마이크로소프트 리서치가 엔터프라이즈 데이터 분석을 위한 AI 기반 시스템 'Data Formulator 0.7'을 공개했다. 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, BI(비즈니스인텔리전스) 시스템, 객체 저장소, 로컬 파일 등 여러 데이터 소스를 통합하는 오픈소스 플랫폼으로, SQL이나 프로그래밍 능력이 없어도 복잡한 데이터 분석을 수행할 수 있다는 게 특징이다.

기업 데이터의 '파편화' 문제 해결

현대 기업들은 분석을 시작하기 전에 많은 준비 작업을 거친다. 서로 다른 저장 시스템과 도구 간의 연계를 설정하고, 권한을 관리하고, 메타데이터를 준비하는 데 상당한 시간을 투자해야 한다. Data Formulator 0.7은 이 같은 파편화된 데이터 환경을 단일 작업 공간으로 통합하는 데 초점을 맞췄다.

"Data Connectors"라는 핵심 기능은 데이터베이스, 웨어하우스, BI 시스템, 클라우드 객체 저장소, 로컬 파일 등 다양한 소스에 대한 관리형 연결을 제공한다. 각 데이터 소스마다 연결을 따로 구축할 필요가 없으며, 인증, 메타데이터 관리, 권한 설정을 중앙에서 통합 관리할 수 있다. 이는 플랫폼 팀의 통합 작업을 줄이고, 분석가들이 반복적으로 파일을 업로드하는 수고를 덜어준다.

AI 에이전트가 분석 과정을 주도

Data Formulator 0.7의 또 다른 핵심은 'context-aware agents'(맥락 인식 에이전트)다. 기존 챗봇과 달리, 이 에이전트는 연결된 모든 데이터 소스, 적재된 테이블, 이전 차트, 사용자의 목표에 접근할 수 있다. 에이전트는 텍스트만이 아니라 도구를 통해 추론하고 행동한다. 한 번의 상호작용으로 데이터를 검사하고, 격리된 환경에서 코드를 작성·실행하고, 차트 규격을 생성하며, 중간 과정을 보여주면서 결과를 설명할 수 있다.

요청이 모호할 때는 에이전트가 선행질문을 던지고 진행한다. 이를 통해 데이터 준비, 변환, 후속 질문 제안, 대량 차트 생성, 검증 가능한 재현 코드 생성 등의 분석 워크플로우를 수행할 수 있다. 이는 데이터 분석의 진입장벽을 낮춘다.

'반복적 정제'가 가능한 작업 공간

Data Formulator 0.7은 이 같은 에이전트 기능을 'Data Thread'와 'interactive canvas'로 통합했다. Data Thread는 구조화된 대화 방식으로, 사용자의 모든 질문, 중간 발견, 차트를 기록한다. 긴 분석 세션도 탐색하기 용이하도록 설계됐으며, 사용자는 이전 단계로 돌아가거나 대안 분석으로 분기할 수 있다.

Interactive canvas는 시각화를 직접 편집할 수 있게 해준다. 레이블, 주석, 레이아웃, 색상, 강조 등을 자연어로 지시하면 에이전트가 자동으로 조정하고, 분석가는 기본 데이터와 코드도 함께 검토할 수 있다. 이 과정에서 생성된 모든 차트는 재현 가능한 형태로 저장되므로, 나중에 동료와 공유하거나 보고서로 변환하기도 용이하다.

엔터프라이즈 AI 분석의 방향성

Data Formulator 0.7의 출시는 기업 데이터 분석 환경에서 두 가지 주요 변화를 보여준다. 첫째, 지금까지 고립된 채팅 형태의 AI 상호작용에서 벗어나 '영속적 워크스페이스'로 진화하고 있다는 점이다. 분석 히스토리, 중간 결과, 시각화가 모두 보존되므로 장기적이고 복잡한 분석이 가능해진다.

둘째, SQL이나 파이썬 같은 기술적 장벽이 제거되면서 도메인 전문가(경영진, 마케터, 운영팀 등)까지 직접 분석을 수행할 수 있게 된다. 마이크로소프트는 Data Formulator를 오픈소스로 공개했으며, 개발팀은 이를 자신들의 요구사항에 맞게 확장할 수 있다. Data Formulator 0.7은 깃허브에서 받을 수 있으며, 데모는 공식 웹사이트에서 확인할 수 있다.