AI 기반 분석: AI가 더 빠르고 스마트한 의사 결정을 위해 임베디드 분석을 어떻게 변화시키는가

대시보드는 여전히 고객이 데이터를 이해하는 방식에서 중요한 역할을 하지만 많은 사용자는 수동 탐색보다 더 빠른 답변을 원합니다. 제품 팀은 고객이 실시간으로 응답하고 질문에 적응하는 분석을 요청함에 따라 이러한 압력을 느낍니다.

제품과 외부 도구 사이를 전환하면 흐름이 중단됩니다. 모든 중단은 명확성을 줄이고 사용자가 애플리케이션에서 얻는 가치를 낮춥니다. 이러한 격차는 가장 강력한 대시보드 경험에서도 마찰을 일으킵니다.

AI 기반 분석은 사용자가 더 적은 노력으로 인사이트에 도달하도록 지원하여 경험을 향상시킵니다. 올바른 보기를 안내하고, 필요한 경우 새 대시보드를 생성하고, 제품을 벗어나지 않고 결과를 요약합니다.

AI 기반 분석이 실제로 제품에 의미하는 바

많은 팀은 여전히 AI를 챗봇 또는 차트 구축 속도를 높이는 방법으로 봅니다. 이러한 좁은 시각은 제품 내에서 사용자가 필요로 하는 것을 무시하기 때문에 의사 결정을 늦춥니다. 제품 리더는 AI가 애플리케이션에 어떻게 맞는지 선택하기 전에 명확한 정의가 필요합니다.

AI 분석 는 BI에 붙여진 챗 버블이 아닌 제어된 워크플로입니다. 자연어 질문을 받아들이고, 그 뒤에 있는 데이터 구조를 이해하고, 보안 규칙을 적용한 다음 사용자의 컨텍스트에 맞는 대시보드 또는 설명을 생성합니다. 모든 단계는 제품 내에서 발생하며 이미 데이터를 보호하는 동일한 규칙을 따릅니다. AI 분석은 전체 인사이트 프로세스를 지원합니다. 스키마를 해석하고, 올바른 필드를 선택하고, 데이터를 혼합하고, 대시보드를 생성하고, 결과를 요약한 다음 사용자의 워크플로 내에서 제공합니다.

사용자가 “연간 주문 수는 얼마입니까?”라고 질문한다고 상상해 보십시오. 최신 AI는 질문을 해석하고, 올바른 테이블을 찾고, 가장 적합한 시각화를 선택하고, 필터 및 역할을 적용한 다음 깔끔한 차트를 반환합니다. 이렇게 하면 추측이 제거되고 사용자는 제품을 벗어나지 않고도 명확성을 얻을 수 있습니다.

최신 AI 기반 분석은 질문에서 인사이트에 이르기까지 전체 여정을 지원합니다.

AI 기반 분석이 제품 내에서 어떻게 작동해야 하는가

제품 팀은 AI가 애플리케이션의 일부처럼 작동하도록 하는 AI가 필요합니다. AI가 질문을 처리하고, 데이터를 해석하고, 결과를 제공하는 방식에 대한 제어가 필요합니다. 대부분의 외부 도구는 제품 외부에서 작동하고 데이터를 클라우드 서비스로 전송하기 때문에 이를 지원할 수 없습니다.

많은 공급업체는 동일한 패턴을 따릅니다. 클라우드 LLM에 프롬프트를 보내고 응답을 실시간 데이터베이스에서 실행되는 SQL로 변환합니다. 이렇게 하면 데이터가 노출되고 보안 위험이 발생하며 일관성 없는 결과가 발생합니다. 단일의 잘못된 쿼리는 워크플로를 중단시키거나 비용이 많이 드는 작업을 트리거할 수 있습니다. 이는 규제되거나 대규모 환경에서 사용되는 모든 제품에 직접적인 위험이 됩니다.

더 안전한 접근 방식은 AI를 애플리케이션의 경계 내에 유지하는 것입니다. Reveal은 SDK DOM을 사용하여 자연어를 대시보드 정의로 변환합니다. 이 정의는 기존 분석을 지원하는 동일한 서버 프로세스를 통해 처리됩니다. 인증, 역할, 필터, RLS 및 구성된 설정을 존중합니다. 데이터 소스. SQL이 생성되지 않으며 데이터가 환경을 벗어나지 않습니다.

