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.
수동으로 작성된, 오래된 보고서. 투박한 인터페이스. 답변을 못 받은 질문.
스마트하고 조정 가능. 실행 가능. 늘 가동 중.
Ryan Aytay Tableau 사장 겸 CEO가 에이전트 분석으로 BI를 재정의하여 기업에서 데이터를 실행으로 전환하는 방식을 혁신하는 Tableau Next에 대해 설명합니다.
Tableau 전문가들이 Salesforce 플랫폼에 기본적으로 내장된 세계 최초의 에이전트 분석 플랫폼에 대해 자세히 설명합니다.
Tableau 최고 제품 책임자 Southard Jones의 이 블로그에서, 어떤 업무 환경에서든 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 에이전트 분석 플랫폼인 Tableau Next에 대해 알아보십시오.
– Siddarth Pawar, Workday 마케팅 분석 책임자
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.
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.
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.
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.
