대화형 분석은 Gemini for Google Cloud를 기반으로 작동하는 데이터와의 채팅 기능입니다. 대화형 분석을 사용하면 비즈니스 인텔리전스에 대한 전문 지식이 없는 사용자가 일반적인 자연어 (대화형)로 데이터 관련 질문을 하고 정적 대시보드를 넘어설 수 있습니다. 대화형 분석은 Looker (Google Cloud 핵심 서비스) 및 Looker (원본) 인스턴스에서 사용할 수 있습니다.
Google Cloud 를 위한 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법과 시점을 알아보세요.
대화형 분석으로 이동
다음과 같은 방법으로 Looker의 대화형 분석에 액세스할 수 있습니다.
- 기본 탐색 메뉴에서
대화를 선택합니다. - 만들기 메뉴에서 대화를 선택합니다.
- Looker Explore에서 대화 시작을 선택합니다.
Explore 또는 데이터 에이전트와 대화 시작하기
데이터 세트에 관해 질문한 내용은 대화별로 정리됩니다. 작업을 여러 대화로 나누면 문의 사항을 정리하는 데 유용합니다. 새 대화를 만들려면 다음 단계를 따르세요.
- 대화 페이지로 이동합니다.
다음 옵션 중 하나를 선택하여 대화를 시작하세요.
Explore: 최대 5개의 Looker Explore를 기반으로 대화를 시작하려면 Explore 패널을 선택합니다. 프로젝트 이름은 Explore 이름 옆에 표시됩니다.
에이전트: 데이터 에이전트는 데이터에 특화된 컨텍스트와 안내로 맞춤설정됩니다. 기존 데이터 에이전트와 대화를 시작하려면 에이전트 탭을 선택한 다음 데이터 에이전트를 선택합니다. 이미 만든 데이터 에이전트 또는 다른 사용자가 나와 공유한 데이터 에이전트와 대화를 시작할 수 있습니다. 새 데이터 에이전트를 만들려면 새 에이전트를 선택합니다.
기본적으로 대화는 '제목 없음'으로 표시됩니다. 대화에서 첫 번째 질문을 하면 대화형 분석에서 질문과 대답을 기반으로 대화 제목을 자동으로 생성합니다. 생성된 이름을 변경하려면 대화 페이지 상단의 제목을 클릭하고 새 대화 이름을 입력합니다. 변경사항을 저장하려면 페이지의 다른 부분을 클릭하거나 return (Mac) 또는 Enter (PC)를 누릅니다.
대화를 만든 후 대화 내의 질문하기 필드에서 데이터에 관해 질문할 수 있습니다. 최근 대화 섹션에서 대화로 돌아갈 수 있습니다.
Looker Explore 내에서 대화 시작하기
Looker Explore와 직접 대화를 시작할 수도 있습니다. 대화를 시작하려면 탐색으로 이동하여 대화 시작을 선택합니다.
질문하기
질문을 통해 데이터에서 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 새 대화를 시작하면 대화형 분석에서 시작할 때 물어볼 수 있는 질문을 제안합니다. 질문은 특정 형식이거나 특정 구문을 사용하지 않아도 됩니다. 하지만 선택한 Explore와 관련이 있어야 합니다. 대화형 분석은 쿼리를 작성한 후 질문을 바꿔 표현할 수 있으며, 바꿔 표현된 질문은 원래 질문에 이어 대화 창에 표시됩니다. 예를 들어 대화형 분석은 '사용자 연령의 평균은 얼마인가요?'라는 질문을 '사용자 평균 연령은 얼마인가요?'로 바꿔서 말할 수 있습니다.
대화형 분석은 대화를 계속할 때 이전 질문과 답변을 고려합니다. 이전 답변을 가져와 결과를 추가로 다듬거나 시각화 유형을 변경하여 답변을 확장할 수 있습니다.
질문 만들기에 관한 자세한 안내는 질문 제한사항을 참고하세요.
대화 메타데이터
Explore 또는 데이터 에이전트와 대화할 때 접을 수 있는 데이터 패널에 대화에서 사용 중인 Looker Explore의 이름이 표시됩니다. 데이터 패널에서는 다음 옵션도 제공합니다.
