데이터는 있는데, 의사결정은 왜 느릴까?
작성일 : 이소현 January 20, 2026
– 전통 BI에서 AI BI로, Amazon Quick Suite가 바꾸는 BI의 역할
데이터는 충분한데, 활용은 어렵다
많은 기업이 이미 충분한 데이터를 보유하고 있습니다. 하지만 이를 실제로 활용하기는 쉽지 않은데요.
데이터를 보기 위한 대시보드는 모두가 볼 수 있지만 “이 수치가 왜 이렇게 나왔는지”에 대한 질문은 여전히 특정 담당자를 거쳐야만 답을 얻을 수 있습니다. 이러한 회의가 반복됨으로써 의사결정 속도는 느려집니다.
데이터는 모두에게 열려 있지만, 해석과 판단은 일부에게만 집중되어 있는 구조입니다.
문제는 기술이 아니라 ‘데이터를 대하는 방식’: 보고에서 질문 형태로
기존의 BI(Business Intelligence)는 정교한 대시보드를 만드는 데 초점이 맞춰져 있었습니다. 잘 설계된 차트와 리포트는 많았지만, 질문은 여전히 사람을 거쳐야 했죠. 데이터는 ‘보는 것’이지, ‘묻는 것’이 아니었습니다.
위 이미지는 생성형AI를 이용해서 만든 이미지입니다.
하지만 최근 BI의 방향이 조금씩 바뀌고 있습니다. 보고서 중심에서 질문 중심으로 변화하고 있어요.
데이터에 대해서 누구나 자연스럽게 쉽게 묻고 답변을 얻고, 인사이트를 도출할 수 있는 서비스 Amazon Quick Suite에 대해 알아보겠습니다.
Amazon Quick Suite: 하나의 흐름으로 알아보는 데이터
Amazon Quick Suite는 AI 기반 분석과 실행까지 연결되는 통합 BI 플랫폼으로 새롭게 출시된 서비스입니다. Amazon Quick Suite는 분석 → 질문 → 인사이트 → 실행 → 자동화까지 하나의 흐름으로 연결하여 실제 업무에 바로 쓸 수 있게 설계되었습니다.
Quick Research(분석), Quicksight(시각화), Quick Flows(연결), Quick Automate(자동화)를 하나의 서비스에 묶어 분석 결과를 실제 행동으로 쉽게 이어질 수 있도록 도와줍니다.
Amazon QuickSuite 실행화면 | 이미지 출처: AWS
AI Agent 팀원(Agent Team)
Amazon Quick Suite의 가장 큰 특징은 AI 에이전트 팀원(Agent Team)입니다. 이 기능은 GPT와 같은 대화형 화면을 통해 본인의 데이터를 대상으로 질문하여, 단순한 대답을 제시하는 거를 넘어서 필요한 분석을 수행하고 인사이트 요약, 시각화 등을 자동 생성합니다. 이는 데이터 팀뿐만 아니라 기획자, 관리자까지 모두 다 데이터에 대한 궁금증과 의사결정에 도움을 줍니다.
그럼, Amazon Quick Suite를 활용한 실제 사례를 알아볼까요?
현장에서 바로 쓰이는 데이터: 이젬코 사례
저희 고객사인 화장품 스마트팩토리 솔루션 기업인 이젬코는 스마트팩토리 환경에서 생산·설비·품질 데이터가 이미 충분히 쌓여 있던 기업이었습니다. 화장품 OEM/ODM 생산 환경에서는 공정별 변수가 많아 원·부자재부터 완제품까지 로트(하나의 묶음) 기반 품질 데이터를 실시간으로 추적·분석할 수 있는 체계가 필수적이었으나, 기존 BI 환경에서는 공정 간 불량 원인 분석과 즉각적인 대응에 한계가 있었습니다.
고객사는 고정된 대시보드가 아닌, 자연어 질의만으로 품질 현황을 즉시 파악할 수 있는 AI 기반 품질 관리 환경을 요구했습니다. 이러한 요구에 맞추어 AI 기반 품질 데이터 플랫폼을 구축하였습니다.
