Amazon QuickSight 데이터 스토리 자동화를 위한 Nova Act 실현 방법

아마존 Nova Act로 QuickSight 데이터 스토리 자동화: AI 기반 브라우저 자동화의 실현

업무 보고서나 비즈니스 분석에 활용되는 대시보드는 대개 복잡한 데이터를 다양한 시각화 요소로 표현하여 의사결정을 돕습니다. 하지만 이를 기반으로 한 데이터 스토리를 매일 수동으로 작성하는 것은 시간과 인력이 많이 소요되는 작업입니다. Amazon QuickSight는 이러한 시각화를 가능하게 하는 BI 도구이지만, 반복적으로 생성되는 데이터 스토리는 여전히 많은 리소스를 요구합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 AWS는 브라우저 자동화 기반의 AI 솔루션인 Amazon Nova Act를 발표했습니다. 이를 통해 QuickSight 내 데이터 스토리 생성 및 배포 과정을 자동화할 수 있어, 조직의 생산성을 극대화하고 반복 업무를 줄일 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Amazon Nova Act가 어떻게 QuickSight와 연동되어 데이터 스토리 자동화를 실현하는지, 그리고 실제 구현 방법에 대해 구체적으로 소개합니다.

Amazon Nova Act의 작동 방식과 강점

Amazon Nova Act는 웹 브라우저 자동화를 현대화하는 솔루션으로, 복잡한 웹 작업을 인간의 개입 없이 AI 에이전트를 통해 자동화합니다. 대화 중심의 기존 AI 모델과 달리, Nova Act는 실제 행동 수행에 최적화되어 있으며, 복잡한 업무를 원자 단위 명령으로 분해하여 수행합니다.

QuickSight에서 생성하는 데이터 스토리는 이러한 Nova Act의 자동화 기능으로 간단하게 자동 생성할 수 있습니다. 시각화된 데이터, 텍스트, 이미지 등을 조합하여 스토리를 생성하고 공유까지 일괄 수행할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 분석가는 데이터 기반의 결정을 내리는 데 더욱 집중할 수 있게 됩니다.

솔루션 개요 및 구조

솔루션 흐름은 다음과 같이 구성됩니다:

1. Amazon QuickSight 대시보드에서 시각화를 준비
2. Amazon Nova Act 에이전트가 브라우저를 통해 QuickSight 로그인 및 데이터 스토리 생성 수행
3. 시각화 선택, 설명 입력, 스토리 빌드까지 자동 처리
4. 생성된 스토리 확인 및 공유

구현을 위한 사전 준비사항

기능을 활용하기 위해 다음과 같은 환경이 필요합니다:

• Amazon Nova Act의 API Key
• QuickSight Pro 사용 계정 (작성자 또는 읽기 권한)
• 시각화가 완료된 QuickSight 대시보드
• nova-act Python 모듈 설치 및 환경 구성

Windows PowerShell에서 다음의 설치 가이드를 수행합니다:

1. 가상 환경 생성: python -m venv venv
2. 환경 활성화: venv\Scripts\activate
3. API 키 설정: $Env:NOVA_ACT_API_KEY="your_api_key"
4. 모듈 설치: pip install nova-act
5. Python 스크립트 실행: python example_script.py

자동화 과정 예시

다음은 실제 자동화를 수행하는 예시 코드 흐름입니다:

1. QuickSight 로그인 페이지로 이동 및 로그인
2. 계정명, 사용자명, 비밀번호 입력 자동화
3. 'Data Stories' 메뉴 접근 및 'NEW DATA STORY' 생성 선택

4. 데이터 스토리 설명 입력 및 시각화 선택 후 빌드 실행
5. 5분간 대기하여 스토리 완성 대기 (time.sleep 사용)
6. 완료 후 생성된 스토리 확인

추가 팁: 프롬프트 작성 Best Practice

자동화된 행동 정의 시 다음과 같은 방식이 효율적입니다:

• 모호한 명령보다 단계별로 구체적인 동작을 분리
• 예: nova.act("select Analyses on the left-hand side”) → nova.act("select the ‘SaaS-Sales analysis’ ")와 같이 세분화
• 유지보수와 재사용에 유리한 구조로 프롬프트를 설계

결론

Amazon Nova Act 기반의 데이터 스토리 자동화는 반복적인 데이터를 활용한 스토리 작성 작업을 혁신적으로 단축시켜 줍니다. 이를 통해 분석과 보고 업무의 효율성은 물론, 전사적 데이터 기반 결정 체계 또한 강화할 수 있습니다. 본 솔루션은 어떻게 AI 기반 자동화 도구를 실무에 효과적으로 접목시킬 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례입니다.

Amazon QuickSight와 Nova Act를 통합하여 자동화를 시도한다면, 단순 반복작업에서 벗어나 더 가치 있는 의사결정과 분석에 집중할 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-amazon-quicksight-data-stories-creation-with-agentic-ai-using-amazon-nova-act/