옛날 BI에서 벗어나 이제
에이전트 분석으로 더 나은 의사 결정을 더 빠르게 내리십시오.

대시보드와 기존 BI에서 한 걸음 더 나아가 에이전트 분석으로 더 빠르고 스마트한 인사이트를 얻으십시오. 에이전트 AI가 데이터에서 조치로 이어지는 워크플로를 가속화하여 조직이 데이터에서 의사 결정에 이르는 방식을 어떻게 혁신할 수 있는지 알아보십시오.

기존 BI로부터...

수동으로 작성된, 오래된 보고서. 투박한 인터페이스. 답변을 못 받은 질문.

  • 연결이 끊긴 도구와 사일로화된 워크플로
  • 사후 대응적인 의사 결정과 느린 응답 시간
  • 분석가와 기관의 지식에 대한 높은 의존도

...에이전트 분석으로의 전환.

스마트하고 조정 가능. 실행 가능. 늘 가동 중.

  • 지능형 비즈니스 컨텍스트로 대화형 분석
  • 조정 가능한 의사 결정과 가속화된 조치
  • 지능형 에이전트를 통한 지속적인 모니터링 및 조치

이 데모에서 Tableau Next의 실제 작동 모습을 확인해 보십시오.

세계 최초의 에이전트 분석 플랫폼을 통해 신뢰할 수 있는 인사이트를 자율적인 조치로 전환하는 방법을 알아보십시오.

에이전트 분석: 자율 AI가 비즈니스 인텔리전스를 혁신하는 방법

데이터 리더가 데이터 및 분석을 위한 에이전트 AI로 자신과 팀의 성공을 위한 경쟁 우위를 확보하기 위해 알아야 할 사항입니다. 에이전트 분석 여정을 시작하는 데 꼭 필요한 내용을 읽어보십시오.

에이전트 분석: 비즈니스 인텔리전스의 새로운 패러다임

Ryan Aytay Tableau 사장 겸 CEO가 에이전트 분석으로 BI를 재정의하여 기업에서 데이터를 실행으로 전환하는 방식을 혁신하는 Tableau Next에 대해 설명합니다.

에이전트 분석 활용하기: Tableau Next와 Salesforce 플랫폼의 이점

Tableau 전문가들이 Salesforce 플랫폼에 기본적으로 내장된 세계 최초의 에이전트 분석 플랫폼에 대해 자세히 설명합니다.

Tableau Next란?

Tableau 최고 제품 책임자 Southard Jones의 이 블로그에서, 어떤 업무 환경에서든 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 에이전트 분석 플랫폼인 Tableau Next에 대해 알아보십시오.

Workday 마케팅 분석 책임자, Siddarth Pawar

"Tableau Next는 BI를 한 차원 높여, 보고서에서 실시간 AI 기반 의사 결정으로 향상합니다. 이로써 데이터로 더 많은 작업을 할 수 있게 될 뿐 아니라 데이터 덕분에 Workday의 더 많은 사람이 더 많은 성과를 낼 수 있게 될 것입니다."

– Siddarth Pawar, Workday 마케팅 분석 책임자

에이전트 분석 FAQ

에이전트 분석은 사람이 AI 에이전트와 협업하여 수동으로 하던 데이터 분석 및 인사이트 발견 작업을 자동화되고 개인화된 선제적 경험으로 전환할 수 있게 지원합니다.

에이전트 분석은 비즈니스 인텔리전스(BI) 분야에서 중요한 진화를 나타냅니다. 전통적인 데이터 분석과 비주얼리제이션에서 더 나아가 데이터에서 인사이트로, 인사이트에서 행동으로 이어지는 여정의 각 단계를 강화하고 가속하는 자율적인 AI 에이전트가 등장했습니다. AI 에이전트는 보조만 하지 않고 단순히 정보를 표시하는 데서 더 나아가, 인간과 함께 동적인 대화형 상호 작용에 참여하며, 사용자의 요구를 예측하고 복잡한 분석 워크플로를 자동화합니다. 이 모든 작업의 통제권은 언제나 인간에게 있습니다.

전통적인 BI는 수동이며 시간 집약적이고 복잡하며, 단절된 도구와 분산된 워크플로, 소극적이고 사후 반응적인 의사 결정과 느린 응답 시간, 그리고 데이터 분석가와 조직 내 지식에 대한 과도한 의존을 특징으로 합니다. 반면, 에이전트 분석은 대화형, 선제적, 행동 지향적, 자체 학습형이며 언제나 이용할 수 있습니다.

전통적인 BI와 달리, 에이전트 분석은 다음 사항을 제공합니다.

  • 지능형 비즈니스 및 사용자 컨텍스트를 반영한 대화형 분석.
  • 적응형 학습과 더 나은 의사 결정을 위한 권장 조치.
  • 지속적인 모니터링과 지능형 에이전트를 통한 자율적 조치(해당하는 경우).

에이전트 분석은 조직에서 의사 결정을 개선하고 운영 효율성을 높이며 비즈니스 성과를 향상하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 에이전트 분석을 통해 조직과 팀은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다.

  • 데이터 연결 및 준비를 자동화합니다.
  • 패턴과 이상 현상을 선제적으로 파악합니다.
  • 상황에 맞는 인사이트와 설명을 생성합니다.
  • 인사이트 전달을 자동화합니다.
  • 고급 분석으로 업무를 지원합니다.
  • 실행 가능한 권장 사항을 사용할 수 있습니다.
  • 조치를 자동화합니다.

에이전트 분석으로 모든 사람에게 상황에 맞고 실행 가능한 인사이트와 선제적 조치에 대한 액세스 권한을 부여함으로써 조직 내 누구나 데이터를 사용하는 데이터 대중화를 이룰 수 있습니다.

  • 데이터 기반 및 시맨틱(의미 체계): 데이터 오케스트레이션과 조화롭고 일관된 입력 데이터가 있는 데이터 플랫폼. 일관된 데이터 정의, 품질 및 계보를 위해 강력한 시맨틱 계층이 필요합니다.
  • 투명성과 신뢰: 에이전트 분석이 '블랙박스'가 되어서는 안 됩니다. 인사이트와 권장 사항이 어떻게 생성되는지에 대한 투명성이 있어야 합니다.
  • 작업 프레임워크: 워크플로를 자동화하기 위해 비즈니스 시스템과 통합되어야 합니다.
  • API 우선 접근 방식: 탐색 가능하고 재사용할 수 있는 데이터 구성 요소와 API.

전통적인 BI 도구는 정적 비주얼리제이션 기능을 갖춘 하나의 거대한 데이터 리포지토리의 역할을 했습니다. 에이전트 분석은 데이터에서 인사이트로, 인사이트에서 행동으로의 전환 과정을 가속하며, 조직 내 모든 사용자가 AI 에이전트의 도움으로 더 빠른 인사이트 발견에 관여하는 것을 가능하게 합니다.

BI에 완전히 새롭게 접근하는 방식인 에이전트 분석은 AI 에이전트의 자율성과 적응성을 기존 BI 도구에 접목해 그 한계를 초월합니다. LLM과 새로운 세대의 시맨틱 모델을 기반으로 하는 이러한 에이전트는 인간의 개입을 유지하면서 업무를 자율적으로 조정할 수 있습니다. 인간과 에이전트가 협력하여 설정된 목표를 달성하고, 다단계 분석을 수행하며, 설명을 제공하고, 인사이트를 기반으로 자동화된 조치를 트리거할 수도 있어, 이전에는 달성할 수 없었던 수준의 데이터 기반 의사 결정이 가능해집니다.