- 필드 보기: Explore와 채팅할 때 필드 보기를 클릭하면 새 브라우저 창에서 Explore를 볼 수 있습니다.
- 에이전트 수정: 데이터 에이전트와 채팅할 때 에이전트 수정을 클릭하여 데이터 에이전트에 관한 세부정보를 수정할 수 있습니다.
- 새 대화: 현재 대화에서 사용 중인 Looker Explore로 새 대화를 시작합니다.
대화 내에서 질문 관리하기
데이터와 대화할 때 실행 중인 활성 쿼리 응답을 중지하거나 가장 최근 질문과 응답을 삭제하여 대화를 관리할 수 있습니다.
질문에 대한 대답 중지
메시지를 보낸 후 쿼리 실행을 중지하려면 대답 중지를 클릭합니다. 대화형 분석에서 쿼리 실행을 중지하고 다음 메시지를 표시합니다. The query was cancelled.
가장 최근 질문 삭제
가장 최근 질문과 답변을 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.
- 최근 질문 위로 커서를 가져간 다음 메시지 삭제를 클릭합니다.
- 메시지를 완전히 삭제하시겠습니까? 대화상자에서 삭제를 클릭하여 질문과 대답을 완전히 삭제합니다.
쿼리 결과 및 계산 이해하기
대화형 분석에서 데이터에 관해 질문하면 특정 질문과 연결된 데이터에 따라 시각화, 데이터 표 또는 기타 세부정보가 대답에 포함될 수 있습니다. 쿼리 결과를 탐색 분석으로 열려면 쿼리 결과 내에서 탐색 분석에서 열기를 클릭합니다.
이 질문 응답 외에도 대화형 분석은 답변이 계산된 방식에 관한 세부정보를 제공합니다.
답변이 계산된 방식 확인
Conversational Analytics에서 답변을 도출하거나 시각화를 만든 방법을 확인하려면 질문 결과 내에서 계산 방법을 클릭합니다.
어떻게 계산되었나요?를 클릭하면 대화형 분석에 텍스트 섹션이 표시됩니다. 텍스트 섹션에서는 Conversational Analytics가 주어진 답변에 도달하기 위해 취한 단계를 일반 텍스트로 설명합니다. 이 설명에는 사용된 원시 필드 이름, 실행된 계산, 적용된 필터, 정렬 순서 및 기타 세부정보가 포함됩니다.
Looker 관리자가 대화형 분석 데이터 에이전트의 고급 분석 옵션을 사용 설정하여 코드 인터프리터를 사용 설정한 경우 코드 탭에 고급 쿼리에 대해 추가로 생성된 Python 코드가 표시됩니다.
대화 관리하기
대화는 최근 섹션에 제목별로 나열됩니다. 대화 이름을 변경하거나, 대화를 삭제하거나, 휴지통 폴더에서 대화를 복원할 수 있습니다.
대화 삭제
대화를 휴지통으로 이동하려면 대화를 열고 휴지통으로 이동을 클릭합니다.
대화 복원 또는 완전 삭제
휴지통에서 대화를 복원하거나 영구적으로 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.
- 대화형 분석에서 왼쪽 탐색 패널의 휴지통을 선택하여 휴지통으로 이동된 대화 목록을 확인합니다.
- 휴지통 섹션에서 복원하거나 영구 삭제할 대화의 이름을 클릭합니다.
정말 삭제하시겠어요? 대화상자에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
- 취소: 작업을 취소합니다.
- 복원: 대화를 복원합니다. 대화는 대화형 분석 내 왼쪽 탐색 메뉴의 최근 섹션에서 액세스할 수 있습니다.
- 완전히 삭제: 대화를 완전히 삭제합니다.
알려진 제한사항
Conversational Analytics에는 다음과 같은 알려진 제한사항이 있습니다.
시각화 제한사항
Conversational Analytics는 대화형 차트 생성을 위해 Vega-lite를 활용합니다. 다음 Vega 차트 유형은 완전히 지원됩니다.
