Looker의 대화형 분석 개요

대화형 분석은 를 위한 Gemini를 기반으로 작동하는 데이터와의 채팅 기능입니다 Google Cloud. Looker 시맨틱 모델링 레이어를 기반으로 하는 대화형 분석을 통해 조직의 사용자는 통제되고 신뢰할 수 있는 셀프서비스 BI를 위해 일반적인 자연어 (대화형)로 데이터 관련 질문을 할 수 있습니다. 이 접근 방식은 엔터프라이즈급 거버넌스 및 보안을 제공하여 조직 전반에서 분석 도입을 가속화합니다.

대화형 분석은 Looker (Google Cloud 핵심 서비스) 인스턴스와 Looker (원본) 인스턴스 모두에서 사용할 수 있습니다.

를 위한 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법과 시점을 알아보세요. Google Cloud

주요 특징

대화형 분석에는 다음과 같은 주요 기능이 포함됩니다.

  • 자연어로 Explore 쿼리: 개별 Explore 또는 최대 5개의 Explore를 쿼리하는 데이터 에이전트와 자연어로 대화합니다.
  • Explore를 쿼리하는 데이터 에이전트 만들기: 데이터에 특정한 컨텍스트와 안내를 제공하여 AI 기반 Explore 쿼리 에이전트를 맞춤설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터 에이전트가 더 정확하고 컨텍스트와 관련된 응답을 생성하는 데 도움이 됩니다. 데이터 에이전트를 다른 사용자와 공유하거나 Gemini Enterprise와 같은 다른 애플리케이션에 게시하여 동일한 컨텍스트로 질문할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터 에이전트를 최대 5개의 Explore에 연결할 수 있습니다.
  • 데이터 에이전트를 사용하여 대시보드 쿼리 미리보기: 대화형 분석을 사용하여 대시보드와 기본 모델을 쿼리할 수 있는 대시보드 데이터 에이전트를 생성합니다. 대시보드 에이전트는 관리 패널의 Looker의 Gemini 페이지에서 대시보드 에이전트 사용 설정 설정이 사용 설정된 경우에 사용할 수 있습니다. 대시보드 요약은 관리 패널의 Looker의 Gemini 페이지에서 대시보드 요약 사용 설정 설정이 사용 설정된 경우에 사용할 수 있습니다.
  • 고급 분석: 대화형 분석 내의 고급 분석 기능은 자연어 질문을 Python 코드로 변환하고 해당 코드를 실행합니다. 표준 SQL 기반 쿼리와 비교할 때 고급 분석 기능에서 Python을 사용하면 더 복잡한 분석과 시각화가 가능합니다.
  • 삽입: 다른 Looker 콘텐츠 유형과 마찬가지로 HTML iframe 태그를 사용하여 웹사이트 또는 애플리케이션에 대화형 분석을 삽입할 수 있습니다. 대화형 분석은 사용자가 Looker 로그인으로 인증되는 비공개 삽입과 사용자가 자체 애플리케이션을 통해 인증되는 서명된 삽입을 모두 지원합니다.
  • 참여 및 토큰 사용량 모니터링: Looker 시스템 활동 콘텐츠에 액세스할 수 있는 사용자는 대화형 분석 에이전트 및 대화에 대한 사용자 참여에 대해 자세히 알아보고 사용자의 토큰 사용량을 모니터링할 수 있습니다. 대화형 분석 대시보드는 관리 패널의 시스템 활동 섹션에서 사용할 수 있습니다. 토큰 사용량에 대한 정보는 대화형 분석 모니터링 가능성 프리뷰 기능이 사용 설정된 경우에 사용할 수 있습니다.
  • 트리거된 에이전트 워크플로 미리보기: Explore 또는 Explore 데이터 에이전트와의 독립형 대화에서 자연어 쿼리를 통해 직접 측정항목 기반 알림 및 모니터링을 설정합니다. 에이전트 워크플로는 관리 패널의 Looker의 Gemini 페이지에서 에이전트 워크플로 설정이 사용 설정된 경우에 사용할 수 있습니다.

데이터 에이전트와 대화 비교

데이터 에이전트 와 채팅하면 단일 Explore 와 표준 대화를 나누는 것보다 몇 가지 주요 이점이 있습니다. Explore에서 대화를 시작하면 특정 데이터 소스를 자연어로 빠르게 쿼리할 수 있지만 데이터 에이전트는 조직 전체에서 맞춤설정하고 공유할 수 있는 전문 독립형 분석가로 작동합니다.

