 한 번으로 시각적 개체를 분석에 추가할 수 있습니다.

비즈니스 분석가는 저작 경험 창 상단이 있는 Ask Q 옵션을 선택한 다음, 보고 싶은 데이터를 자연어로 설명함으로써 이 새로운 기능을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, “신발” 또는 “최고 고객”과 같은 모호한 질문뿐만 아니라 “월별 2020년 샌안토니오 신발 판매량”과 같은 정확한 질문에 답할 수 있습니다.

또한 비즈니스 분석가가 데이터의 여러 부분이 질의와 일치하는 모호한 경우를 보고 해결하는 데 도움이 되는 대체 관련 질문 권장 사항을 제공합니다. 예를 들어, 필터를 적용하거나 측정값을 변경하기 위해 질문 용어를 조정하여 시각적 개체를 대시보드에 추가하기 전에 쉽게 반복할 수 있습니다. 예를 들어 포인트 앤 클릭 서식을 사용하여 시각적 유형을 변경하거나 예측 기간을 구성할 수 있습니다.

자연어를 사용하여 분석에서 시각적 개체 조정

생성형 BI를 사용하면 대시보드 및 보고서에서 시각적 개체를 편집하는 것이 자연어를 사용하여 변경 사항을 설명하는 것만큼 쉽습니다. 시각적 개체에서 새로운 Build for me 메뉴 옵션을 사용하고 업데이트하는 데 필요한 단계 수를 줄입니다.

이 기능 역시 간단합니다. 기존 분석을 열고 변경하려는 시각적 개체를 선택한 다음, Build for me 메뉴 옵션을 선택하고 원하는 변경 사항을 자연어로 설명합니다. 예를 들어 “막대 차트로 변경” 또는 “날짜 축을 월 단위로 변경”을 요청하여 시각적 개체의 형식을 빠르게 변경할 수 있습니다.

자연어를 사용하여 계산 항목 만들기

새 계산 항목을 만드는 것도 Q에게 몇 가지 질문을 하는 것만큼 간단합니다! 계산해야 할 내용을 설명하기만 하면 QuickSight가 해당 표현식 구문을 생성합니다. 자연어를 사용하여 식을 생성하면 개방형 인터넷에서 찾은 식을 조사하고 테스트하는 데 소요되는 시간이 줄어들고 QuickSight를 처음 사용하거나 특정 식 구문에 익숙하지 않은 사용자에게 특히 유용할 수 있습니다.

역시 Build for me 버튼을 사용하여 계산 항목을 생성합니다. 이 기능은 QuickSight 식 구문을 사용하여 생성된 계산을 직접 편집할 수 있을 뿐만 아니라 계산에 추가하기 전에 검토할 수 있는 기회와 함께 생성된 식의 미리 보기를 제공하여 사람을 루프에 유지합니다.

풍부한 데이터 스토리 생성 및 공유

비즈니스 사용자는 다른 이해 관계자를 위한 프레젠테이션을 만들기 위해 대시보드에서 데이터와 인사이트를 추출하는 데 많은 시간을 소비합니다. 이를 위해 BI 시스템 외부에서 공유되는 다양한 문서에 시각적 개체를 복사하여 붙여넣는 경우가 많습니다. 여기서 거버넌스가 더 이상 적용되지 않고 통찰력이 곧 구식이 됩니다.

QuickSight의 새로운 스토리 기능은 비즈니스 사용자가 설득력 있는 내러티브를 통해 데이터를 해석하고 통찰력을 공유할 수 있도록 지원합니다. 스토리는 데이터 기반 통찰력, 실제 전문 지식 및 인공 지능을 결합하여 모두 매력적인 디자인으로 구성됩니다. 설득력 있는 데이터 스토리는 팀이 결론에 도달하고 비즈니스 의사 결정을 더 빨리 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

비즈니스 사용자는 원하는 스토리에 대한 설명을 자연어로 입력하기만 하면 QuickSight에서 몇 초 만에 스토리를 생성할 수 있습니다. QuickSight의 스토리는 텍스트 기반 설명 및 데이터 분석과 함께 관련 대시보드의 시각적 요소를 통합합니다. 여기에는 신규 고객 확보 또는 고객 이탈 감소와 같은 일반적인 비즈니스 문제와 관련된 방식이 포함됩니다. 또한 간단한 포인트 앤 클릭 옵션으로 처음부터 스토리를 생성하거나 스토리를 수정할 수 있는 완전한 유연성이 있습니다.

