기대 효과
aisight의 분석은 AI의 추론이 아니라 이미 검증을 마친 사내 데이터와 Tableau 대시보드에서 출발합니다. 도입으로 기대하는 효과는 다음과 같습니다.
이 페이지 목차
Days → Minutes분석 리드타임 단축: IT 부서에 쿼리·대시보드 개발을 요청하고 기다리던 병목을 줄입니다
Variable → OptimizedTCO1 절감: 사내 모델을 기본으로 쓰고, 필요한 경우에만 관리자가 외부 상용 모델을 등록해 나눠 쓰는 구성을 권장합니다
Static → Interactive업무 민첩성: 개발자 없이 실무자가 직접 가설을 세우고 데이터를 교차 검증할 수 있습니다
Siloed → Assetized지식 자산화: 한 번 쓰고 흩어지던 대화형 분석을 Work Space의 정규 자산으로 보존합니다
기본 전제는 검증된 데이터에만 근거한 분석(Grounded Analytics)입니다. LLM2이 숫자를 임의로 만들지 않도록, 정합성이 검증된 데이터에만 근거해 답합니다.
도입 전과 후 비교
| 업무 장면 | 지금까지는 | aisight와 함께라면 |
|---|---|---|
| 데이터 확인 | IT 부서에 요청서를 내고 며칠을 기다립니다 | 그 자리에서 질문하고 즉시 답을 받습니다 |
| 원인 분석 | 지표가 변한 이유를 사람이 직접 다시 분석합니다 | 결과(What)와 원인(Why)을 함께 설명합니다 |
| 회의 대응 | "확인 후 회신드리겠습니다"로 답하고 회의가 끝납니다 | 회의 중에도 바로 묻고 바로 확인합니다 |
| 정기 보고 | 화면 캡처와 복사·붙여넣기로 매주 직접 만듭니다 | 보고서가 자동 생성·자동 발송됩니다 |
| 지식 찾기 | 담당자에게 문의하거나 폴더를 직접 찾습니다 | 위키에 질문하면 출처와 함께 답이 옵니다 |
도구가 하나 늘어나는 것이 아니라, 요청 후 기다리던 시간이 줄어드는 변화입니다.
역할별 활용
경영진, 실무자, 데이터·IT팀이 같은 플랫폼을 각자의 업무에 맞게 사용합니다.
경영진
"지역별 성과 요약해서 매일 아침 8시에 브리핑해줘" 같은 요청으로, 실무진의 취합을 기다리지 않고 모바일로 요약을 받아 의사결정에 걸리는 시간을 줄입니다.
비즈니스 실무자
"매출 하락 원인을 전환율 관점에서 분석하고 보고서 초안까지 만들어줘"처럼 요청해, IT에 추출을 요청하고 Excel로 가공하던 반복 작업을 줄이고 기획 업무에 집중합니다.
데이터·IT 운영팀
"이번 분기 지표 기준을 갱신하고 신규 분석 Skill을 전사에 배포"하고 '전체 사용자' 그룹에 부여하면 바로 전 부서에서 쓸 수 있습니다. 단순 쿼리 대응 대신 지표·권한·품질을 관리하는 역할에 집중합니다.
마지막 수정: