TLDR : Qlik은 데이터를 분석하고 예측하며 행동할 수 있는 에이전트 기반의 통합 인공지능을 개발하여 기업의 의사결정을 혁신하고 있습니다. 이는 Qlik Cloud Analytics의 최신 발전에서 구현되었으며, 분석을 더 접근 가능하고 직접적으로 의사결정에 유용하게 만듭니다.
기업들이 데이터의 가치를 극대화하려고 노력하는 가운데, 분석은 보다 자율적이고 능동적인 접근 방식으로 진화하고 있습니다. 이 분야의 인정받는 주자인 Qlik은 데이터를 분석하고 예측하며 무엇보다도 행동할 수 있는 에이전트 기반의 통합 인공지능을 개발하여 기업의 의사결정을 혁신하는 데 박차를 가하고 있습니다.
단순한 인사이트를 넘어, 의사결정에 초점을 맞춘 비전
Qlik Connect 행사에서, Qlik은 전략의 윤곽을 공개했습니다: 분석 가치의 중심을 대시보드에서 운영적 의사결정 지점으로 이동시키는 것입니다. 이러한 논리에서 대시보드는 더 이상 최종 목표가 아니라, 원시 데이터를 맥락화되고 자동화된 의사결정으로 연결하는 다리 역할을 합니다.
에이전트 기반 인공지능: 분석 가치 사슬의 혁신?
Qlik이 말하는 에이전트 기반 인공지능이란, 소프트웨어 인텔리전스 형태로서, 약한 신호를 자동으로 탐지하고 각 비즈니스 맥락에 맞는 적절한 권고안을 제시하며, 행동을 개시하거나 최소한 그 실행을 용이하게 하는 것입니다.
이 모델은 두 가지 변화를 기반으로 합니다. 한편으로는, 분석 기능을 행동의 현장에 가깝게 가져가는 것을 의미합니다 (비즈니스 도구, 자동화된 프로세스, 혹은 데이터베이스 내에서 직접). 다른 한편으로는, 인공지능이 데이터 과학 전문가에게만 국한되지 않고, 마케팅, 공급망, 재무, 인사 등 운영 기능으로 배포되어야 한다는 것을 의미합니다: 직관적이고 능동적인 인터페이스를 통해서입니다.
목표로 하는 결과는 데이터가 지속적인 수동 개입 없이 '작동'하며, 사용자가 사전에 경고를 받고, 이해를 돕고, 매끄럽게 행동을 개시할 수 있도록 장비되는 환경입니다.
비전에서 도구로: 구체적인 실행을 향하여
이 전략적 방향은 5월 26일 발표된 Qlik Cloud Analytics™의 최신 발전에서 구체화되고 있습니다. 이 플랫폼은 에이전트 기반 접근 방식을 구현한 여러 기능들로 확장되었습니다:
- Discovery Agent: 애플리케이션과 데이터 세트의 성능을 지속적으로 모니터링하며 자동으로 위험이나 기회를 감지하는 구성 요소입니다. 이로 인해 맥락화된 인사이트 흐름이 형성되며, 설명 및 행동 제안이 풍부하게 제공됩니다;
- Multivariate Time Series Forecasting: Qlik Predict™ (구 AutoML)를 기반으로 하여, 경제적, 상업적, 운영 변수 간의 복잡한 관계를 모델링하여 더 신뢰성 있고 역동적인 예측을 생성할 수 있는 기능입니다;
- Write Table: 분석 테이블 내에서 데이터를 직접 주석 처리할 수 있는 도구로, SAP나 Salesforce와 같은 소스 시스템과 실시간으로 동기화되어 협업적이고 반복적인 의사결정을 강화합니다;
- Table Recipes: 비즈니스 사용자가 데이터 세트를 시각적이고 신속하며 고급 기술 없이 변환할 수 있는 '노 코드' 데이터 준비 인터페이스입니다.
이 모든 기능은 2025년 여름부터 점진적으로 배포될 예정입니다. 이는 분석을 보다 접근 가능하게 만들고, 의사결정에 더욱 직접적으로 유용하게 하며, 지연을 단축하고 마찰을 줄이며 기술 전문가에 대한 의존성을 감소시키려는 더욱 명확한 의지를 나타냅니다.