QuickSight의 Amazon Q 신규 기능으로 모든 직원이 자체 데이터 분석가로 거듭나

AWS, 자연어 기반 데이터 분석 솔루션 'Amazon Q in QuickSight' 공개 아마존 웹 서비스(AWS)가 모든 직원이 전문적인 기술 없이 자연어를 사용해 데이터 분석을 수행하고 실행 가능한 권장 사항을 얻을 수 있도록 지원하는 'Amazon Q in QuickSight'를 출시했습니다. 이번에 새롭게 공개된 'Amazon Q in QuickSight'의 시나리오 기능은 고급 인공지능(AI) 에이전트를 활용하여, 직원들이 전문 지식 없이도 자연어로 데이터 분석에 참여할 수 있도록 합니다. 이는 AWS의 AI 기반 비즈니스 인텔리전스(BI) 서비스인 Amazon QuickSight를 통해 직원들이 더 빠르게 인사이트를 얻고 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 생성형 AI 어시스턴트입니다. 이제 모든 직원은 자연어를 사용하여 심층적인 데이터 분석을 수행하고, 숨겨진 추세를 파악하며, 조직을 위한 권장 사항을 도출하고, 새로운 비즈니스 기회를 발굴하는 데 필요한 전문가 수준의 안내를 받을 수 있습니다. 또한, 이 새로운 AI 기능은 데이터 분석가들의 생산성을 가속화하여, 자연어를 사용하여 복잡한 모델과 공식을 구축하고 스프레드시트보다 최대 10배 빠르게 복잡한 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다. 'Amazon Q in QuickSight'는 최고 수준의 보안 및 개인 정보 보호를 충족하도록 설계되었으며, 고객 데이터나 입력/출력 정보를 기반 모델 학습에 절대 사용하지 않습니다. Availity, BMW Group 등 여러 기업의 직원들과 Amazon 내부 팀들은 이미 'Amazon Q in QuickSight'의 시나리오 기능을 활용하여 의사결정 방식을 혁신하고 있습니다. AWS의 Amazon Q Business 부사장인 Dilip Kumar는 "우리는 에이전트에 의해 주도되는 직장 변화의 시작점에 있으며, Amazon QuickSight는 이 기술이 직원과 데이터 간의 기술적 장벽을 어떻게 허물 수 있는지 선도하고 있습니다"라며, "새로운 시나리오 기능을 통해 모든 사람이 자신의 데이터 분석가가 되어 회사 데이터를 심층적으로 분석하고, 이전과는 비교할 수 없이 빠르게 인사이트를 발굴하고 더 나은 의사결정을 내리며 무수한 가능성을 탐색할 수 있습니다"라고 말했습니다. 스타트업부터 Fortune 500 기업까지 10만 개 이상의 고객사에서 사용되는 Amazon QuickSight는 Docebo, GoDaddy, National Football League(NFL) 등을 포함하며, 대화형 대시보드, 페이지 보고서, 임베디드 분석 등 통합 BI 기능을 제공하여 직원들의 의사결정을 지원합니다. 'Amazon Q in QuickSight'는 생성형 AI를 비즈니스 인텔리전스에 도입하여 AI 기반 요약, 맥락 인식 다중 시각 데이터 질의응답 경험, 맞춤형 대화형 데이터 스토리 등 대화형 기능을 통해 직원들의 데이터 활용 방식을 변화시키고 있습니다. 기존의 BI 솔루션이 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크의 데이터만 분석할 수 있었던 것과 달리, 'Amazon Q in QuickSight'는 데이터 웨어하우스에 저장된 구조화된 데이터뿐만 아니라 문서, 웹페이지, 이메일, 이미지, 메시지 등 다양한 소스의 비구조화된 데이터를 포함한 모든 엔터프라이즈 데이터를 의사결정 과정에 통합할 수 있도록 합니다. **데이터 활용 방식을 혁신하는 AI 기능** 적시에 올바른 데이터와 인사이트에 접근하는 것은 직원들이 더 빠르고 정보에 입각한 의사결정을 내리고 더 나은 비즈니스 성과를 달성하는 데 도움을 줍니다. 