CJ올리브영, 셀프 서비스 분석을 넘어 AI 데이터 에이전트로 도약하다

CJ올리브영 데이터인텔리전스팀은 데이터 팀 중심의 리포트 개발 방식에서 벗어나, 현업이 직접 데이터를 분석하고 활용하는 셀프 서비스 분석(Self-Service Analytics) 문화를 성공적으로 정착시켰습니다. 전사 1만 5천여 개의 Tableau 통합문서 중 94%를 현업이 직접 만들 정도로 데이터 활용도를 높였으며, 여기서 더 나아가 AI 데이터 에이전트(데이터봇)를 구축하여 사람이 데이터를 찾아가는 방식에서 '데이터가 사람에게 찾아오는' 혁신적인 데이터 활용 생태계를 조성했습니다.

• 94% – 15,000여 개 통합문서 중 현업이 직접 만든 비중

• 1,000명+ – 활성 사용자 수

CJ올리브영은 대한민국 뷰티 & 헬스 No.1 트렌드 리딩 플랫폼으로 온·오프라인 매장은 물론 글로벌, 브랜드, 웰니스 사업으로 영역을 다각화하며 매년 가파르게 성장하고 있습니다. 고객이 오프라인 매장에서 상품을 구매하고 앱에서 추천 상품을 확인하여 장바구니에 담는 모든 여정이 데이터로 연결되며, 이에 따라 전사 구성원이 관리하고 분석해야 할 데이터의 양과 범위가 폭발적으로 증가하고 있습니다.

대시보드를 하나 더 만들어도, 요청은 줄지 않습니다.

사업 영역이 확장되면서 현업의 데이터 요구사항과 분석 지표 트래킹 요청 또한 폭증했지만, 데이터팀의 한정된 리소스로 그 속도를 감당하기는 어렵습니다. 요청이 들어올 때마다 대시보드를 하나씩 새로 만들면, 비슷한 지표를 다루면서도 숫자가 서로 다른 대시보드가 늘어나고, 그 숫자를 다시 확인하고 정제해 달라는 문의가 이어지는 악순환이 반복될 수 있습니다. 이 문제를 근본적으로 풀기 위해 데이터팀은 요청이 올 때마다 개발을 반복하는 대신, 표준 데이터셋 위에서 현업이 직접 만드는 구조로 분석 환경을 만들어 나갔습니다.

94%가 직접 만든다는 것은, 만들 줄 아는 사람만 쓴다는 뜻도 됩니다.

본사 구성원의 60% 이상이 매일 활용할 만큼 시스템이 안착했고, 전체 통합문서의 94%를 현업이 직접 제작하는 성숙한 Self-Service 문화를 구축했으나 동시에 네 가지 한계도 명확해졌습니다. 

Tableau의 데이터 자산이 오직 화면을 열어야만 소비되는 채널의 제한성, 다른 서비스를 만들 때마다 API·SQL을 중복 개발하며 검증된 계산식이 누락될 위험, "오늘 매출 얼마야" 같은 질문에도 리포트를 열고 필터를 클릭해야 하는 수동적 탐색, 그리고 활용도가 오를수록 늘어나는 지표 기준·사용법 문의 응대 부하였습니다. 

네 가지 모두 원인은 하나, 사람이 매번 Tableau 화면까지 찾아와야 한다는 점이었습니다.

Self-Service 기반 위에, AI 데이터 에이전트를 얹다

CJ올리브영은 단순히 BI 도구를 제공하는 데 그치지 않고, 현업이 직접 데이터를 만들고 활용할 수 있는 기반을 단계적으로 마련했습니다. 표준 데이터셋을 제공해 공통 지표의 기준을 맞추고, 통합 포털 기반의 Playground를 통해 필요한 데이터와 리포트를 쉽게 탐색할 수 있도록 했습니다. 또한 Slack으로 문의 채널을 일원화하고, 미사용 데이터셋과 무거운 리포트를 정리하는 운영 가드레일로 자유로운 활용과 안정적인 운영을 함께 관리했습니다. 

이 기반 위에서 데이터가 사람에게 직접 찾아올 수 있도록, Slack·웹·CLI 등 다양한 채널에서 자연어로 질문하고 답을 받는 AI 데이터 에이전트를 구축했습니다. AI를 위한 SQL이나 계산식을 새로 구현하지 않고, 이미 Tableau에 구축되어 검증된 데이터 로직과 모델링을 그대로 호출하는 VizQL Data Service 방식을 채택했습니다. 이를 통해 대시보드의 숫자와 AI가 답변하는 숫자가 100% 일치함을 보장하여 AI 응답에 대한 단단한 신뢰를 확보했습니다.

CJ올리브영에게 Tableau의 가치는 AI 시대에 더 분명해졌습니다. AI 데이터 에이전트는 BI를 대체하는 게 아니라, 견고한 데이터 기반 위에서 완성됩니다. 

Tableau는 비전문가도 다룰 수 있는 시각화 환경이자, AI가 정확한 답을 내도록 신뢰할 수 있는 데이터 구조와 계산 로직을 제공하는 '시맨틱 거버넌스'의 핵심 축입니다. 별도의 SQL·모델링 재구현 없이 기존 데이터셋을 그대로 호출하는 VizQL Data Service를 통해 대시보드와 AI 데이터봇의 숫자가 100% 일치하는 단일 진실 공급원(Single Source of Truth)을 보장하며, AI 데이터 활용의 가장 큰 걸림돌인 '신뢰성 문제'를 근본적으로 해결했습니다.

• 전사 15,000여 개 통합문서 중 94%를 현업 담당자가 직접 만들었으며, 본사 구성원의 60% 이상이 매일 태블로 서비스를 사용하는 고도화된 셀프 분석 문화 확립

• 데이터봇 도입으로 신입사원부터 CEO까지 "오늘 브랜드 매출 얼마야?"라는 단 한 문장 질의만으로 즉시 정확한 답과 증감률을 확인하는 데이터 환경을 완성

• 기존 태블로 데이터셋의 로직을 그대로 호출(VizQL Data Service)함으로써 대시보드와 AI 답변 간의 숫자 불일치로 인한 신뢰 하락 문제를 근본적으로 해결