데이터 에이전트는 Explore와의 대화보다 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 여러 Explore와 채팅: Explore와의 대화에서는 한 번에 하나의 Explore만 쿼리할 수 있습니다. 하지만 데이터 에이전트는 최대 5개의 고유한 Explore에 연결할 수 있으므로 사용자는 교차 도메인 분석을 실행하고 더 포괄적인 답변을 받을 수 있습니다.
  • Looker 대시보드와 채팅: 대시보드와 채팅하면 대화형 분석에서 대시보드뿐만 아니라 대시보드의 기본 Explore도 쿼리하는 데 사용할 수 있는 대시보드 데이터 에이전트를 만듭니다.
  • 작성된 컨텍스트: 다음 리소스를 포함하여 표준 Explore 대화에서 사용할 수 없는 커스텀 안내를 데이터 에이전트에 제공할 수 있습니다.
    • 표준 쿼리: 에이전트에 자연어 질문과 확인된 Looker 쿼리 쌍을 제공하여 일반적인 비즈니스 패턴을 고정하고 모델의 모호성을 크게 줄일 수 있습니다.
    • 비즈니스 용어집: 에이전트의 안내 내에서 직접 조직별 전문 용어 또는 약어를 정의할 수 있습니다.
    • 페르소나 프레임워크: 에이전트에 특정 역할 또는 전문 지식을 할당하여 대화에 일관된 어조와 전문적인 판단을 설정할 수 있습니다.
  • 에이전트 전문화: 대화의 단일 일반 인터페이스를 사용하는 대신 수익 에이전트 또는 운영 에이전트와 같이 다양한 비즈니스 단위를 위한 전문 에이전트를 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 더 안내된 분석 환경을 제공하여 사용자를 요구사항과 가장 관련성이 높은 특정 필드와 필터로 안내할 수 있습니다.
  • 공동작업 및 재사용: Explore 대화는 일반적으로 한 명의 사용자로 제한되지만 데이터 에이전트는 조직의 다른 구성원과 공유할 수 있습니다. 공유를 통해 여러 사용자가 관리자 또는 데이터 전문가가 개발한 동일한 작성된 컨텍스트와 거버넌스를 활용할 수 있습니다.
  • 커스텀 동작: 기본 필터를 사용하는 것과 같이 엄격한 요구사항 내에서 작동하도록 에이전트를 구성할 수 있습니다. 예를 들어 '기간이 언급되지 않은 경우 항상 지난 6개월을 기본값으로 사용'합니다. 이러한 가드레일을 통해 에이전트가 조직의 특정 거버넌스 및 보안 표준 내에서 작동할 수 있습니다. Explore에서 필드를 숨겨 데이터 에이전트가 쿼리에서 필드를 사용하지 못하도록 할 수도 있습니다.

다음 표는 이러한 유형의 대화와 데이터 에이전트의 주요 차이점을 요약한 것입니다.

