전문가처럼 데이터에서 인사이트 찾는 법, AI 분석 기능 ‘오시스턴트’ PM 인터뷰
현시대의 원유(原油)는 데이터라는 말처럼, 데이터는 비즈니스의 성장동력이자 새로운 가치를 만들어 내는 존재임이 확실합니다. 원유를 정제하고 가공하는 기술이 중요한 것처럼, 이제는 데이터를 가공하고 분석하는 활용 역량이 매우 중요해졌습니다. 하지만 데이터 활용에 대한 어려움과 막연함은 여전합니다. 데이터를 다루는 데 어떤 툴을 어떻게 사용하는지, 수많은 숫자를 한눈에 이해하도록 어떻게 시각화하는지, 인사이트는 어떻게 찾는지 등 데이터 관련 교육과 콘텐츠가 쏟아지는 이유죠.
이러한 페인포인트를 해결하고자 오픈서베이는 오시스턴트를 개발했습니다. 강력한 데이터 분석 툴인 오픈애널리틱스 안에서 등장할 기능으로 누구나 데이터가 가진 의미를 쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 AI 기반의 챗봇입니다. 베타 버전으로 사내 활용 중인 오시스턴트를 외부 오픈하기 전, 전예리 데이터 분석 PM(이하 알렉스)를 만나 해당 기능에 대한 자세한 이야기를 들어봤습니다. 오시스턴트의 탄생 배경부터 차별화된 강점, 오픈서베이 향후 데이터 분석 기술의 개발 방향까지 이번 아티클에서 만나볼 수 있습니다.
안녕하세요 알렉스!
안녕하세요, 데이터 분석 PM 알렉스입니다. 동시에 오픈서베이 자산인 데이터를 생산·관리하고 가치를 더하는 분석 방법을 연구하는 데이터비즈니스팀 리드도 맡고 있어요. ‘데이터 분석’이라는 공통 분모가 있어 두 업무를 겸하고 있습니다.
AI 관련 주제로 진행한 이해민 CPO의 지난 인터뷰를 통해 오시스턴트를 처음 언급한 후 궁금해하는 분들이 많아요.
오시스턴트는 오픈서베이의 데이터 분석 툴 오픈애널리틱스에서 서비스할 AI 기반의 데이터 해석 챗봇입니다. 오픈애널리틱스를 더 잘 활용하도록 돕는 부가 기능으로 제공할 예정이에요. 오시스턴트가 활성화된 결과 화면에는 오른쪽 하단에 작은 버튼이 있고, 그 버튼을 누르면 오시스턴트를 활용해서 더욱 손쉽게 결과 데이터를 분석할 수 있게 됩니다.
오시스턴트는 데이터 분석을 시작하기 위한 질문을 자동으로 생성해 주는 역할을 해요. 데이터 분석 전문가들은 데이터를 처음 열어보면 다각도로 분석하기 위해 다양한 질문거리를 생각해 보고 그에 맞춰 데이터를 쪼개봐요. 예를 들어 주류 소비에 대한 설문 결과 데이터라고 하면, ‘어떤 상황에 술을 마시고 주로 마시는 주종은 무엇일까?’, ‘30대 여성은 어떤 주종을 많이 마실까?’ 등의 질문거리를 떠올린 뒤 그에 맞춰 데이터를 분석하면서 의미 있는 인사이트를 하나씩 찾아나가는 거죠.
이때 오시스턴트는 어떤 질문으로 시작해서 데이터를 분석해야 할지와 그렇게 떠올린 질문에 대한 답은 무엇인지를 자동으로 만들어 줍니다. 데이터 분석 작업을 어디부터 어떻게 시작해야 하는지를 AI가 대신 알려주는 거죠. 덕분에 초보자도 전문가가 데이터를 분석하는 방식과 생각의 흐름에 맞춰 데이터 분석을 시작할 수 있어요. 언어 학습에 특화된 LLM(Large Language Model)이라는 AI 모델을 활용해서 개발한 이유이기도 해요.
질문거리를 자동으로 생성한다는 컨셉이 독특하네요. 생성형 AI 모델을 활용한 제품은 대부분 질문할 내용을 사용자가 직접 입력하는 방식이 많잖아요.
딱 그 부분에서 많은 고민이 있었어요. 사용자가 직접 질문을 작성하도록 하는 게 좋을지, 아니면 질문도 자동으로 생성해주는 방식이 좋을지에 대해서요. 고민의 결과는 후자였고, 가장 큰 이유는 초기 오시스턴트는 데이터 분석 초보자를 위한 기능에 집중하기 위해서였어요.
앞선 인터뷰에서 해민도 이야기하셨는데, AI 특히 챗GPT 같은 생성형 AI 모델에게는 질문을 잘해야 좋은 답을 얻을 수 있어요. 정확히는 명령어인 프롬프트(Prompt)를 잘 써줘야 AI가 이해하고 좋은 답을 제공해 주는 거예요. 그런데 데이터 분석 초보자에게는 무엇부터 어떻게 분석해야 할지, 이 설문에선 뭘 알 수 있을지를 떠올리는 것조차 어려울 수 있습니다. 질문도 뭘 알아야 할 수 있다는 말이 있잖아요(웃음).
그래서 데이터 수집 후 ‘어떻게, 무엇부터 분석할까?’의 고민을 오시스턴트가 대신하는 방향으로 의사결정을 내리고 개발을 시작하게 됐어요. 데이터 분석에 필요한 고민의 물꼬를 오시스턴트가 대신 먼저 터주는 거죠. 물꼬를 트고 나면 최종 목표를 위해 앞으로 무엇을 해야 할지 좀 더 수월하게 접근할 수 있잖아요. 이 과정에서 자연스럽게 사용자의 데이터 리터러시도 높일 수 있다고 생각해요.
사용자가 직접 질문을 하는 방식은 아니지만 채팅 UI로 대화하듯 질문과 답변을 볼 수 있다는 점도 흥미로워요.
UI에 대해서도 고민이 많았거든요(웃음). 이 기능을 챗봇으로 구현한 건 사용자와 자연스럽게 소통하며 데이터 분석 가이드를 주기에 채팅 형태의 UI가 가장 적합하다고 생각했기 때문이에요. 플로팅 버튼으로 챗봇을 활성화하는 방식을 통해 기존 오픈애널리틱스를 잘 활용하는 사용자 경험을 해치지 않으면서도 새로운 기능을 제공할 수 있는 최선의 선택이라고도 생각해요.
이러한 배경에서 전문가가 설문 결과를 분석할 때 사용하는 프레임워크를 프롬프트화해 챗봇이 질문을 제공하기로 방향을 잡았어요. 프롬프트는 데이터를 분석하는 사고의 프레임과도 같아서, 프롬프트를 잘 만들어 두면 어떤 데이터를 넣든 이 프레임에 맞게 분석할 수 있거든요. 따라서 오시스턴트를 통해 누구나 전문가의 흐름으로 데이터를 바라볼 수 있게 되는 겁니다.
태블로와 같이 글로벌 서비스도 저희와 비슷한 방향으로 새로운 기능을 개발하는 경우가 많더라고요. 배경지식이나 경험이 필요한 전문적인 영역에서는 사용자의 자유도를 높이기보다는 해결해야 할 문제에 집중하고 이를 위해 가이드를 적절히 주는 거죠.
그럼 오시스턴트를 켜면 질문을 통해 설문 데이터에서 어떤 답을 얻을 수 있는지 곧바로 알 수 있는 건가요?
저는 그렇다고 생각해요. 물론 모든 걸 다 알려주진 않겠지만, 짧은 시간 내 누구보다도 많은 걸 알려줄 거예요. 단지 클릭 몇 번만으로요. 데이터 분석 작업을 달리기라고 비유하면, 오시스턴트 덕분에 사용자들은 몇백 미터 앞에서 출발할 수 있는 거예요. 데이터 분석의 시작점이 달라지는 거죠.
이러한 변화는 분석 대상이 ‘설문 데이터’이기 때문에 더욱 큰 장점으로 느껴질 거라고 생각해요. 설문 데이터는 매출, 광고 효과, 고객 행동 데이터와는 성격이 조금 달라요. 매출 등 데이터가 이미 방대하게 쌓여 있는 데이터를 분석하는 쪽이라면, 설문 데이터는 가설을 세워서 조사를 설계하고 사람들에게 직접 물어봐서 얻은 데이터예요. 그래서 설문 데이터는 분석할 때도 어떤 가설을 검증하기 위해 설계하고 진행한 조사인지를 염두에 두고 있어야 해요. 이 전제를 잘 이해하고 분석을 시작할 때와 그렇지 않을 때는 데이터 분석 소요 시간 자체가 달라질 수 있어요.
