AI 기반 분석: AI가 임베디드 분석를 더 빠르고 똑똑한 의사결정으로 변화시키는 방법

대시보드는 여전히 고객이 데이터를 이해하는 데 중심적인 역할을 하지만, 많은 사용자가 수동 탐색보다 더 빠른 답변을 원합니다. 고객들이 실시간으로 응답하고 질문에 적응하는 분석을 요구하면서 제품 팀은 이러한 압박을 느낍니다.

제품과 외부 도구를 번갈아 쓰면 그 흐름이 끊깁니다. 모든 중단은 명확성을 떨어뜨리고 사용자가 애플리케이션에서 얻는 가치를 떨어뜨립니다. 이러한 간극은 가장 강력한 대시보드 경험에서도 마찰을 만듭니다.

AI 기반 분석은 사용자가 더 적은 노력으로 인사이트를 얻을 수 있도록 하여 경험을 향상시킵니다. 이 시스템은 올바른 뷰로 안내하고, 필요할 때 새로운 대시보드를 만들며, 제품을 떠나지 않고도 결과를 요약합니다.

AI 기반 분석이 귀사의 제품에 실제로 의미하는 바

많은 팀들이 여전히 AI를 챗봇이나 차트를 더 빠르게 만드는 방법으로 봅니다. 이 좁은 시각은 사용자가 제품 내에서 필요로 하는 것을 무시하기 때문에 의사결정을 지연시킵니다. 제품 리더는 AI가 자신의 애플리케이션에 어떻게 맞는지 결정하기 전에 명확한 정의가 필요합니다.

AI 분석은 BI에 붙어 있는 채팅 버블이 아니라 통제된 워크플로우입니다. 자연어 질문을 받아 그 뒤에 있는 데이터 구조를 이해하고, 보안 규칙을 적용하며, 사용자의 맥락에 맞는 대시보드나 설명을 생성합니다. 모든 단계는 제품 내부에서 이루어지며, 이미 데이터를 보호하는 동일한 규칙을 따릅니다. AI 분석은 전체 인사이트 프로세스를 지원합니다. 스키마를 해석하고, 적절한 필드를 선택하며, 데이터를 혼합하고, 대시보드를 생성하고, 결과를 요약하여 사용자의 워크플로우 안에 전달합니다.

사용자가 "연간 주문 몇 건인가요?"라고 묻는 것을 상상해 보세요 현대 AI는 질문을 해석하고, 적절한 표를 찾고, 최적의 시각적 자료를 선택하며, 필터와 역할을 적용한 뒤 깨끗한 차트를 반환합니다. 이로 인해 추측이 제거되고 사용자가 제품을 떠나지 않고도 명확한 이해를 얻을 수 있습니다.

현대의 AI 기반 분석은 질문에서 인사이트로 가는 전 과정을 지원합니다.

구형 증강 분석	현대 AI 기반 분석
작은 작업을 자동화합니다	다단계 추론 처리
제한된 스키마 인식	구조와 관계를 이해합니다
시각 자료를 제안함	전체 대시보드를 구축합니다
최소한의 컨텍스트 처리	역할, 필터, 규칙을 적용합니다
대개 SaaS 모델에 따라 다릅니다	제품 환경 내에서 작동합니다
정적 인사이트	실시간 가이드 인사이트 생성

AI 기반 분석이 제품 내에서 어떻게 작동해야 하는가

제품 팀은 애플리케이션의 일부처럼 행동하는 AI가 필요합니다. AI가 질문을 처리하고, 데이터를 해석하며, 결과를 전달하는 방식을 통제해야 합니다. 대부분의 외부 도구는 제품 외부에서 작동하며 데이터를 클라우드 서비스로 푸딩하기 때문에 이를 지원하지 못합니다.

많은 판매자들이 같은 패턴을 따릅니다. 그들은 클라우드 LLM에 프롬프트를 보내고, 그 응답을 실시간 데이터베이스에서 실행되는 SQL로 변환합니다. 이로 인해 데이터가 노출되고 보안 공백이 발생하며 일관성 없는 결과가 발생합니다. 단일 환각 쿼리가 워크플로우를 깨뜨리거나 비용이 많이 드는 작업을 촉발할 수 있습니다. 이는 규제되거나 대량 생산되는 환경에서 사용되는 모든 제품에 직접적인 위험이 됩니다.

