Amazon Web Services 한국 블로그

Amazon Q in QuickSight – 생성형 BI 기능을 이용한 쉬운 데이터 통찰력 제공 (미리 보기)

오늘 QuickSight의 Amazon Q의 평가판이 출시되었다는 소식을 전하게 되어 기쁩니다. 이제 7월 26일에 발표된 Amazon QuickSight의 생성형 BI 기능과 비즈니스 사용자를 위한 두 가지 추가 기능을 경험할 수 있습니다.

QuickSight에서 Amazon Q를 사용하여 인사이트를 보다 빠르게 성과로 전환하기
이번 발표를 통해 비즈니스 사용자는 이제 데이터를 검토하고 공유가 가능한 설득력 있는 스토리를 생성하고, 몇 초 만에 데이터에서 얻은 주요 인사이트를 보여주는 대시보드 핵심 요약을 확인하며, 대시보드 및 보고서에 데이터 관련 질문에 대해 새롭게 설계된 Q&A 경험을 통해 자신 있게 답변할 수 있습니다.

각 기능을 자세히 살펴보기 전에 간단히 요약하면 다음과 같습니다.

  • 스토리 — 인사이트를 제시 및 공유할 수 있는 새롭고 시각적으로 매력적인 방법입니다. 자연어 프롬프트를 사용하여 몇 분 만에 스토리를 자동 생성하고, 포인트 앤 클릭 옵션을 사용하여 사용자를 지정하며, 다른 사람들과 안전하게 공유할 수 있습니다.
  • 핵심 요약 — Amazon Q는 이 새로운 기능을 통해 대시보드의 주요 내용을 이해하는 데 도움이 됩니다.
  • 데이터 Q&A — 이 기능은 새롭고 사용하기 쉬운 자연어 Q&A 환경을 제공하여 기존 대시보드 및 보고서에서 제공되는 내용 이상으로 질문에 대한 답변을 얻을 수 있도록 지원합니다.​

시작하려면 Preview Q 생성형 기능을 평가판 관리자에서 활성화해야 합니다.

활성화가 되면 QuickSight의 Amazon Q가 대시보드를 구축하는 비즈니스 사용자 및 비즈니스 분석가에게 어떤 이점을 제공하는지 체험할 준비가 완료된 것입니다.

스토리는 서식이 지정된 내러티브를 자동으로 구축합니다
비즈니스 사용자는 종종 팀의 의사 결정에 반영하기 위해 데이터 조사 결과를 다른 사람과 공유해야 합니다. 과거에는 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템에서 데이터를 가져오는 작업이 필요했습니다. 스토리는 비즈니스 사용자가 데이터를 설명하고 QuickSight 내에서 다른 사람과 쉽게 공유할 수 있는 문서 또는 슬라이드 형식의 시각 자료, 이미지 및 텍스트를 포함하는 멋진 형식의 설명을 생성할 수 있는 새로운 기능입니다.

이제 비즈니스 사용자는 Amazon QuickSight 대시보드의 Amazon Q 구축 메뉴에서 시작해 자연어를 사용하여 Amazon Q에 데이터에 대한 스토리를 작성하도록 요청할 수 있습니다. Amazon Q는 엄선된 시각 자료에서 데이터 인사이트와 통계를 추출한 다음 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 여러 부분으로 스토리를 구성해서, 데이터가 비즈니스에 미치는 영향을 조사하고 특정 목표를 달성하기 위한 아이디어를 제안합니다.

예를 들어 영업 관리자는 이렇게 질문할 수 있습니다. “전반적인 영업 실적 동향에 대한 스토리를 작성해 주세요. 제품 및 리전별로 데이터를 분류하세요. 판매 개선을 위한 몇 가지 전략을 제안해 주세요.” 또는 “리전별 판매 동향을 활용하여 수익을 증대시킬 기회를 찾아내는 마케팅 전략을 작성하세요.” Amazon Q는 매출 증대 전략을 포함하여 구체적인 데이터 인사이트를 탐구하는 스토리를 구축할 예정입니다.