예를 들어 “국가별 판매량 트리맵 추가”와 같은 간단한 요청을 고려해 보겠습니다. AI는 의도를 감지하고, DOM을 통해 기존 대시보드를 업데이트하고, 메타데이터 규칙을 확인하고, 올바른 사용자 권한을 적용합니다. 결과는 즉시 나타나며 이미 설정한 규칙과 일치합니다.

개발자는 제품 내에서 AI가 표시되는 방식도 제어합니다. AI를 도구 모음, 사이드 패널 또는 사용자 지정 화면에 배치할 수 있습니다. 서로 다른 작업을 서로 다른 모델에 라우팅하고 제품 내에서 일관된 흐름을 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI 기반 데이터 분석을 일상적인 사용에 충분히 안정적으로 만들 수 있습니다.

제품 및 사용자를 위한 AI 기반 분석의 실질적인 이점

많은 AI 기능은 흥미로워 보이지만 실제 고객에게 도움이 되지 못합니다. 중요한 것은 사용자가 얼마나 빨리 명확성을 얻느냐입니다. 제품은 사용자가 추가적인 노력 없이 데이터를 이해하도록 도와야 합니다. AI 기반 분석은 바로 이러한 경험을 변화시킵니다.

다음은 팀이 제품에 AI 분석을 통합할 때 얻는 이점입니다.

• 더 적은 수동 작업으로 더 빠른 의사 결정

사용자는 더 이상 시각 자료를 단계별로 만들 필요가 없습니다. 자연어 쿼리를 입력하고, 올바른 보기를 얻고, 작업을 계속할 수 있습니다. 이렇게 하면 메커니즘보다는 결과에 집중할 수 있습니다.

• 비기술 사용자를 위한 더 나은 접근성

비기술 사용자는 요약을 읽고, 후속 질문을 하고, 대시보드를 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 매일 분석하지 않는 팀에서도 채택률이 향상됩니다. 대화형 분석을 워크플로의 표준 부분으로 전환합니다.

• 제품 전체에서 더 일관된 인사이트

AI는 모든 사용자에게 역할, 필터 및 규칙을 일관되게 적용합니다. 이렇게 하면 추측이 줄어들고 더 명확한 의사 결정이 가능합니다. 39% 조직의 상당 부분이 임베디드 분석을 사용하여 생산성을 향상시키고 있으며, 안정적인 결과가 이러한 추세를 뒷받침합니다.

• 더 적은 BI 백로그 및 더 적은 일상적인 작업

개발자는 반복적인 대시보드 요청에 더 적은 시간을 소비합니다. AI는 레이아웃 작업을 처리하고, 시각 자료를 추가하고, 사용자가 스스로 질문에 답할 수 있도록 지원합니다. 따라서 AI 기반 분석은 내부 오버헤드를 줄이는 실용적인 방법이 됩니다.

• 환경 내에 유지되는 안전하고 관리되는 모델

최신 AI 기반 분석 플랫폼은 모든 처리를 제품 내에 유지합니다. 데이터는 환경 내에 유지됩니다. 모델은 제어하에 실행됩니다. 이렇게 하면 정보를 외부 서비스로 전송할 위험이 제거됩니다.

• 비용 및 속도를 위한 유연한 모델 라우팅

더 작은 모델은 요약을 처리합니다. 더 큰 모델은 대시보드 생성을 처리합니다. 라우팅을 통해 팀은 사용자 경험을 변경하지 않고 비용과 지연 시간을 예측 가능하게 관리할 수 있습니다.

• 프로덕션에 안전한 보호 장치

AI는 SQL을 생성하지 않습니다. 잘못된 쿼리를 데이터베이스로 보내지 않습니다. 이렇게 하면 성능이 보호되고 모든 사용자 작업이 안전하게 유지됩니다.

AI 기반 분석이 실제 임베디드 제품 워크플로를 어떻게 개선하는가

많은 제품은 여전히 사용자가 답변을 얻어야 할 때 외부 도구로 사용자를 이동시킵니다. 이렇게 하면 작업 속도가 느려지고 채택률이 저하됩니다. 강력한 기능은 사용자를 제품 내에 유지하고 더 빠른 인사이트를 제공합니다. 임베디드 분석 자연어 인사이트 요청

사용자는 “연간 주문 수는?” 또는 “지역별 판매량 표시”와 같이 간단한 질문을 할 수 있습니다. AI는 스키마를 해석하고, 올바른 필드를 선택하고, 결과를 반환하기 전에 역할과 필터를 적용합니다. AI 기반 분석은 가장 눈에 띄는 영향을 미치는 부분입니다.

자동 대시보드 생성

“판매 성과 대시보드 생성”과 같은 요청은 몇 초 안에 전체 레이아웃이 됩니다. AI는 시각 자료를 선택하고, 데이터를 혼합하고, DOM을 통해 완전한 대시보드를 빌드합니다. 이는 AI 기반 임베디드 분석의 핵심 가치이며, 특히 데이터 기술이 부족한 팀에게 유용합니다.

AI 지원 대시보드 편집

사용자는 구조를 알지 못해도 기존 대시보드를 조정할 수 있습니다. “국가별 판매량 트리맵 추가”와 같은 요청은 대시보드를 안전하게 업데이트합니다. AI는 올바른 권한을 적용하고 수동 단계 없이 레이아웃을 편집합니다.

요약 및 대시보드 설명

사용자는 “이 시각 자료 요약” 또는 “이 대시보드 설명”을 요청할 수 있습니다. 사용자는 명확하고 구조화된 설명을 받아 더 빠르게 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 특히 컨텍스트를 원하고 원시 숫자가 아닌 임원 및 관리자에게 유용합니다.

비즈니스 언어 및 도메인 용어 지원

AI는 사용자가 알고 있는 용어에 적응합니다. 예를 들어 팀에서 “매년 잘게 썰기”라고 말하면 AI는 이를 주문 ID에 매핑하고 올바른 결과를 반환합니다. 이는 메타데이터 우선 설정에서 비롯되며 제품 전체에서 신뢰도를 향상시킵니다.

기존 대시보드에서 벡터 검색

AI는 새 대시보드를 생성하는 대신 기존 대시보드를 검색할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스에 저장된 메타데이터를 사용하여 가장 일치하는 항목을 찾습니다. 이렇게 하면 중복이 줄어들고 AI 기반 임베디드 분석 플랫폼 전체에서 팀이 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

에이전트 기반 다단계 워크플로

단일 요청은 여러 단계를 트리거할 수 있습니다. AI는 추세를 감지하고, 대시보드를 생성하고, 요약을 생성하고, 보고서를 준비할 수 있습니다. 이러한 워크플로는 AI 기반 데이터 분석이 복잡한 프로세스를 배우도록 강요하지 않고 사용자를 지원하는 방법을 보여줍니다.

많은 제품은 여전히 사용자가 답변을 얻기 위해 애플리케이션을 떠나도록 합니다. 이렇게 하면 작업 흐름이 중단되고 의사 결정 속도가 느려집니다. 강력한 AI 기반 분석은 별도의 도구가 아닌 제품 내에 있을 때 가장 효과적입니다.

AI 기반 분석은 제품 내에 임베디드되어야 하는 이유

AI를 경험 내에 유지하면 사용자가 인사이트에 직접 접근할 수 있습니다. 사용자는 집중력을 유지하고, 더 빠르게 작업을 수행하고, 제품을 주요 작업 공간으로 사용합니다.

사용자는 제품 내에 머무릅니다.

더 높은 유지율:

• 사용자는 작업을 완료하기 위해 탭을 전환하지 않고도 제품으로 돌아옵니다. 더 강력한 참여:

• 사용자는 한 곳에서 질문하고, 요약을 읽고, 데이터를 탐색합니다. 더 명확한 워크플로:

• 모든 작업은 비즈니스 로직이 이미 존재하는 곳에서 발생합니다. 더 나은 제품 경험

컨텍스트 전환 없음:

• 사용자는 데이터를 탐색하는 동안 동일한 UI에 머무릅니다. 더 적은 마찰:

• 답변은 외부 BI 도구로 이동하지 않고도 나타납니다. 더 빠른 의사 결정:

