Looker의 대화형 분석에 권장되는 설정 및 출시 전략

이 가이드는 Looker 인스턴스 사용자를 대상으로 대화형 분석 출시를 계획하는 데 도움을 주기 위한 것입니다. Looker에서 대화형 분석을 구현하기 위해 다음과 같은 단계별 접근 방식을 권장합니다.

이 접근 방식을 사용하면 작고 제어된 범위로 시작하여 설정을 검증한 후 더 많은 사용자 및 데이터로 확장할 수 있습니다.

1단계: 데이터 선별 및 초기 범위 정의

이 단계에서는 사용자가 대화형 분석으로 쿼리할 수 있도록 데이터를 준비하고 초기 배포 범위를 정의합니다. 작고 제어된 범위로 시작하려면 다음 권장사항을 따르세요.

2단계: 에이전트 구성 및 내부 검증

이 단계에서는 대화형 분석 에이전트를 빌드하고 개선한 후 내부 사용자를 대상으로 철저히 테스트하여 정확성과 효율성을 확인합니다. 이 단계에는 다음 단계가 포함됩니다.

  1. 선별된 에이전트 만들기: 선별 및 초기 설정 단계에서 준비한 선별된 Explore만을 기반으로 대화형 분석 에이전트를 만듭니다.

  2. 에이전트 안내로 개선: 에이전트 안내를 사용하여 추가 컨텍스트와 추가 안내를 제공합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

    • synonym LookML 매개변수를 사용하여 필드 이름 또는 값의 동의어를 정의합니다.
    • 특정 필드를 사용하는 방법에 관한 구체적인 컨텍스트 또는 규칙을 제공합니다.

  3. 내부 검증 및 반복: 데이터에 익숙한 사용자를 대상으로 에이전트를 철저히 테스트합니다. 다양한 질문을 하고, 극단적인 사례를 테스트하고, 약점을 파악합니다. 테스트에서 얻은 의견을 바탕으로 다음과 같이 변경합니다.

    1. LookML을 개선합니다. 예를 들어 label, description 또는 hidden LookML 매개변수의 값을 조정합니다.
    2. 에이전트 안내를 조정합니다.
    3. 데이터 품질 문제를 계속 신고합니다.

3단계: 더 많은 사용자로 대화형 분석 도입 확대

이 단계에서는 액세스 권한을 부여하고, 의견을 수집하고, 에이전트를 반복하여 더 많은 사용자로 대화형 분석 도입을 확대합니다. 이 단계에는 다음 단계가 포함됩니다.

  1. 타겟 액세스 권한 부여: 대화형 분석 액세스 권한을 부여하여 추가 사용자에게 권한을 부여하고 이러한 사용자가 만든 특정 검증된 에이전트를 사용하도록 권장합니다.

  2. 출시 및 의견 수집: 다음 주제에 관한 의견을 적극적으로 요청합니다.

    • 응답의 정확성
    • 사용 편의성
    • 누락된 정보 또는 혼란스러운 결과

  3. 지속적으로 반복: 의견을 사용하여 LookML 및 에이전트 안내를 추가로 개선하고 데이터 정리 노력을 우선순위로 지정합니다.

  4. 액세스 권한 확대: 에이전트가 안정적이고 유용한 것으로 입증되면 이러한 사용자에게 적절한 권한을 부여하여 다른 관련 사용자 그룹으로 액세스 권한을 확대하고 새로운 선별된 에이전트를 도입합니다. 이전 단계에서 사용된 것과 동일한 프로세스를 따라 새로운 선별된 에이전트를 도입하고 Gemini 역할에 사용할 수 있는 모델에 대한 액세스 권한을 확대할 수도 있습니다.