대화형 분석 기능 주요 사용 사례 진입점 공유 기능 제한사항
Explore 대화
  • 단일 Looker Explore의 표준 자연어 쿼리.
  • 특정 데이터 세트에 관한 관련 질문을 개별 세션으로 구성.
  • 빠른 및 생각 질문 모드를 활용합니다.
  • Explore에서 대화 시작 을 선택합니다.
  • 대화형 분석 페이지에서 대화 탭을 선택합니다.
 일반적으로 한 명의 사용자로 제한됩니다 (공유 불가).
  • 한 번에 하나의 Explore만 쿼리할 수 있습니다.
  • 작성된 컨텍스트 또는 안내 (예: 표준 쿼리, 페르소나, 비즈니스 용어집)가 없습니다.
  • 조직의 여러 비즈니스 단위에 대한 에이전트 전문화가 없습니다.
  • 새 Explore 환경을 사용하는 경우 대화 시작 옵션을 사용할 수 없습니다.
Explore 데이터 에이전트
  • 조직의 특정 비즈니스 단위 (예: 수익 에이전트, 운영 에이전트)를 위해 설계된 전문 독립형 데이터 분석 에이전트입니다.
  • 최대 5개의 연결된 Explore를 사용하는 교차 도메인 분석입니다.
  • 가드레일을 적용하고 정확성을 개선하기 위해 커스텀 안내, 표준 쿼리, 비즈니스 용어집, 페르소나 프레임워크를 포함하는 작성된 컨텍스트입니다.
  • 사용 설정된 경우 Python 코드 실행을 사용하는 고급 분석입니다.
  • 명시적 explore 권한이 필요하지 않습니다.
 대화형 분석 페이지에서 에이전트 탭을 선택합니다. 콘텐츠 액세스 권한 (보기 또는 관리자 액세스 권한, 수정)을 부여하여 조직의 다른 사용자와 공유할 수 있습니다. Gemini Enterprise (미리보기)와 같은 외부 애플리케이션에 게시할 수도 있습니다.
  • Explore의 기본 모델에 대한 access_data 및 기타 권한이 필요합니다 (에이전트를 공유해도 Explore에 대한 액세스 권한이 부여되지 않음).
  • 피벗 또는 커스텀 필드가 포함된 표준 쿼리를 지원하지 않습니다.
대시보드 에이전트
  • 특정 Looker 대시보드 및 해당 쿼리 연결 타일에 대한 직접 자연어 쿼리입니다.
  • 커스텀 안내를 사용하여 대시보드에서 에이전트 동작을 큐레이팅하고 맞춤설정합니다.
  • 액세스는 대시보드 수준 권한 (대시보드의 액세스 관리, 수정) 및 모델 권한을 통해 엄격하게 관리됩니다.
 대시보드에서 이 대시보드와 채팅하기 를 선택합니다. 다른 사용자와 공유할 수 없습니다.
  • 개별적으로 공유할 수 없습니다.
  • 대화형 분석 페이지에 표시되지 않습니다. 대시보드 에이전트와의 대화는 대시보드 메뉴에서 사용할 수 있는 최근 대화 페이지에서만 액세스할 수 있습니다.
  • 대시보드 및 쿼리 연결 타일의 컨텍스트로 제한됩니다.
  • LookML 대시보드에서는 커스텀 안내를 사용하여 대시보드 에이전트 동작을 맞춤설정하는 것이 지원되지 않습니다.
  • 고급 분석 기능은 지원되지 않습니다.

대화형 분석은 어떻게 작동하나요?

대화형 분석은 를 위한 Gemini를 사용하여 자연어 질문을 해석하고 데이터를 기반으로 Looker에서 답변을 제공합니다. Google Cloud Looker 시맨틱 모델(데이터의 LookML 정의)을 진실의 소스로 사용하여 응답이 정확하고 일관되도록 합니다. 대화형 분석은 LookML에서 정의되므로 '수익' 또는 '이탈'과 같은 측정항목에 대한 비즈니스 정의를 해석하고 이러한 정의를 사용하여 정확하고 일관된 질문을 제공할 수 있습니다.

대화형 분석은 특정 데이터 및 비즈니스 컨텍스트에서 응답을 그라운딩하기 위해 여러 기법을 사용합니다.

  • LookML 스키마: 요청이 시작될 때 대화형 분석은 연결된 Explore에서 스키마를 가져옵니다. 대화형 분석은 LookML 모델의 매개변수를 여러 가지 방법으로 사용합니다.
    • 필드 식별: 스키마의 메타데이터는 대화형 분석이 관련 필드에 집중하는 데 도움이 됩니다. 이 메타데이터에는 name, label, description, type, dimension_group과 같은 LookML 매개변수가 포함됩니다. 이러한 매개변수는 대화형 분석이 사용자 질문의 용어를 올바른 필드에 매핑하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 description은 필드에 대한 비즈니스별 용어 또는 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 대화형 분석은 hidden 매개변수를 사용하는 필드를 무시합니다.
    • 응답 형식 지정: 대화형 분석은 사용자 친화적인 필드 이름 지정에 label 매개변수를 사용하고 응답에서 데이터 형식 지정에 value_format 매개변수를 사용합니다.
  • 쿼리 생성: 대화형 분석은 데이터베이스를 직접 쿼리하는 대신 쿼리에서 사용할 필드, 필터, 정렬, 제한을 결정합니다. 그런 다음 Looker는 기본 LookML 모델을 사용하여 쿼리를 구성하고 실행합니다. 이 프로세스는 사용자가 Explore 인터페이스와 상호작용하는 방식과 유사합니다. Looker는 LookML 모델을 기반으로 쿼리 구성을 처리하므로 대화형 분석은 복잡한 조인 로직 또는 필드 정의를 이해할 필요가 없습니다. 쿼리 생성을 통해 모든 쿼리가 LookML 모델에 정의된 조인 로직, 필터링, 집계, 데이터 권한을 준수하도록 할 수 있습니다. 쿼리를 생성하려면 대화형 분석에서 필터에 사용할 올바른 값을 결정해야 합니다. 이러한 값은 기본 데이터의 값과 정확히 일치하거나 와일드카드와 같은 고급 필터 표현식이어야 합니다. 대화형 분석은 사용자가 자연어 질문에 포함하는 값과 필터에 필요한 정확한 값 간의 불일치를 해결하기 위해 allowed_value에서 parameter 필드로 정의된 값을 사용하고 도구를 사용하여 필드의 특정 값을 확인할 수 있습니다.
    • 샘플 데이터: 대화형 분석이 패턴을 학습하거나 필터 값과 정확히 일치하는 항목을 찾는 데 도움이 되도록 필드에서 최대 100개의 값을 반환합니다.
    • 퍼지 검색: 사용자 입력을 기반으로 검색어 집합을 생성하고 측정기준에 검색어가 있는지 확인하여 적절한 필터 값을 찾습니다. 샘플 데이터와 퍼지 검색은 모두 Looker의 추천 API를 사용하므로 suggestions, suggest_explore, suggest_dimension과 같은 LookML 매개변수의 영향을 받습니다.
  • 분석: Looker가 쿼리를 실행한 후 대화형 분석은 쿼리 결과를 분석하여 사용자 질문에 답합니다. 대화형 분석은 다음과 같은 방법으로 결과를 분석할 수 있습니다.

