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분석 에이전트의 힘으로 분석을 하나로 연결하다! 전문 조직에서 도전하는 생성 AI 시대의 업무 혁신과 역할 전환

분석 에이전트의 힘으로 분석을 하나로 연결하다! 전문 조직에서 도전하는 생성 AI 시대의 업무 혁신과 역할 전환
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Summary

2주 걸리던 데이터 분석, 이제 AI 에이전트로 10분 만에 끝냅니다

LY Corporation이 공개하는 생성형 AI 기반 분석 플랫폼 'PJ One Piece'의 혁신 여정과 기술 아키텍처

데이터 분석의 세 가지 고질적인 단절을 해결하기 위해 구축된 자율형 분석 에이전트 프로젝트를 소개합니다. 단순한 챗봇을 넘어 LLM, 도구, 지식 베이스를 결합한 실행 플랫폼으로서 데이터 사이언티스트의 역할을 단순 반복 업무에서 전략적 가치 창출로 전환한 실전 사례를 다룹니다.

  • 01분석 리드타임을 약 2,000배 단축하며 데이터 활용의 병목 현상 제거
  • 02슈퍼바이저 모델 기반의 멀티 에이전트 구조로 복잡한 분석 컨텍스트 유지
  • 03분석용 와이드 테이블과 가드레일 시스템을 통한 안전한 자동 SQL 실행
  • 04데이터 사이언티스트의 업무 생산성을 2배 이상 향상시킨 역할의 재정의
  • 05개별 도메인의 분석 노하우를 조직 전체의 자산으로 전환하는 지식 베이스 설계

RECOMMENDATION

데이터 분석 요청 적체로 고민하는 조직이나 LLM 에이전트를 실제 업무 워크플로우에 이식하려는 엔지니어 및 기획자에게 필독을 권장합니다.

The Problem

데이터 분석 업무에서 비즈니스 질문이 데이터에 도달하지 못하는 단절, 분석 프로세스의 맥락 유실로 인한 긴 리드타임(평균 2주), 그리고 도메인 간 분석 지식이 공유되지 않는 문제가 존재했습니다.

The Solution

LLM 기반의 멀티 에이전트 아키텍처인 'PJ One Piece'를 구축하여, 자연어 질문 해석부터 도메인 지식 참조, 와이드 테이블을 활용한 SQL 생성, 그리고 결과 해석 및 보고서 작성을 자동화하는 분석 실행 플랫폼을 도입했습니다.

The Result

분석 리드타임이 2주에서 10분으로 대폭 단축되었으며, 월간 분석 건수가 10건에서 수백 건으로 증가하고 사업부 구성원의 50% 이상이 분석 플랫폼을 일상적으로 활용하게 되었습니다.

Trade-off

에이전트의 SQL 생성 정확도와 안전성을 보장하기 위해 데이터셋을 와이드 테이블 형태로 재정비해야 하는 선행 작업이 필요하며, 고도로 복잡한 전략적 판단은 여전히 인간 데이터 사이언티스트의 검토가 요구됩니다.

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Key Concepts

Concept · 01

슈퍼바이저형 멀티 에이전트

전체 분석 계획과 맥락을 관리하는 메인 에이전트가 특정 전문 작업(통계, 리뷰 등)을 서브 에이전트에게 위임하는 구조입니다.

  • 전체 맥락을 유지하면서도 전문 지식이 필요한 작업을 독립적으로 수행하여 추론 안정성을 높임
Concept · 02

와이드 테이블 (Wide Table)

분석에 필요한 여러 속성들을 미리 결합하여 에이전트가 복잡한 JOIN 없이도 쉽게 데이터를 추출할 수 있게 만든 최적화된 테이블입니다.

  • 에이전트가 작성해야 할 SQL의 복잡도를 낮추어 생성 오류를 최소화하는 인터페이스로 활용
Concept · 03

도메인 지식 베이스

특정 서비스의 KPI 정의, 테이블 사용 규칙, 과거 의사결정 맥락 등을 저장하여 에이전트가 참조할 수 있게 만든 정보 저장소입니다.

  • 사용자의 모호한 자연어 질문을 구체적인 분석 요구사항으로 구체화하는 데 사용됨