더 안전한 접근법은 AI를 애플리케이션 내에 머무르게 합니다. Reveal SDK DOM을 사용해 자연어를 대시보드 정의로 변환합니다. 이 정의는 기존 분석을 구동하는 동일한 서버 프로세스를 거칩니다. 인증, 역할, 필터, RLS, 그리고 설정된 데이터 소스를 존중합니다. SQL이 생성되지 않으며, 데이터가 환경에서 나가지 않습니다.

"국가별 판매 나무 지도 추가"와 같은 간단한 요청을 고려해 보세요. AI는 의도를 감지하고, DOM을 통해 기존 대시보드를 업데이트하며, 메타데이터 규칙을 확인하고, 올바른 사용자 권한을 적용합니다. 결과는 즉시 나타나고 이미 설정한 규칙과 일치합니다.

개발자들은 또한 AI가 제품에 어떻게 등장할지 통제할 수 있습니다. 툴바, 사이드 패널, 커스텀 화면에 AI를 배치할 수 있습니다. 서로 다른 작업을 서로 다른 모델로 라우팅하고 제품 내에서 일관된 흐름을 제공할 수 있습니다. 이로 인해 AI 기반 데이터 분석은 일상적으로 안정적으로 사용할 수 있습니다.

제품과 사용자에게 AI 기반 분석이 제공하는 실질적인 이점

많은 AI 기능이 흥미로워 보이지만 실제 고객에게 도움이 되지 않습니다. 중요한 것은 사용자가 얼마나 빨리 명확성에 도달하느냐입니다. 귀하의 제품은 추가 노력 없이도 데이터를 이해하도록 도와야 합니다. 바로 이 지점에서 AI 기반 분석이 경험을 바꿉니다.

아래는 팀들이 AI 분석을 제품에 도입했을 때 느끼는 이점들입니다.

• 수작업 감소로 더 빠른 결정 

사용자들은 더 이상 단계별로 시각적 요소를 만들지 않습니다. 자연어 질문을 하고, 올바른 시각을 얻으며, 작업을 계속할 수 있습니다. 이로 인해 메커니즘보다는 결과에 집중할 수 있습니다.

• 비기술 사용자들의 더 나은 접근성 

비전문가 사용자도 요약본을 읽고, 후속 질문을 하며, 대시보드를 덜 마찰 없이 이해할 수 있습니다. 이로 인해 매일 데이터를 탐색하지 않는 팀들의 채택률이 향상됩니다. 대화형 분석을 워크플로우의 표준 부분으로 만듭니다.

• 제품 전반에 걸친 더 일관된 인사이트 

AI는 모든 사용자에게 일관되게 역할, 필터, 규칙을 적용합니다. 이로 인해 추측이 줄어들고 더 명확한 결정이 내려집니다. 39%의 조직이 임베디드 분석을 활용해 생산성을 향상시키며, 신뢰할 수 있는 결과가 이 추세를 뒷받침합니다.

• BI 적체 감소와 일상 업무 감소 

개발자들은 반복적인 대시보드 요청에 시간을 덜 쓰게 됩니다. AI는 레이아웃 작업을 처리하고, 시각적 요소를 추가하며, 사용자가 스스로 질문에 답할 수 있도록 돕습니다. 이로 인해 AI 기반 분석은 내부 오버헤드를 줄이는 실용적인 방법이 됩니다.

• 환경에만 머무르는 안전하고 통제된 모델입니다 

현대적인 AI 기반 분석 플랫폼은 모든 처리 과정을 제품 내부에 보관합니다. 데이터는 환경 내에 머무릅니다. 모델은 당신의 통제 하에 있습니다. 이로 인해 외부 서비스에 정보를 전송할 위험을 줄일 수 있습니다.

• 비용과 속도를 위한 유연한 모델 라우팅 

작은 모델들이 요약을 처리합니다. 대형 모델은 대시보드 생성을 담당합니다. 라우팅은 팀이 사용자 경험을 변경하지 않으면서 비용과 지연을 예측 가능하게 관리할 수 있는 방법을 제공합니다.

• 생산 안전 가드레일 

AI는 SQL을 생성하지 않습니다. 환각적인 쿼리를 데이터베이스로 보내지 않습니다. 이로 인해 성능을 보호하고 모든 사용자 행동이 안전하게 유지됩니다.

