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[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 대화형 AI로 바꾼 데이터 협업: 데이터 활용의 장벽을 없애다
DAN 2025 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
반복적인 데이터 문의와 SQL 의존으로 데이터 활용이 전문가 중심에 머무는 문제를 해결하기 위해 네이버 웹툰은 대화형 데이터 에이전트 KeplerChat을 만들었다. LLM이 자연어 질문을 해석하고 DataHub·Metabase·Confluence 등의 정보로 SQL을 생성한 뒤, Trino에서 실행해 표와 차트, 인사이트를 제공하도록 구성했다. 데이터 정제와 벡터 검색, MCP 연동, 서비스별 에이전트 및 쿼리 검증을 더하고 OIDC·RBAC와 감사 로그로 권한과 보안을 관리했다. 발표에서는 SQL 작성 시간 단축과 비분석 직군의 셀프서비스 사례를 공유하며, 신뢰할 수 있는 데이터와 단계적 자동화가 대화형 데이터 협업의 핵심이라고 설명했다.
- 자연어 질의부터 SQL 실행까지 연결하되, 실행 전 사용자 승인과 쿼리 검증 단계를 두어 위험을 줄인다.
- 정확한 답변의 기반은 프롬프트보다 데이터 정제에 있다. 중복 테이블을 제거하고 지표 정의와 문서 맥락을 정리해야 한다.
- 서비스별 에이전트와 역할별 마이크로 에이전트로 책임을 나누면 오류 원인을 찾고 품질을 개선하기 쉽다.
- OIDC·RBAC 권한 관리, 사용자 권한으로의 쿼리 실행, 감사 로그와 민감 정보 마스킹을 운영 설계에 포함한다.
- 모든 업무를 한 번에 자동화하기보다 데이터 탐색, 실행, 자동화 순으로 확장하고 실제 사용 로그를 개선에 활용한다.
소개
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 대화형 AI로 바꾼 데이터 협업: 데이터 활용의 장벽을 없애다 대화형 AI로 바뀐 데이터 협업 데이터는 많지만, 이를 쉽게 활용하거나 협업하는 것은 여전히 어렵습니다. 지표 조회나 단순 데이터 확인조차 반복적으로 요청해야 했고, SQL 의존으로 인해 데이터 활용은 전문가 중심에 머물러 있었습니다. KeplerChat은 이러한 장벽을 허물고, 데이터 협업 방식을 바꾸며 데이터 활용의 평등한 접근을 실현하기 위해 탄생했습니다. 주요 기능 데이터 탐색: - 자연어로 지표 검색, 스키마 확인(DataHub), - 데이터 기반 정보와 히스토리 파악을 통해 지식을 습득하고 활용 데이터 쿼리 작성: SQL 자동 생성 및 수정 데이터 실행 및 분석: 실시간 쿼리 실행 결과 제공, 주요 인사이트 도출 및 시각화 대시보드 해석 및 차트 기반 분석: 내부 BI(Metabase) 연동으로 수치와 시각화를 자동 해석하고 분석 지원 데이터 과제 인입 자동화: ...
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