그러나 기존 BI 도구나 스프레드시트와 같은 전용 분석 도구를 통해 이러한 인사이트에 접근하려면 올바른 데이터를 선택하고, 이해하고, 분석 접근 방식을 결정하고, 분석을 수행하고, 실행 가능한 권장 사항을 식별하기 위해 해석하는 등의 전문 기술이나 비즈니스 분석가의 도움이 필요한 경우가 많습니다. 대부분의 조직은 대시보드와 보고서에 의존하지만, 이는 종종 불충분하거나, 스프레드시트에서 데이터를 수동으로 조작하는 오류 발생 가능성이 높은 과정을 거치며 완료하는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다. 'Amazon Q in QuickSight'의 새로운 시나리오 기능을 통해 모든 직원은 간단한 대화만으로 몇 분 안에 자체적인 고급 데이터 분석 작업을 수행할 수 있으며, 전문적인 전문 지식이 필요하지 않습니다. 예를 들어, 마케터는 새로운 구독 프로그램의 영향을 평가하거나, 창고 관리자는 운영을 최적화할 새로운 방법을 찾을 수 있습니다. 시작하기 위해 직원들은 QuickSight 대시보드에서 정보를 선택하거나 자체 스프레드시트를 QuickSight에 업로드하고 "벨기에 매출 증가를 월별로 견인한 요인은 무엇입니까?"와 같은 질문을 시작할 수 있습니다. 그러면 Amazon Q는 자동으로 데이터를 분석하고 시각화하여 문의에 기반한 실행 가능한 권장 사항을 제공합니다. 직원이 판매 추세를 예측하거나, 운영 프로세스를 최적화하거나, 마케팅 캠페인을 개선하는 방법을 결정해야 하는 경우, 이 AI 기능은 데이터 분석을 이해하기 쉽고 실행 가능한 단계별 시리즈로 분해하여 몇 분 안에 정교한 분석을 구축할 수 있도록 합니다. 이 새로운 기능을 통해 직원들은 기본적인 관찰을 넘어 솔루션을 모델링하고, 대안을 비교하며, "무료 평가판 기간을 연장하면 어떻게 될까요?" 또는 "이것이 전환율에 어떤 영향을 미칠까요?" 또는 "고객 이탈률을 20% 줄일 수 있다면 어떻게 될까요?"와 같은 탐색적 질문에 답하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 이를 통해 새로운 가능성을 탐색하고 대안을 나란히 비교하여 의사결정을 더 효과적으로 내릴 수 있습니다. 자연어와 직관적인 사용자 인터페이스를 통해 직원들은 몇 번의 클릭만으로 고급 데이터 분석을 수행할 수 있으며, 수동 데이터 조작이나 스프레드시트 간 정보 이동과 관련된 오류를 제거할 수 있습니다. 직원들은 또한 이전 분석에 쉽게 액세스하고, 수정하고, 확장하고, 재사용하여 변화하는 비즈니스 요구에 신속하게 적응하거나 데이터가 변경될 때 과거 분석을 다시 방문할 수 있습니다. 'Amazon Q in QuickSight'의 일부인 시나리오 기능은 엔터프라이즈급 보안 및 개인 정보 보호 표준을 충족하도록 구축되었습니다. Amazon Q in QuickSight의 데이터 또는 입력/출력은 Amazon Q에서 사용하는 기본 모델을 개선하는 데 사용되지 않습니다. Amazon Devices 제품 마케팅 팀은 'Amazon Q in QuickSight'의 시나리오 기능을 사용하여 Amazon Appstore 애플리케이션을 개발하는 개발자에게 도달할 새로운 방법을 찾고, 그들이 혁신적인 Appstore 통합을 구축하고 제품 범위를 확장하도록 장려합니다. 이 팀은 사용량 및 채택률부터 고객 만족도 및 문제점까지 비즈니스 전체의 상태를 측정하기 위해 많은 KPI를 추적합니다. 예를 들어, 현재 지원 티켓이 큐에 들어오는 추세를 보여주는 QuickSight 대시보드가 있으며, 티켓 볼륨, 상태, 연령과 같은 주요 지표를 포함합니다. 그러나 이러한 지표만으로는 티켓 설명에 포함된 방대한 양의 맥락 정보를 포착하지 못했습니다. 