시각화(Quicksight)로 한 눈으로 알아보는 품질 현황
품질 데이터 분석 플랫폼의 첫 번째 축은 시각화 대시보드입니다. 운영 DB의 제조·품질 데이터를 안정적으로 수집·정제한 뒤, 분석 전용 데이터 계층을 구성해 월별 검사 실적, 전체 불량률, 항목별·거래처별 불량 TOP5 등 핵심 지표를 한 화면에서 확인할 수 있도록 구현했습니다.
현업 품질팀은 복잡한 쿼리 없이도 공정별 품질 상태와 트렌드를 직관적으로 파악할 수 있으며, 대시보드는 실제 업무 흐름을 반영해 기술 워크숍(PLDL) 당시 작성한 손그림 스케치를 기반으로 설계되었습니다.
Amazon QuickSight로 구축한 대시보드
질문하면 바로 답하는 AI 품질 분석 에이전트
두 번째 축은 생성형 AI 기반 분석 에이전트입니다. Amazon Quick Suite 채팅 에이전트를 활용해 품질 데이터 분석 전용 AI 에이전트를 구성했으며, 사용자는 자연어 질문만으로 불량률 분석, 항목별 비교, 최근 이상 징후를 즉시 확인할 수 있습니다.
AI는 단순 요약이 아니라 실제 데이터에 기반해 표·그래프·텍스트 형태로 결과를 생성하고, 데이터가 부족한 경우 추가 정보가 필요하다는 점까지 명확히 안내합니다. 이는 기존 대시보드가 답하지 못하던 “왜 이런 결과가 나왔는가?”라는 질문을 현업 스스로 해결할 수 있게 합니다.
Amazon Quick Suite 채팅 에이전트 화면
이번 품질 데이터 분석 플랫폼을 대시보드로 현황을 빠르게 파악하고, AI 에이전트로 원인과 인사이트를 즉시 확인 가능한 구조로 설계 되었습니다.
그 결과, 데이터는 더 이상 보고서용 자료가 아니라 현장의 판단과 행동을 돕는 도구가 되었습니다. 자세한 기술적인 내용과 아키텍쳐 방식은 하단을 눌러 알아보세요.
데이터를 ‘잘 쓰는 조직’으로 가는 방법: Partner-Led Data Lab
위와 같은 플랫폼을 만드는데 얼마나 걸렸을까요? 1주일 입니다.
이젬코는 PLDL(Partner-Led Data Lab)를 통해 이젬코는 회사 내부 데이터를 잘 사용하게 되었습니다.
Partner-Led Data Lab은 AWS 파트너와 함께하는 협업형 실습 프로그램으로, 고객의 실제 과제를 기반으로 데이터 아키텍처 설계·구축·프로토타입까지 짧은 시간 안에 진행합니다
- Design Lab: 1~2일 동안 AWS 전문가와 아키텍처 방향과 설계 전략을 빠르게 정리
- Build Lab: 3~5일 집중 세션으로 설계부터 프로토타입 구현까지 실전 진행
이 워크숍의 핵심은 ‘기술 경험’이 아니라 데이터를 실제 업무에서 현업과 기술팀이 함께 쓰는 법을 체득하는 것입니다. 프로그램 참여자들은 AWS 및 파트너 전문가와 함께 설계 패턴, 모범 사례, 실전 구축 과정을 경험하게 되고, 결과물로 현업에 바로 적용할 수 있는 아키텍처 혹은 프로토타입을 가지고 돌아갑니다
BI는 조직의 언어를 바꾼다: 보고에서 결정으로
지금까지 BI는 ‘보고의 언어’에 가까웠습니다. 하지만 Gen AI 기반 BI는 의사결정의 언어로 이동하고 있습니다. 이는 단순한 도구 교체가 아닙니다. 조직이 데이터를 대하는 태도 그리고 의사결정 속도를 바꾸는 문제입니다.
AI 기반의 의사결정, 1주일이면 충분합니다. 회사 데이터 쉽게 의사결정에 이용하고 싶다면 아래를 눌러 자세히 알아보세요!!
참고 자료
https://aws.amazon.com/ko/quicksuite/
https://aws.amazon.com/ko/blogs/aws/reimagine-the-way-you-work-with-ai-agents-in-amazon-quick-suite/
https://impelhub.com/blog/ai-vs-traditional-business-intelligence