이때 오시스턴트의 도움을 받는다면 분석 과정이 단축되는 만큼 데이터를 활용하기까지의 시간이 단축돼요. 최근 많은 기업이 ‘데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision)’을 조직 업무 방식에 녹아들게 하기 위해 노력하고 있잖아요. 그러려면 필요한 데이터를 잘 수집하고 분석하는 것도 중요하지만, 이 과정에 필요한 에너지와 시간 자체를 단축하는 것도 매우 중요해요. 똑같은 데이터 기반 의사결정을 위해 경쟁사는 2주 만에 데이터 수집과 분석을 끝냈는데, 우리는 두 달이 걸린다면 그만큼 손해일 테니까요.
오시스턴트가 단순히 오픈애널리틱스의 데이터와 차트를 자연어로 읽어주는 기능이라고 생각하면 큰 착각이겠군요.
맞아요(웃음). 오픈애널리틱스가 복잡한 데이터 분석 작업을 쉽고 빠르게 하는 데 초점을 둔다면, 오시스턴트는 그 안에서 인사이트를 빠르게 찾는 데 도움을 주는 기능이에요.
좀 더 구체적으로 두 툴을 비교해 볼게요.
오픈애널리틱스는 이전까지는 너무나도 복잡하고 어려웠던 데이터 분석 작업을 더욱 쉽고 빠르게 하도록 큰 역할을 했어요. 전에는 구조가 비교적 단순한 설문 결과도 SPSS나 R 등의 툴을 사용하지 않으면 기본적인 데이터 분석도 어려웠어요. 그런데 오픈애널리틱스는 데이터를 자동으로 시각화해서 보여주고, 웹 대시보드에서 교차분석도 손쉽게 할 수 있잖아요. 원하는 분석 기준에 맞춰서 웹 보고서나 PPT 자동 보고서도 빨리 만들 수 있고요.
반면, 오시스턴트는 위처럼 오픈애널리틱스에 잘 정돈된 데이터에서 더욱 쉽고 빠르게 인사이트를 찾을 수 있도록 도와줍니다. Raw Data를 자동으로 가공하고 연산해서 시각화하고 이를 기반으로 자유로운 분석 작업을 할 수 있는 단계를 오픈애널리틱스가 맡는다면, 문맥을 잘 이해하는 AI의 도움을 받아 주의해서 살펴볼 데이터는 무엇인지 파악하고 이를 통해 빠르게 인사이트를 얻도록 돕는 게 오시스턴트라고 생각하면 됩니다.
많은 분이 오시스턴트를 더 잘 이해하실 수 있게 구체적인 예시도 보여주실 수 있을까요?
네, 베타 버전 오시스턴트로 주류 소비 데이터를 분석해 볼게요. 오시스턴트는 설문으로 알 수 있는 주요 내용을 파악해 질문을 띄워줍니다. 화면에서처럼 질문만 봐도 이 설문을 통해 소비자들의 음료/주류 소비 패턴, 주류 선택 패턴과 트렌드, 음주 상황과 주종 선택 이유, 무알콜 맥주 경험 등의 데이터를 확인할 수 있다는 걸 바로 알 수 있죠.
이때 만약 술을 마신 상황과 주종 선택에 대한 질문을 클릭하면, ‘최근에 술을 마신 장소로 ‘집’이 51.92%로 가장 많았고, 술을 마시는 주요 목적으로 ‘기분 전환을 위해’가 54.11%로 가장 높았다’고 실시간 데이터를 읽어줍니다. 이후에는 음주 목적과 상황, 주로 마시는 주종, 푸드 페어링 여부 등 후속 질문의 데이터를 확인해 볼 수도 있고, 처음으로 돌아가 무알콜 맥주 경험과 같이 다른 갈래 질문을 확인하며 주류 소비 트렌드 전반을 이해할 수 있어요. 이렇게 오시스턴트를 이용하면 대화하듯 질문과 답변을 주고받으며 인사이트를 빠르게 얻게 됩니다.
오시스턴트로 설문 내용을 파악한 후에는 오픈애널리틱스의 결과분석 페이지에서 세부적인 데이터를 확인하거나 교차분석 기능으로 데이터를 다각도 분석하는 게 더 쉬워질 거예요. 오시스턴트가 궁금하신 분들을 위해 예시 페이지를 공개해 드리니 아래 링크를 통해 꼭 직접 경험해보시면 좋겠습니다. 화면의 우측 하단 버튼을 클릭하면 오시스턴트를 바로 만날 수 있어요.