스토리 만들기를 시작하려면,  Create Story를 눌러 대시보드 또는 핀보드에서 선택하고 시각적 목록을 구체화하는 옵션이 있는 스크롤 가능한 웹 페이지 또는 슬라이드 형식을 선택합니다. QuickSight는 자동으로 개요를 작성하고, 텍스트를 채우고, 시각적 요소를 통합하여 데이터를 LLM에 대한 광범위한 세계 지식과 결합하여 전체 스토리 아크를 생성합니다. 스토리를 만든 후에는 완전히 사용자 정의할 수 있으므로 시각적 개체 교체, 데스크톱에서 이미지 추가, 서식 변경 또는 개별 텍스트 줄 추가와 같은 임시 변경을 수행할 수 있습니다.

또한 생성 편집기를 사용하여 이야기의 톤 변경, 섹션 단축 또는 연장 또는 단락을 글머리 기호 형식으로 변환과 같은 광범위한 변경을 수행할 수 있습니다. 다른 QuickSight 사용자와 데이터 스토리를 공유할 수 있으며 보고서, 대시보드 또는 Q 내에 설정된 데이터 거버넌스 규칙은 그대로 유지되어 액세스 권한이 있는 사람만 중요한 데이터를 볼 수 있습니다.

엔터프라이즈 지원: 관리, 보안 및 확장 가능

완전 관리형 보안 솔루션인 QuickSight의 생성형 BI 기능은 모든 사용자를 위한 데이터 기반 작업 경로를 가속화할 수 있습니다. Amazon QuickSight에서 Generative BI를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 내러티브에 제시된 계산은 QuickSight에서 수행되며 Q에서 수년간 입증된 기술을 사용하여 구축되어 대규모 언어 모델에서 발생할 수 있는 데이터 환각의 위험을 줄입니다.
• Q 항목을 사용하면 비즈니스 분석가가 조직에 특정한 약어 및 기타 용어를 추가하여 특정 컨텍스트에서 언어 이해를 향상시킬 수 있습니다.
• AI로 생성된 데이터 스토리는 완벽하게 사용자 정의할 수 있으므로 비즈니스 사용자는 도메인 전문 지식이나 고유한 관점을 제한하지 않고 세련된 최종 결과를 구성하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.
• Q는 데이터 준비를 자동화하여 자연어 쿼리를 지원하기 위해 데이터를 더 빠르게 준비할 수 있도록 합니다. 자동화된 데이터 준비는 기계 학습(ML)을 활용하여 데이터에 대한 의미론적 정보를 추론하고 열(필드)에 대한 메타데이터로 데이터 세트에 추가합니다.

현재 Q와 마찬가지로 생성형 BI는 AWS 클라우드의 보안 및 규정 준수 이점을 누릴 수 있는 AWS 계정 내에 모든 데이터를 보관합니다. QuickSight는 고객 데이터를 사용하여 생성형 BI 기능의 기반이 되는 언어 모델을 학습하지 않습니다.

QuickSight의 지속적인 혁신

클라우드 네이티브, 서버리스 BI 서비스로 시작된 QuickSight는 ML 인사이트, Q, 포괄적이고 쉬운 임베딩 옵션 및 페이지가 매겨진 보고서의 출시를 포함하여 놀라운 속도로 혁신해 왔습니다. 모두 하나의 통합된 경험을 제공합니다. QuickSight는 현재 Nasdaq, NFL, Volvo, Capital One 및 Siemens를 포함하여 전 세계 수천 명의 고객과 함께 비즈니스 인텔리전스 및 임베디드 분석을 지원합니다.

이제 생성형 BI를 통해 QuickSight는 조직이 데이터를 더 빠르게 영향력으로 전환할 수 있는 방법을 재구상하는 데 있어 다음 단계로 도약합니다. QuickSight의 생성형 BI 기능이 곧 제공될 예정입니다. AWS 비즈니스 인텔리전스 블로그와 QuickSight 커뮤니티에서 미리 보기 날짜에 대한 최신 업데이트 및 발표를 확인하시기 바랍니다.

– Zac Woodall, Principal Product Manager of AIML, Amazon QuickSight
– Shruthi Panicker, Sr. Product Marketing Manager, Amazon QuickSight

이 글은 AWS Business Intelligence Blog의 Announcing Generative BI capabilities in Amazon QuickSight의 한국어 번역입니다.