생성형 AI로 기업 구조화 데이터를 검색하는 다섯 가지 효율적 접근법

기업의 방대한 구조화 데이터를 생성형 AI로 효율적으로 검색하는 다섯 가지 접근법

최근 기업들은 비즈니스 업무에서 더 이상 복잡한 SQL 쿼리를 작성하거나 정적인 BI 대시보드를 탐색하지 않고도, 자연어만으로 즉시 분석 결과를 얻고 싶어합니다. 이는 고객 응대 속도 향상, 전략적 의사결정 지원, 데이터 민주화를 위한 필수 요건입니다. AWS는 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 생성형 AI 기반의 구조화된 데이터 검색 아키텍처들을 제시하고 있습니다.

이번 포스팅에서는 Amazon Q, Bedrock, QuickSight, SageMaker 등으로 구성된 AWS 기반의 다섯 가지 구조화 데이터 검색 패턴을 소개하고, 실제 활용 시 고려사항, 자동화 가능성, 구축 가이드 등을 비교 분석해보겠습니다.

구조화 데이터 검색의 비즈니스 과제

구조화 데이터는 테이블, 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 등 사전에 정의된 스키마를 따르는 정보로、多수의 비즈니스 인사이트를 내포하고 있음에도 다음과 같은 이유로 쉽게 접근되지 못하고 있습니다.

• 비기술 인력은 SQL 등 쿼리 작성 역량 부족
• 분석 요청이 BI 팀이나 데이터 분석가에 집중되어 병목 발생
• 대시보드가 고정되어 있고 즉흥적 탐색 불가
• 사용자는 유효한 질문이나 데이터 위치를 알 수 없음

이를 해결하려면 자연어 쿼리 인터페이스, 유저 권한 기반 접근 제어, 결과 시각화 및 분석 자동화, 여러 데이터 소스 간 통합이 필요합니다.

패턴 1: Amazon Q Business를 활용한 대화형 데이터 검색

Amazon Q Business는 고급 생성형 AI 기반의 엔터프라이즈 챗봇으로, 구조화 및 비구조화 데이터를 통합하여 자연어 쿼리를 처리합니다. 사용자는 "지난 분기 육아휴직을 사용한 직원 수는?" 처럼 질문을 하면, Q Business가 데이터베이스와 문서에서 관련 정보를 검색한 뒤 통합된 답변을 제공합니다.

활용 포인트:

• SQL 기반 pre-indexing으로 빠른 응답 제공
• RAG 기반 LLM으로 정확도 향상
• HR, 재무, 고객 지원 부서에서 유용

패턴 2: Amazon QuickSight와 Q를 통한 시각적 분석 자동화

Amazon Q in QuickSight는 자연어 질문을 실시간 시각화로 전환해주는 기능입니다. 관리자 없이도 사용자가 "지난 분기 매출 상위 지역은?" 과 같은 질문을 하고, 실시간으로 차트 형태의 응답을 받을 수 있습니다.

활용 포인트:

• 비즈니스 분석가 / 임원 대상 고속 의사결정 지원
• No-Code 기반 시각화 자동 생성
• 기존 QuickSight 사용자에게 적합한 확장 옵션

패턴 3: Q Business + QuickSight 통합으로 대화형 BI 구현

이 패턴은 Amazon Q Business에 QuickSight 플러그인을 추가하여, 대화형 인터페이스 내에서 시각화, 데이터 조회, 문서 검색 등 다양한 질문을 처리할 수 있게 합니다. “Q4 실적은?” “회사 휴가 정책은?” 등을 하나의 대화 흐름에서 순차적으로 조회할 수 있는 하이브리드 경험을 제공합니다.

활용 포인트:

• 구조화+비구조화를 통합한 하나의 유저 경험
• 기존 QuickSight 데이터셋 재사용 가능
• 컨텍스트 유지형 대화로 생산성 극대화

패턴 4: Amazon Bedrock 지식베이스 기반 구조화 데이터 질의

Amazon Bedrock의 Knowledge Bases는 텍스트-투-SQL 변환 기능을 통해, 자연어 질문을 SQL로 자동 변환하고 즉시 실행합니다. 설정된 데이터 웨어하우스에 직접 쿼리를 날려 복잡도 높은 분석에도 실시간 응답을 제공합니다.

활용 포인트:

• SQL 자동화로 내부 분석플랫폼 속도 향상
• 데이터 이동 없이 원천 질의 가능
• 금융 데이터 분석, 고객 대시보드 등에 적합

패턴 5: 세이지메이커 또는 Bedrock 기반 커스텀 텍스트-투-SQL 구현

이 패턴은 Bedrock 또는 SageMaker를 활용해 직접 프롬프트 튜닝한 언어 모델을 배포하거나, 오픈소스 모델을 Fine-tune 하여 특정 도메인에 최적화된 질의 시스템을 구축하는 것입니다.

활용 포인트:

• 복잡한 도메인 지식 반영 가능
• 보안 및 VPC 설정 자유도 높음
• 고객 UI에 맞춘 챗봇, 웹 인터페이스 연동에 적합

패턴별 비교 요약

다음 비교 이미지는 각 패턴의 데이터 유형 적합성, 타겟 유저, 인터페이스, 자동화 수준 등을 바탕으로 사용 사례별 최적 선택 가이드를 제공합니다.

결론: 비즈니스 목적에 맞는 최적의 구조를 선택하자

생성형 AI를 통한 구조화 데이터 활용에 있어, 조직의 데이터 위치, 사용자 경험, 서비스 제공 대상(내부 vs 외부), 자동화 필요성 등을 고려하여 올바른 접근 방식을 선택하는 것이 중요합니다.

• 빠른 도입이 필요하다면 Q Business 기반 패턴이 적합
• 직관적 시각화가 핵심이라면 QuickSight 중심 아키텍처 활용
• 개발자 제어 및 API 사용자 경험이 우선이라면 Bedrock 혹은 SageMaker 커스터마이징 고려

향후 조직의 AI 전략에 맞춰 적절한 패턴을 선택하고 자동화된 데이터 분석 파이프라인을 구성하면, 보다 신속하고 정확한 의사결정을 가능하게 할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/choosing-the-right-approach-for-generative-ai-powered-structured-data-retrieval/