데이터 인사이트 찾는 AI 챗봇, 오시스턴트 경험하기 (링크)
현재 오시스턴트의 개발 단계는 어느 정도인가요?
사실 개발은 이미 완료됐어요. 현재는 고도화를 위한 내부 테스트와 기능 배포 시점과 방법에 대해 좀 더 고민하고 있어요.
이미 개발된 기능에 대해 어떤 테스트를 더 하는지 궁금하실 것도 같은데, 프롬프트를 더 정교하게 만들고 분석 속도를 개선해서 궁극적으로는 사용성을 높이는 작업이라고 생각해 주시면 좋을 것 같아요. 고객이 ‘아하’를 외칠만한 인사이트를 오시스턴트가 주기 위해서는 더 좋은 질문을 제공하는 것이 중요하거든요. 그럼 오시스턴트가 더 정교한 질문을 만들고 빠르게 답을 줄 수 있도록 프롬프트를 최적화하는 작업이 필요합니다.
오시스턴트를 포함해서 오픈서베이 데이터 분석 기술에 대한 향후 계획도 궁금해요.
오시스턴트 외에 새로운 데이터 분석 기능을 끊임없이 준비하고 있어요. 가까운 미래에 출시할 예정인 건 고객의 니즈가 굉장히 높은 ‘주관식 데이터 분석 기능’입니다. 기존 분석 방법론을 활용하면 주관식 응답 데이터의 긍정/부정 구분은 비교적 쉬운데 주제 구분에서 어려움이 있었어요. 그런데 맥락을 잘 읽는 생성형 AI가 주관식 분석에 딱 알맞거든요. 이 기술을 오픈애널리틱스와의 결합을 통해 어떻게 효율화해서 도입할지 고민하고 있습니다.
개인적으로는 오시스턴트의 기능의 적용 범위를 확장하고 싶다는 욕심도 있어요(웃음). 더 다양한 형태의 데이터를 분석하도록 만들고 싶기도 하고요. 또 오픈애널리틱스에서는 교차분석 기능을 활용하면 다양한 각도에서 데이터를 분석할 수 있는데, 여기에 오시스턴트를 결합한다면 얻을 수 있는 인사이트의 깊이도 달라질 거라고 생각합니다.
마지막으로 오시스턴트처럼 AI 기술을 활용한 오픈서베이 프로덕트를 기대하는 고객과 사용자에게 드리고 싶은 이야기가 있을까요?
데이터 분석과 의사결정 과정 모두를 AI 기술이 대체하긴 어렵다고 생각합니다. 사람이 꼭 해야 하는 일들이 있으니까요. 하지만 분명히 큰 도움은 줄 수 있어요. 오픈서베이가 출시할 오시스턴트는 데이터가 가진 의미를 빠르게 파악하는 데 도움을 줄 거예요. 고객이 데이터를 기반으로 비즈니스 의사결정을 더 효율적으로 내리는 과정에서 오시스턴트를 든든한 지원 도구로 활용하시면 좋겠어요.
오픈서베이는 오시스턴트, 오픈애널리틱스를 포함한 여러 프로덕트 성장을 위해 물 밑에서 열심히 발을 움직이고 있어요. 현재는 데이터 분석을 어려워하는 분들에게 오시스턴트가 이해하기 쉽게 채팅 형식으로 숨은 인사이트를 전달하는 기능이라면, 향후에는 오픈서베이의 여러 프로덕트에 스며들어 데이터 활용 단계별로 도움을 주도록 발전할 거예요. 데이터에 대한 장벽을 더 낮출 수 있겠죠.
이미 데이터 기반으로 의사결정을 내리는 대기업부터 이제 막 데이터를 보기 시작한 기업들까지, 오픈서베이와 협업하고 특히 오픈애널리틱스를 접하면서 데이터 활용이 늘고 업무 효율도 개선됐다는 고객의 이야기를 들을 때마다 감사한 마음입니다. 더 나은 제품과 기능으로 더 좋은 경험을 하실 수 있도록 노력 중이니 앞으로도 많은 관심 가져주시면 감사하겠습니다.
AI 기술, 데이터와 함께 새로운 도전을 이어가는 오픈서베이와
함께 성장하고 싶으시다면 지금 바로 팀에 대해 알아보세요!
오픈서베이 커뮤니케이션 매니저