이러한 구축을 마치면 비즈니스 사용자는 인공 지능(AI) 기반 재작성 기능으로 강화된 포인트 앤 클릭 도구를 사용해 메시지를 다듬고, 아이디어를 추가하며, 중요한 세부 정보를 강조할 수 있는 텍스트 편집기로 스토리를 사용자가 정의할 수 있습니다.

스토리는 이메일을 통해 다른 QuickSight 사용자와 쉽고 안전하게 공유할 수도 있습니다.

핵심 요약은 중요한 정보에 대한 간략한 개요를 제공합니다.
이제 Amazon QuickSight의 Amazon Q 구축 메뉴를 사용해 클릭 한 번으로 핵심 내용을 요약 할 수 있습니다. Amazon QuickSight는 흥미로운 사실과 통계를 자동으로 파악한 다음 LLM을 사용하여 흥미로운 추세에 대한 내용을 작성합니다.

이 새로운 기능을 사용하면 자연어로 설명된 주요 인사이트를 한 눈에 볼 수 있으므로 세부 대시보드를 검토하는 데 소요되는 시간이 절약됩니다.

핵심 요약 기능은 두 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 비즈니스 사용자가 대시보드에서 수십 개의 시각적 개체를 탐색하고 각 개체의 변경 사항을 이해할 필요 없이 모든 주요 인사이트를 생성할 수 있습니다. 두 번째로는 독자가 최소한의 노력으로 대시보드 및 보고서의 맥락에서 정보를 기반으로 주요 인사이트를 찾도록 지원합니다.

새로운 데이터 Q&A 경험
흥미로운 인사이트를 발견하면 비즈니스 사용자는 기존 대시보드 및 보고서보다 데이터를 보다 심도있게 이해해야 하는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하도록 설계된 자연어 쿼리(NLQ) 솔루션에서는 사용자가 어떤 필드가 존재하는지 또는 비즈니스 질문에 답하기 위해 필드를 어떻게 조합해야 하는지 이미 알고 있을 것으로 예상하는 경우가 많습니다. 그러나 비즈니스 사용자가 항상 기본 데이터 스키마에 대해 잘 아는 것은 아니며, “지난 주 뉴욕의 매출은 어땠나요?”나 또는 “우리의 최고 캠페인은 무엇입니까?”처럼 보다 일반적인 용어로 질문하는 경우가 많습니다.

대시보드 및 보고서에서 액세스할 수 있는 새로운 Q&A 환경을 통해 비즈니스 사용자는 데이터 관련 질문에 자신 있게 답변할 수 있습니다. 여기에는 AI 제안 질문, 관련 데이터에 대한 프로필, 데이터 컨텍스트에 대해 설명하는 자동으로 생성된 다중 시각적 답변이 포함됩니다.

또한 Amazon Q는 모호한 질문에 답하고 특정 데이터에 대한 대안을 제시할 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어 고객이 “인기 제품”과 같이 모호한 질문을 하는 경우 Amazon Q는 판매량별로 상품을 분류하고, 고객 수 별 상품 및 수익별 상품을 대안으로 제공합니다. Amazon Q는 총 판매량 및 제품 수를 요약하고 상위 제품의 판매량을 선택하는 방식으로 답변 컨텍스트를 설명합니다.

고객은 특정 데이터 값을 검색할 수 있고, 예를 들면 “contactmatcher”라는 제품 이름과 같은 한 단어까지도 검색할 수 있습니다. Amazon Q는 해당 제품과 관련된 전체 데이터 세트를 반환하고 총 판매 수량과 같은 중요한 인사이트를 설명하는 자연어 분석을 제공합니다. 또한 해당 답변의 특정한 시각 자료를 핀보드에 추가하여 나중에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

데모 보기
이러한 새로운 기능이 실제로 작동하는 모습을 보려면 데모를 살펴봅니다.

주요 사항
다음은 몇 가지 알아야 할 추가 정보입니다.

평가판 사용해 보기
QuickSight 제품 페이지의 Amazon Q

즐겁게 빌드해보세요!
— Donnie