마이크로소프트 패브릭(Fabric)에 데이터 에이전트 추가: 비즈니스 인텔리전스의 새로운 지평을 열다
마이크로소프트가 클라우드 기반 서비스인 패브릭에 새로운 데이터 에이전트를 추가하며 데이터 분석의 혁신을 예고하고 있습니다. 패브릭은 데이터 웨어하우징, 데이터 과학, 데이터 엔지니어링, 데이터 분석 서비스를 결합한 통합 플랫폼입니다. 이번 업데이트는 비즈니스 사용자가 전문 분석가의 도움 없이도 기업 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
데이터 에이전트 도입 배경: 분석가 부족 문제 해결
대부분의 기업은 비즈니스 분석가가 부족하거나, 분석가가 너무 바빠 모든 요청을 처리하기 어렵다는 문제에 직면해 있습니다. 마이크로소프트의 아룬 울라그(Arun Ulag) Azure 데이터 부문 부사장은 이러한 문제를 해결하기 위해 패브릭에 셀프 서비스 분석 도구를 추가했다고 밝혔습니다. 새로운 데이터 에이전트는 Synapse, PowerBI를 포함한 모든 패브릭 서비스에서 사용 가능하며, 사용자가 분석하고자 하는 데이터에 대한 접근 권한을 부여하여 쉽게 구성할 수 있습니다.
데이터 접근성 및 활용성 극대화
데이터 에이전트는 패브릭의 OneLake 저장소에 저장된 데이터뿐만 아니라, 200개 이상의 커넥터를 통해 다른 위치에 있는 데이터에도 접근할 수 있습니다. 자연어 쿼리를 통해 데이터 검색, 추론, 시각화 생성 등의 작업을 수행할 수 있다는 점이 특징입니다. 예를 들어, "고객 설문조사의 부정적인 의견을 분석하여 상위 5개 범주로 분류하고 예시를 제시해 줘"와 같은 프롬프트를 처리할 수 있습니다.
자연어 기반 상호작용의 중요성
IDC의 아날 다야라트나(Arnal Dayaratna) 연구 부사장은 데이터 에이전트가 대화형 지원을 제공하여 데이터 분석 및 데이터 중심 인사이트의 중요성을 설명하는 능력을 향상시킨다고 평가했습니다. 포레스터의 노엘 유하나(Noel Yuhana) 수석 분석가는 복잡한 멀티 플랫폼 데이터 환경을 가진 대규모 기업에서 데이터 에이전트가 가장 큰 가치를 제공할 것으로 전망했습니다.
경쟁 환경 및 차별점
Salesforce의 Einstein Copilot, Google Cloud의 Vertex AI Agent Builder, IBM의 Watsonx Assistant, Snowflake Cortex, OpenAI GPTs 등 유사한 솔루션들이 시장에 존재합니다. 마이크로소프트는 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)를 통해 데이터 에이전트를 맞춤 설정할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 사용자는 더 많은 작업을 자동화하고, 비즈니스 사용자와 상호 작용하며, 시스템을 업데이트하는 등 다양한 기능을 활용할 수 있습니다.
코파일럿 스튜디오 통합: 맞춤형 에이전트 개발
코파일럿 스튜디오 통합은 특정 도메인에 특화된 에이전트 맞춤 설정을 가능하게 합니다. The Futurum Group의 디온 힌치클리프(Dion Hinchcliffe)는 공급망, 재무, HR 운영 등 다양한 분야에서 코파일럿 스튜디오를 통해 맞춤 설정된 에이전트의 활용 가능성을 강조했습니다. 예를 들어, 공급망 운영에서는 물류 데이터를 모니터링하고 배송 지연 가능성이 있는 경우 경고를 트리거할 수 있습니다.
현재 상황 및 미래 전망
데이터 에이전트는 현재 공개 미리보기(Public Preview) 단계에 있으며, 패브릭 구독의 일부로 제공됩니다. 힌치클리프는 데이터 에이전트가 마이크로소프트의 "land and expand" 전략을 따른다고 분석하며, 단기적으로는 패브릭 및 Azure AI 소비를 증가시키고, 중장기적으로는 고부가가치, 특정 버티컬 코파일럿을 통해 수익을 창출할 것으로 예상했습니다. 장기적으로는 패브릭을 엔터프라이즈 데이터 에이전트의 제어 플랫폼으로 자리매김하여 Azure 사용량 증가, 코파일럿 라이선스 판매, 엔터프라이즈 락인을 유도할 것으로 전망했습니다.
맺음말
마이크로소프트의 패브릭 데이터 에이전트 추가는 데이터 분석의 민주화를 가속화하고, 기업이 데이터에서 더 많은 가치를 창출할 수 있도록 돕는 중요한 발걸음입니다. 코파일럿 스튜디오와의 통합을 통해 사용자 맞춤형 에이전트 개발이 가능해짐에 따라, 다양한 산업 분야에서 데이터 기반 의사 결정이 더욱 활발해질 것으로 기대됩니다.
