에이전트 기반 분석으로 더 나은 의사 결정을 더 빠르게 내리십시오.

에이전트 기반 분석은 대화형, 선제적, 실행 지향적, 자체 학습형, 상시 이용 가능이라는 특징을 가진 분석 기능입니다.

다음과 같은 기능을 제공합니다.

• 신뢰할 수 있는 비즈니스 지식에 기반한 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: 조화롭고 관리되는 데이터 원본으로 구성된 통합 데이터 계층(정형 및 비정형 데이터 모두 포함)으로, 그 상위 계층의 모든 요소에 데이터를 제공합니다.
• 지식: AI 에이전트가 신뢰를 얻는 데 필요한 비즈니스에 대한 이해를 할 수 있도록 해주는 시맨틱 모델, 비즈니스 정의 및 컨텍스트 관계.
• 인사이트: 패턴, 추세, 비주얼리제이션, 선제적 권장 사항을 보여주어 적시에 적절한 사람에게 적절한 정보를 제공하는 AI 에이전트.
• 실행: 인사이트에서 의사 결정과 자동화되고 관리되는 실행까지 과정을 대규모로 지원하는 비즈니스 시스템과의 심층적인 통합.
• 투명성 및 신뢰: 인사이트와 권장 사항이 생성되는 방식에 대한 가시성.
• 개방적이고 확장 가능한 접근 방식: 검색 가능하고 재사용 가능한 데이터 구성 요소와 API.

기존 BI 도구는 정적인 비주얼리제이션을 보관하는 모놀리식 데이터 저장소 역할을 했습니다. 에이전트 기반 분석은 지식을 실행으로 전환하는 프로세스를 가속화하여 조직 전체의 모든 사용자가 AI 에이전트의 도움을 받아 더 빠르게 인사이트 발견에 참여할 수 있도록 합니다.

에이전트 기반 분석은 BI에 대한 근본적으로 새로운 접근 방식으로, AI 에이전트의 자율성과 적응성을 현재 BI 도구에 접목하여 그 기능을 확장합니다. LLM과 차세대 시맨틱 모델을 기반으로 하는 이러한 에이전트는 인간이 참여하는 가운데 자율적으로 작업을 오케스트레이션할 수 있습니다. 인간과 에이전트는 함께 명시된 목표를 달성하고, 다단계 분석을 실행하고, 설명을 제공하고, 인사이트를 기반으로 자동화된 작업을 트리거할 수도 있어, 이전에는 달성할 수 없었던 수준의 데이터 기반 의사 결정을 뒷받침합니다.