• 온보딩 및 채택은 제품이 완전하다고 느껴질 때 향상됩니다. 내부 빌드에 비해 더 빠른 가치 창출

더 낮은 비용:

• 프로덕션급 AI를 구축하는 데는 70만~200만 유로가 소요될 수 있습니다. 더 짧은 기간:

• 내부 빌드는 안정성에 도달하는 데 12~24개월이 걸립니다. 더 나은 집중:

• 팀은 분석을 재구축하는 대신 수익을 창출하는 데 집중합니다. SaaS 및 다중 테넌트 제품에 더 적합

데이터 격리:

• 각 고객은 자체 환경을 유지합니다. 규제 산업에 적합:

• 금융, 의료, 법률 및 교육은 데이터를 외부 도구로 전송할 수 없습니다. 더 안전한 운영:

• AI 기반 임베디드 분석은 모든 고객의 보안 모델을 존중합니다. 최신 AI는 데이터에 대한 엄격한 제어를 요구합니다. 타사 노출 없음:

데이터는 제품 환경 내에 유지됩니다.

• 거버넌스 손실 없음: 규칙, 역할 및 필터는 제어 상태로 유지됩니다.

• 더 높은 신뢰: 고객은 데이터가 처리되는 방식을 알고 있습니다.

• AI는 제품을 제공하는 아키텍처, 보안 모델 및 워크플로에 적합한 경우에만 작동합니다. 제품 팀은 환경에 적응하고, 데이터 규칙을 존중하고, 새로운 위험을 초래하지 않고 확장할 수 있는 AI가 필요합니다. Customers know how their data is processed.

Reveal이 안전하고 확장 가능한 AI 기반 분석을 지원하는 방법

AI only works when it fits the architecture, security model, and workflow of the product that delivers it. Product teams need AI that adapts to their environment, respects their data rules, and scales without creating new risks. Reveal 현대 애플리케이션에서 실제 AI를 구현할 수 있도록 설계된 디자인을 통해 이를 지원합니다.

Reveal은 팀이 제품 내에서 AI 기반 분석을 안정적으로 실행할 수 있는 방법을 제공합니다. 고객의 데이터가 이미 저장된 위치에서 작동하며 모든 대시보드 및 요청을 지원하는 동일한 라이프사이클을 따릅니다.

고객 환경 내에서 실행됩니다.

• 데이터는 제품 내에 유지됩니다.

• 비공개 클라우드 및 폐쇄 네트워크에서 작동합니다.

• 격리된 SaaS 테넌트를 지원합니다.

• 벤더 클라우드가 개입하지 않습니다.

• 규제 산업 전반에 걸쳐 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족합니다.

모델에 구애받지 않으며 미래에도 유효합니다.

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

• 작은 작업을 경량 모델로, 복잡한 작업을 더 큰 모델로 라우팅합니다.

• 벤더 종속성을 방지합니다.

• AI 기반 분석 플랫폼에 대한 장기 계획을 지원합니다.

개발자 우선 및 조합 가능합니다.

• 모든 AI 작업에 대한 완전한 API 제어 기능을 제공합니다.

• iframe이 없습니다.

• React, Angular, Blazor, .NET, Java 및 Node와 함께 작동합니다.

• 팀이 제품과 일치하는 AI 상호 작용을 설계할 수 있도록 합니다.

• 대화형, 프로그래밍 방식 및 임베디드 워크플로를 지원합니다.

라이프사이클 테스트 러너입니다.

• 모델 정확도 및 속도를 벤치마킹합니다.

• 팀이 출시 전에 동작을 검증하는 데 도움이 됩니다.

• 일관성 없는 응답을 줄입니다.

• 표준 엔지니어링 테스트 방식에 적합합니다.

예측 가능한 비용 모델입니다.

• 사용자당 BI 라이선스 비용이 없습니다.

• 예측할 수 없는 AI 사용 요금이 없습니다.

• 고정 연간 비용이 있습니다.

• SaaS 성장에 따라 원활하게 확장됩니다.

Reveal은 제품 팀이 아키텍처 및 고객 기대치와 일치하는 AI 기반 분석을 제공할 수 있는 안전하고 실용적인 방법을 제공합니다. 운영 위험을 추가하지 않고 AI의 장기적인 채택을 지원합니다.

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