이제 'Amazon Q in QuickSight'의 새로운 기능을 통해 Appstore 팀은 훨씬 더 깊이 들어가 몇 분 안에 이러한 티켓 설명에서 고객 인사이트를 추출하여 고객을 더 잘 지원하고 문제 해결에 소요되는 시간을 줄이며 전반적인 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 미국에서 가장 큰 실시간 건강 정보 네트워크 중 하나인 Availity는 비즈니스 지표 및 보고를 위한 원스톱 상점으로 QuickSight를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. QuickSight 대시보드는 비즈니스 전반에 대한 포괄적인 보기를 제공하지만, 많은 직원들은 "이 5개 공급업체의 세금 ID는 무엇입니까?" 또는 "이 의사에게 제출된 클레임 수를 보여줄 수 있습니까?"와 같이 대시보드를 넘어서는 수준의 세부 정보가 필요한 역할별 고유한 질문을 가지고 있습니다. 'Amazon Q in QuickSight'의 시나리오 기능을 통해 모든 직원은 자연어를 사용하여 자체 분석을 수행할 수 있으며, 이를 통해 필요한 답변을 더 빠르게 얻는 동시에 Availity 분석가에 대한 부담을 줄여 보다 전략적인 작업에 우선순위를 둘 수 있습니다. 프리미엄 자동차 및 오토바이 제조업체인 BMW Group은 수천 대의 차량에 대한 재고를 효율적으로 관리하기 위해 Amazon QuickSight를 활용하고 있으며, 각 차량은 수많은 속성으로 특징지어집니다. 이전에는 공급망 병목 현상과 같은 복잡한 문제를 조사하거나 노후 차량 재고에 기여하는 요인을 식별해야 할 때, 직원들은 대시보드와 스프레드시트를 수동으로 검토해야 했으며 상당한 시간이 소요되었습니다. 이제 'Amazon Q in QuickSight'의 새로운 시나리오 기능을 활용하여 BMW Group 팀은 자연어 쿼리를 사용하고 새로운 시나리오를 신속하게 모델링함으로써 몇 분 안에 이러한 상세한 조사를 수행할 수 있습니다. 유망한 초기 결과를 감안할 때 BMW Group은 현재 운영 효율성을 향상시키는 데이터 기반 의사결정을 가속화하기 위해 이 고급 기능을 다양한 비즈니스 단위로 확장하는 것을 평가하고 있습니다. 'Amazon Q in QuickSight'의 시나리오 기능은 오늘부터 일반에 공개됩니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. AWS What’s New 게시물: 오늘 발표에 대한 자세한 내용 Amazon Q in QuickSight 페이지: 기능에 대한 자세한 내용 Amazon Q in QuickSight 고객 페이지: 기업이 Amazon Q in QuickSight를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용 Amazon Web Services (AWS) 소개 2006년부터 Amazon Web Services는 세계에서 가장 포괄적이고 널리 채택된 클라우드였습니다. AWS는 거의 모든 워크로드를 지원하기 위해 서비스를 지속적으로 확장해 왔으며, 현재 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 분석, 머신러닝 및 인공지능(AI), 사물 인터넷(IoT), 모바일, 보안, 하이브리드, 미디어, 애플리케이션 개발, 배포 및 관리를 위한 240개 이상의 완전 기능 서비스를 36개 지리적 리전의 114개 가용 영역에서 제공하고 있으며, 뉴질랜드, 사우디아라비아 왕국, 대만 및 AWS 유럽 주권 클라우드에 12개 이상의 가용 영역과 4개 이상의 AWS 리전을 추가할 계획입니다. 가장 빠르게 성장하는 스타트업, 가장 큰 기업, 선도적인 정부 기관을 포함한 수백만 명의 고객이 AWS를 신뢰하여 인프라를 지원하고, 민첩성을 높이며, 비용을 절감합니다. AWS에 대한 자세한 내용은 aws.amazon.com을 방문하십시오. Amazon 소개 Amazon은 네 가지 원칙에 따라 운영됩니다. 고객 중심, 열정적인 창의성, 운영 우수성, 그리고 장기적인 사고입니다. Amazon은 세계에서 가장 고객 중심적인 회사, 가장 위대한 고용주, 그리고 가장 안전한 직장으로 알려져 있습니다.