AI 기반 분석이 실제 임베디드 제품 워크플로우를 개선하는 방법

많은 제품들이 답이 필요할 때 외부 도구를 사용하게 만듭니다. 이로 인해 작업이 지연되고 채택이 약화됩니다. 강력한 임베디드 분석은 사용자를 제품에 머무르게 하고 더 빠른 인사이트 경로를 제공합니다.

자연어 인사이트 요청

사용자는 "연간 주문 건수는 몇 건인가요?" 또는 "지역별 판매량 표시"와 같은 간단한 질문을 할 수 있습니다. AI는 스키마를 해석하고, 올바른 필드를 선택하며, 역할과 필터를 적용한 후 결과를 반환합니다. 바로 이 지점에서 AI 기반 분석이 가장 눈에 띄는 영향을 발휘합니다.

자동화된 대시보드 생성

"영업 성과 대시보드 만들기" 같은 요청은 순식간에 전체 레이아웃으로 변합니다. AI는 시각적 요소를 선택하고 데이터를 혼합하며, DOM을 통해 완전한 대시보드를 구축합니다. 이는 특히 데이터 역량이 제한된 팀을 위한 AI 기반 임베디드 분석의 핵심 가치입니다.

AI 지원 대시보드 편집

사용자는 구조를 모르는 상태에서 기존 대시보드를 조정할 수 있습니다. "국가별 매각 나무 지도 추가"와 같은 요청은 대시보드를 안전하게 업데이트합니다. AI가 올바른 권한을 적용하고 수동 작업 없이 레이아웃을 편집합니다.

요약 및 대시보드 설명

사용자는 "이 시각화를 요약해 주세요" 또는 "이 대시보드를 설명해 주세요."라고 물을 수 있습니다. 명확하고 체계적인 설명을 받아 더 빠르게 움직일 수 있습니다. 이는 원시 숫자가 아닌 맥락을 원하는 경영진과 관리자에게 특히 유용합니다.

비즈니스 언어 및 도메인 용어 지원

AI는 사용자가 알고 있는 용어에 적응합니다. 예를 들어, 팀이 "chop chop per year"라고 말하면 AI가 이를 주문 ID에 매핑하고 올바른 결과를 반환합니다. 이는 메타데이터를 우선시함으로써 제품 전반에 걸쳐 신뢰를 향상시킵니다.

기존 대시보드 간 벡터 검색

AI는 새로운 대시보드를 만드는 대신 기존 대시보드를 검색할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스에 저장된 메타데이터를 사용해 가장 가까운 일치 항목을 찾습니다. 이로 인해 중복이 줄어들고, AI 기반 임베디드 분석 플랫폼 전반에서 팀이 일관성을 유지할 수 있습니다.

에이전트 다단계 워크플로우

단일 요청이 여러 단계를 유발할 수 있습니다. AI는 추세를 감지하고, 대시보드를 만들고, 요약을 생성하며, 보고서를 준비할 수 있습니다. 이러한 워크플로우는 AI 기반 데이터 분석이 복잡한 프로세스를 배우지 않고도 사용자를 지원한다는 점을 보여줍니다.

AI 기반 분석이 제품에 내장되어야 하는 이유

많은 제품들이 여전히 사용자가 답을 찾기 위해 애플리케이션을 떠나도록 강요합니다. 이로 인해 의사결정이 흐트러지고 의사결정이 지연됩니다. 강력한 AI 기반 분석은 별도의 도구가 아니라 제품 내부에 있을 때 가장 효과적입니다.

AI를 경험 내에 두면 사용자에게 직접적인 통찰의 경로를 제공합니다. 그들은 집중력을 유지하고, 더 빠르게 움직이며, 당신의 제품을 주된 작업 공간으로 삼습니다.

사용자는 제품 안에 머무릅니다.

• 더 높은 기억력: 사용자는 탭을 바꾸지 않고도 일을 마칠 수 있도록 도와주는 제품으로 돌아갑니다.

• 더 강한 참여: 질문을 하고, 요약을 읽으며, 데이터를 한 곳에서 탐색합니다.

• 더 명확한 워크플로우: 모든 행동은 이미 비즈니스 로직이 존재하는 곳에서 이루어집니다.

더 나은 제품 경험

• 맥락 전환 금지: 사용자는 데이터를 탐색할 때 같은 UI에 머무릅니다.

