업무지식과 데이터를 기반으로 변화 신호를 포착하고 원인과 영향을 분석합니다. 예측·시뮬레이션·최적화 모델을 Agent와 결합해, 근거와 대안을 검토하고 후속 업무로 이어지는 Application을 구축합니다.
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.
계획과 실적, 기준 범위와 추세를 비교해 주의가 필요한 변화와 예외를 식별합니다.
관련 지표와 업무 조건을 단계적으로 분석해 원인과 파급 영향을 확인합니다.
현재 추세와 주요 변수의 변화에 따른 예상 결과와 시나리오를 비교합니다.
업무 제약과 규칙을 반영해 실행 가능한 대안과 예상 효과, 후속 조치를 제시합니다.
과제의 특성과 기존 시스템 환경을 기준으로 필요한 분석 기능, 검토 절차와 실행 연계 범위를 정합니다.
업무 지표와 기준에 따라 변화 신호를 식별하고 관련 데이터와 조건, 원인을 분석합니다.
사업 실적과 주요 변수를 예측하고 예상 범위, 위험 신호와 영향 요인을 제시합니다.
업무 조건과 제약을 반영한 What-if 시나리오를 분석하고, 필요한 경우 통계·ML과 LP/MIP 최적화 모델을 적용합니다.
분석 근거와 가정, 제약조건, 대안별 영향을 검토 가능한 문서와 화면으로 정리합니다.
검토·승인·보류·예외 처리 기준과 의사결정 권한을 업무 흐름에 반영합니다.
ERP·CRM·MES 등 기존 시스템과 연계하고 의사결정과 실행 결과를 다음 분석에 반영합니다.
LLM을 단독 분석 엔진으로 사용하지 않습니다. 업무 목적에 맞는 데이터와 지식, 분석 모델과 최적화 엔진을 배치하고 Agent가 필요한 도구를 선택해 실행하도록 설계합니다.
업무 객체와 이력, 지표와 계산 기준을 분석 목적에 맞게 구성하고 품질과 접근권한을 관리합니다.
업무 개념과 관계, 규칙과 예외, 출처와 근거를 Agent가 활용할 수 있는 지식 체계로 구성합니다.
SQL, 통계·ML, 시뮬레이션·최적화 모델과 업무 계산 로직을 목적에 맞는 분석 도구로 제공합니다.
업무별 분석 절차, 도구의 사용 조건과 검증 규칙을 Skill로 정의하고 실행 순서를 설계합니다.
신호와 원인, 시나리오와 대안, 근거와 미확인 사항을 확인하고 후속 업무를 처리하는 화면을 구성합니다.
평가와 권한, 실행 이력, 비용과 변경을 관리하고 기존 시스템 및 업무 절차와 연계합니다.
업무지식과 데이터, 분석 모델과 Agent를 공통 기반으로 사용하되 각 Application은 서로 다른 의사결정 과제와 업무 흐름을 다룹니다.
제품·SKU·고객·채널별 수익성과 Cost-to-Serve, 운영 복잡도를 분석해 유지·개선·축소·중단 대안을 비교합니다.
Application 보기 →수요·재고·공급·생산·물류의 예외와 원인을 분석하고 예측·시뮬레이션을 통해 계획 대안을 검토합니다.
Application 보기 →분석에 사용한 데이터와 업무지식, 도구 실행, 가정과 결과를 다시 확인할 수 있도록 기록합니다.
확인되지 않은 값과 상충하는 기준, 모델의 불확실성을 별도의 검토 항목으로 구분합니다.
업무 영향과 위험 수준에 따라 검토·승인·자동 실행 범위를 구분하고 의사결정 권한과 책임을 명확히 합니다.
평가와 권한, 비용, 장애와 변경관리 기준을 설계 단계부터 반영합니다.
현재 사용 중인 지표와 데이터, 분석 절차, 예측·시뮬레이션 필요성, 검토·승인 구조를 바탕으로 적용 범위와 우선순위를 정합니다.
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