- 선 차트 (하나 이상의 계열)
- 영역 차트
- 막대 그래프 (가로, 세로, 누적)
- 분산형 차트 (하나 이상의 그룹)
- 원형 차트
다음 Vega 차트 유형은 지원되지만 렌더링할 때 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다.
- 지도
- 히트맵
- 도움말이 있는 차트
Vega 카탈로그 외부에 있는 차트 유형은 지원되지 않습니다. 이 섹션에 지정되지 않은 차트는 지원되지 않는 것으로 간주됩니다.
데이터 소스 제한사항
Conversational Analytics에는 다음과 같은 데이터 소스 제한사항이 있습니다.
- Looker 데이터의 경우 Conversational Analytics는 쿼리당 최대 5,000개 행을 반환할 수 있습니다.
- Conversational Analytics는 BigQuery의 유연한 열 이름 기능을 지원하지 않습니다.
- 대화형 분석은 LookML
parameter또는filter매개변수를 사용하여 정의된 필터 전용 필드의 값을 설정할 수 없습니다.
질문 제한사항
Conversational Analytics는 단일 시각화로 답변할 수 있는 질문을 지원합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 시간 경과에 따른 측정항목 트렌드
- 측정기준별 측정항목 분류 또는 분포
- 하나 이상의 측정기준에 대한 고유한 값
- 단일 측정항목값
- 측정항목별 상위 측정기준값
Conversational Analytics는 아직 다음과 같은 복잡한 시각화 유형으로만 답변할 수 있는 질문을 지원하지 않습니다.
- 예측
- 상관관계 및 이상 감지를 포함한 고급 통계 분석
코드 인터프리터를 사용 설정하면 예측과 같은 더 고급 질문에 답변할 수 있습니다.
샘플 대화
다음 샘플 대화는 사용자가 자연스럽게 오가는 방식으로 대화형 분석과 상호작용하는 방법을 보여줍니다. 이 예에서 사용자는 '2023년의 인기 음료와 스무디의 월별 판매량을 그래프로 표시하고 각 음료 유형의 판매량이 가장 많은 달을 강조해 줘'라고 질문합니다. 대화형 분석은 2023년의 월별 뜨거운 음료 및 스무디 판매량을 표시하는 선 그래프를 생성하여 7월이 두 카테고리 모두에서 판매량이 가장 높은 달임을 강조합니다.
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이 샘플 대화에서 볼 수 있듯이 대화형 분석은 사용자가 정확한 데이터베이스 필드 이름 (예: Total monthly drink sales)을 지정하거나 필터 조건 (예: type of beverage = hot)을 정의하지 않아도 '매출', '뜨거운 음료'와 같은 일반적인 용어를 사용하는 다중 질문을 포함한 자연어 요청을 해석합니다. 대화형 분석은 주요 결과를 설명하고, 추론을 설명하며, 텍스트와 적절한 경우 차트를 포함한 답변을 제공합니다. 심층적인 분석을 장려하기 위해 대화형 분석에서 후속 질문을 제안할 수도 있습니다.
관련 리소스
Looker의 대화형 분석 개요: 주요 기능 목록이 포함된 대화형 분석의 방문 페이지로, 모든 대화형 분석 문서로 연결됩니다.
데이터 에이전트 만들기 및 관리: 데이터 에이전트를 사용하면 데이터에 특화된 컨텍스트와 안내를 제공하여 AI 기반 데이터 쿼리 에이전트를 맞춤설정할 수 있습니다. 이를 통해 대화형 분석에서 더 정확하고 컨텍스트와 관련된 응답을 생성할 수 있습니다.
Looker에서 대화형 분석을 구성하기 위한 권장사항: Looker 관리자와 LookML 개발자가 대화형 분석을 성공적으로 구성, 배포, 최적화하는 데 도움이 되는 전략과 권장사항입니다.
코드 인터프리터로 고급 분석 사용 설정: 대화형 분석의 코드 인터프리터는 자연어 질문을 Python 코드로 변환하고 해당 코드를 실행합니다. 표준 SQL 기반 쿼리와 비교할 때 코드 인터프리터의 Python 사용은 더 복잡한 분석과 시각화를 지원합니다.