• 마찰 감소: 답변은 외부 BI 도구로 이동하지 않고도 나타납니다.

• 더 빠른 결정: 제품이 완성되었다고 느껴질 때 온보딩과 도입이 개선됩니다.

내부 빌드에 비해 더 빠른 가치 실현 시간

• 비용 절감: 생산용 AI를 구축하는 데 드는 비용은 70만 유로에서 200만 유로에 불과합니다.

• 단축된 일정: 내부 빌드는 안정에 도달하기까지 12개월에서 24개월이 걸립니다.

• 더 나은 집중력: 팀은 분석을 재구성하는 것이 아니라 수익을 창출하는 데 집중해야 합니다.

SaaS 및 다중 테넌트 제품에 더 적합한 솔루션

• 데이터 분리: 각 고객은 자신만의 환경을 유지합니다.

• 규제 대상 산업에 적합함: 금융, 의료, 법률, 교육 분야는 데이터를 외부 도구로 전송할 수 없습니다.

• 더 안전한 운영: AI 기반 임베디드 분석은 모든 고객의 보안 모델을 존중합니다.

현대 AI는 데이터에 대한 엄격한 통제를 요구합니다

• 제3자 노출 없음: 데이터는 제품 환경 내에 머무릅니다.

• 통치 손실 없음: 여러분의 규칙, 역할, 필터가 계속 통제할 수 있습니다.

• 더 많은 신뢰: 고객들은 자신의 데이터가 어떻게 처리되는지 잘 알고 있습니다.

Reveal가 안전하고 확장 가능한 AI 기반 분석을 지원하는 방법

AI는 그것을 제공하는 제품의 아키텍처, 보안 모델, 워크플로우에 부합할 때만 작동합니다. 제품 팀은 환경에 적응하고, 데이터 규칙을 존중하며, 새로운 위험을 만들지 않고 확장할 수 있는 AI가 필요합니다. Reveal 현대 응용 분야에서 실제 AI를 위해 설계된 설계로 이를 지원합니다.

Reveal 팀이 제품 내에서 AI 기반 분석을 안정적으로 실행할 수 있는 방법을 제공합니다. 고객 데이터가 이미 존재하며 모든 대시보드와 요청을 구동하는 동일한 라이프사이클을 따르는 곳에서 작동합니다.

고객 환경 내에서 작동합니다

• 데이터는 제품 내부에 남습니다.

• 프라이글 클라우드와 폐쇄 네트워크에서 작동합니다.

• 고립된 SaaS 테넌트를 지원합니다.

• 공급업체 클라우드는 루프에 없고,

• 규제 대상 산업 전반에 걸쳐 보안 및 준수 요구사항을 충족합니다.

모델에 구애받지 않고 미래에 대비한 기능

• OpenAI, Azure, Gemini, Claude, Groq 및 로컬 모델과 연결됩니다.

• 작은 작업은 가벼운 모델로, 복잡한 작업은 더 큰 모델로 전달합니다.

• 벤더 락인을 피할 수 있습니다.

• AI 기반 분석 플랫폼의 장기 계획을 지원합니다.

개발자 우선 및 컴포저블

• 모든 AI 동작에 대한 완전한 API 제어를 지원합니다.

• iframes는 없어요.

• React, Angular, 블레이저, .NET, 자바, 노드에서 작동합니다.

• 팀이 자신들의 제품에 맞는 AI 상호작용을 설계할 수 있게 합니다.

• 대화형, 프로그래밍형, 임베디드 워크플로우를 지원합니다.

라이프사이클 테스트 러너

• 벤치마크는 정확도와 속도를 모델링합니다.

• 팀이 릴리스 전에 동작을 검증하는 데 도움을 줍니다.

• 일관성 없는 반응을 줄여줍니다.

• 표준 엔지니어링 테스트 관행에 부합합니다.

예측 가능한 비용 모델

• 사용자당 BI 라이선스 비용이 없습니다.

• 예측 불가능한 AI 사용 요금도 없습니다.

• 고정된 연간 비용.

• SaaS 성장에 맞춰 깔끔하게 확장됩니다.

Reveal 제품 팀이 아키텍처와 고객 기대에 부합하는 AI 기반 분석을 안전하고 실용적으로 제공할 수 있는 경로를 제공합니다. 운영 위험을 추가하지 않으면서 AI의 장기적인 도입을 지원합니다.