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AI 생성 대시보드는 더 빠른 인사이트를 약속하지만, 실제 제품에서는 대부분 실패합니다. 문제는 모델 품질이 아닙니다. 건축입니다.

운영 준비가 된 AI 생성 대시보드는 분석 수명주기 내에서 작동해야 하며, 그 외부에서 작동하지 않아야 합니다. 즉, 쿼리 생성보다는 의도 감지, SQL 대신 메타데이터, 그리고 지속적인 생성이 아닌 재사용이 필요합니다. AI가 보안, 비즈니스 언어, 기존 워크플로우를 존중할 때, 대시보드는 견고한 제품 자산이 됩니다.

이 접근법은 분석을 일회성 답변에서 사용자, 테넌트, 사용 사례에 걸쳐 확장하는 내장형 의사결정 지원으로 전환합니다.

AI는 사용자가 데이터를 다루는 방식을 변화시키고 있습니다. 팀은 질문에 답하고, 결과를 설명하며, 제품 내에서 의사결정을 안내하는 분석이 필요합니다. 바로 이 점에서 AI 기반 분석이 경험을 향상시킵니다. 인사이트 전달 속도를 높이고, 명확성이 필요한 사용자를 추가 절차 없이도 지원합니다. 진정한 가치는 AI가 제품의 규칙 내에서 작동하고 데이터를 고객 환경에 보관할 때 나타납니다. 이로 인해 위험이 제거되고 팀이 AI 기능을 더 안전하게 추가할 수 있는 방법을 제공합니다. 또한 적체를 줄이고 채택률을 높이며, 제품에 의존하는 모든 사용자에게 더 명확한 답변을 제공합니다.

내장된 분석을 통한 보안은 AI가 등장하면 더욱 복잡해집니다. 이 문서에서는 주요 위험을 분석하고, 데이터 유출을 방지하기 위한 모범 사례를 제공하며, Reveal SaaS 팀이 AI 엔드포인트, 데이터 흐름 및 거버넌스를 완벽하게 제어할 수 있는 방법을 설명합니다. AI 기반 분석을 제품에 내장하는 경우 Reveal 설계상 안전하게 수행하는 데 도움이 됩니다.

대화형 분석은 사용자가 보고서를 작성하는 대신 직접 질문할 수 있게 하여 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있게 합니다. 제품 전반의 마찰을 줄이고 팀이 추가적인 클릭이나 기술적 절차 없이 명확한 답변을 제공할 수 있도록 돕습니다. 대화형 분석 소프트웨어가 외부 AI 서비스에 의존할 때 문제가 발생하며, 이는 보안 및 데이터 통제 위험을 초래합니다. Reveal AI를 환경 내에 두고 기존 규칙을 모든 요청에 적용하는 아키텍처로 이 문제를 해결합니다. 데이터를 노출하지 않으면서도 자연어 쿼리를 지원하는 안전하고 유연한 계층을 얻게 됩니다.

즉석에서 결정을 내리기 위해 데이터의 잠재력을 최대한 활용하려는 조직은 수익을 늘리고 성장을 가속화하며 생산성을 향상시키기 위해 BI 및 데이터 분석 공간의 최신 트렌드와 기술을 지속적으로 따라야 합니다.

두 가지 최고의 분석 기술로 구동되는 증강 분석을 통해 사용자는 대화식 언어를 사용하여 데이터를 탐색하여 질문을 하고 자동으로 통찰력을 생성할 수 있습니다.