Agentic Analytics & Applications

기업의 분석·의사결정 체계를
Agentic Analytics로 고도화합니다

업무지식과 데이터를 기반으로 변화 신호를 포착하고 원인과 영향을 분석합니다. 예측·시뮬레이션·최적화 모델을 Agent와 결합해, 근거와 대안을 검토하고 후속 업무로 이어지는 Application을 구축합니다.

현황 중심의 분석을 원인·전망·대안 중심으로 확장합니다

기존 BI와 대시보드는 현황 파악에는 효과적이지만, 원인 규명과 전망, 대안 검토에는 별도의 분석이 필요합니다. Agentic Analytics는 이 과정을 업무 기준과 데이터에 기반한 일관된 분석 절차로 구현합니다.

Signal & Exception Detection

계획과 실적, 기준 범위와 추세를 비교해 주의가 필요한 변화와 예외를 식별합니다.

Root Cause & Impact Analysis

관련 지표와 업무 조건을 단계적으로 분석해 원인과 파급 영향을 확인합니다.

Forecast & Scenario Analysis

현재 추세와 주요 변수의 변화에 따른 예상 결과와 시나리오를 비교합니다.

Options & Actions

업무 제약과 규칙을 반영해 실행 가능한 대안과 예상 효과, 후속 조치를 제시합니다.

Agentic Analytics는 대화형 답변에 머물지 않습니다. 업무 데이터를 분석하고 필요한 모델과 도구를 실행해 의사결정에 필요한 근거와 대안을 제공합니다.

분석 모델부터 의사결정 Application과 시스템 연계까지 구축합니다

과제의 특성과 기존 시스템 환경을 기준으로 필요한 분석 기능, 검토 절차와 실행 연계 범위를 정합니다.

Analysis & Diagnosis

업무 지표와 기준에 따라 변화 신호를 식별하고 관련 데이터와 조건, 원인을 분석합니다.

Forecast & Risk

사업 실적과 주요 변수를 예측하고 예상 범위, 위험 신호와 영향 요인을 제시합니다.

Simulation & Optimization

업무 조건과 제약을 반영한 What-if 시나리오를 분석하고, 필요한 경우 통계·ML과 LP/MIP 최적화 모델을 적용합니다.

Evidence & Decision Brief

분석 근거와 가정, 제약조건, 대안별 영향을 검토 가능한 문서와 화면으로 정리합니다.

Workflow & Governance

검토·승인·보류·예외 처리 기준과 의사결정 권한을 업무 흐름에 반영합니다.

Integration & Feedback

ERP·CRM·MES 등 기존 시스템과 연계하고 의사결정과 실행 결과를 다음 분석에 반영합니다.

데이터·업무지식·분석 모델·Agent를 하나의 아키텍처로 설계합니다

LLM을 단독 분석 엔진으로 사용하지 않습니다. 업무 목적에 맞는 데이터와 지식, 분석 모델과 최적화 엔진을 배치하고 Agent가 필요한 도구를 선택해 실행하도록 설계합니다.

AI-Ready Data

업무 객체와 이력, 지표와 계산 기준을 분석 목적에 맞게 구성하고 품질과 접근권한을 관리합니다.

Enterprise Knowledge

업무 개념과 관계, 규칙과 예외, 출처와 근거를 Agent가 활용할 수 있는 지식 체계로 구성합니다.

Analytics & Decision Models

SQL, 통계·ML, 시뮬레이션·최적화 모델과 업무 계산 로직을 목적에 맞는 분석 도구로 제공합니다.

Agent Skills & Orchestration

업무별 분석 절차, 도구의 사용 조건과 검증 규칙을 Skill로 정의하고 실행 순서를 설계합니다.

Decision Application

신호와 원인, 시나리오와 대안, 근거와 미확인 사항을 확인하고 후속 업무를 처리하는 화면을 구성합니다.

AgentOps & Integration

평가와 권한, 실행 이력, 비용과 변경을 관리하고 기존 시스템 및 업무 절차와 연계합니다.

의사결정 과제를 정의한 뒤 데이터·모델·Agent·Application으로 구체화합니다

01
DECISION FRAMING
의사결정 과제와 성공 기준을 정의합니다
반복되는 분석 질문, 현재 절차, 필요한 근거와 대안, 검토·승인 범위를 정리합니다.
02
DATA & KNOWLEDGE
필요한 데이터와 업무지식을 구조화합니다
업무 객체와 지표, 이력, 규칙과 예외, 출처와 접근권한을 확인합니다.
03
ANALYTICS & AGENT
분석 모델과 Agent Skill을 설계합니다
SQL과 예측 모델, 시뮬레이션·최적화 도구, Agent의 실행 순서와 중단·확인 조건을 설계합니다.
04
APPLICATION
업무 흐름에 맞는 Application을 구성합니다
근거와 대안, 시나리오를 비교하고 검토·승인과 후속 조치를 기록할 수 있도록 구성합니다.
05
EVALUATE & RELEASE
대표 시나리오와 예외 조건으로 검증합니다
정확성뿐 아니라 근거, 재현성, 권한, 미확인 사항과 실패 시 동작을 평가한 뒤 배포합니다.
AI-Native Delivery — AI는 업무 문서와 리포트, SQL과 데이터 모델을 분석해 요구사항, Agent Skill, 코드와 테스트 초안을 작성하는 데 활용합니다. 산출물은 실제 데이터와 사전에 정의한 평가 기준으로 검증합니다.

구체적인 업무 과제를 Agentic Analytics Application으로 구현합니다

업무지식과 데이터, 분석 모델과 Agent를 공통 기반으로 사용하되 각 Application은 서로 다른 의사결정 과제와 업무 흐름을 다룹니다.

경영관리, 재무·리스크, 영업·구매 등의 업무도 구체적인 분석 과제와 기대 효과, 데이터와 업무지식의 준비도를 기준으로 적용 가능성을 검토합니다.

근거·한계·권한이 명확해야 실제 업무에 적용할 수 있습니다

Evidence & Traceability

분석에 사용한 데이터와 업무지식, 도구 실행, 가정과 결과를 다시 확인할 수 있도록 기록합니다.

Uncertainty & Open Issues

확인되지 않은 값과 상충하는 기준, 모델의 불확실성을 별도의 검토 항목으로 구분합니다.

Decision Governance

업무 영향과 위험 수준에 따라 검토·승인·자동 실행 범위를 구분하고 의사결정 권한과 책임을 명확히 합니다.

Operational Readiness

평가와 권한, 비용, 장애와 변경관리 기준을 설계 단계부터 반영합니다.

현재 분석 업무의 Agentic Analytics 적용 가능성을 검토합니다

현재 사용 중인 지표와 데이터, 분석 절차, 예측·시뮬레이션 필요성, 검토·승인 구조를 바탕으로 적용 범위와 우선순위를 정합니다.

적용 과제 상담하기 →