대화형 분석은 Looker 시맨틱 모델을 활용하여 기본 데이터 복잡성을 이해할 필요 없이 BigQuery, AlloyDB, Redshift, Snowflake, Databricks와 같은 다양한 플랫폼의 데이터에 액세스할 수 있으며 모든 응답이 일관되고 통제되도록 합니다.

대화형 분석 데이터 에이전트는 어떻게 작동하나요?

대화형 분석 데이터 에이전트는 Looker 개발자가 정의하는 인스턴스의 LookML 스키마와 에이전트를 만들거나 수정할 때 작성하는 에이전트 안내라는 두 가지 기본 입력을 기반으로 응답합니다.

데이터 에이전트는 쿼리에서 선택할 LookML 필드와 적용할 필터, 정렬, 제한을 결정해야 합니다. 이를 정확하게 수행하기 위해 쿼리의 자연어를 자체 에이전트 안내 및 데이터의 LookML 스키마에 다음과 같은 방법으로 매핑합니다.

  1. 시맨틱 용어 매핑: 사용자는 질문에서 비즈니스 전문 용어를 자주 사용합니다. 에이전트는 에이전트 안내와 LookML 필드 메타데이터를 사용하여 쿼리를 해석합니다. 예를 들어 '새 비즈니스를 얼마나 했나요?'라는 쿼리의 경우 데이터 에이전트는 '새 비즈니스'를 월간 반복 수익을 계산하는 측정값에 매핑할 수 있습니다. '가장 중요한 고객은 누구인가요?'라는 쿼리의 경우 데이터 에이전트는 '가장 중요한'을 사용 횟수에, '고객'을 고객 이름 이라는 측정기준에 매핑할 수 있습니다.
  2. 필드 값 매핑: 에이전트는 전문 도구를 사용하여 데이터를 샘플링하거나 퍼지 검색을 실행하여 '캘리포니아' 또는 '슬림핏 청바지'와 같은 특정 데이터 포인트를 찾습니다. 예를 들어 사용자가 '청바지'를 요청하면 에이전트는 제품 이름 필드에서 퍼지 검색을 트리거하여 데이터베이스에서 정확한 문자열 일치 항목을 찾을 수 있습니다. 사용자가 '뉴욕'을 요청하면 도시 필드인가요 아니면 주 필드인가요? 에이전트는 데이터를 샘플링하여 '뉴욕'이 포함된 필드를 확인하거나 명확한 설명을 요구하는 질문을 해야 할 수 있습니다.
  3. 쿼리 예시로 개선: 데이터 에이전트 안내에서 '표준 쿼리'라는 특정 질문 및 답변 예시를 제공하여 일반적인 쿼리 또는 중요한 쿼리의 정확성을 개선할 수 있습니다.

그런 다음 Looker는 이러한 필드의 LookML 정의와 필드 정의, 액세스 권한 또는 사용자 속성, 사용자 정의 대시보드 필터, 복잡한 Liquid 또는 조인 로직을 포함하여 Explore에 정의된 기타 로직을 사용하여 데이터베이스로 전송되는 쿼리를 구성합니다. 에이전트는 전체 SQL 쿼리를 작성하지 않으므로 데이터를 '이해'할 필요가 없으며 더 정확하고 결정론적으로 작동할 수 있습니다.

에이전트가 LookML을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Looker에서 대화형 분석 구성하기 권장사항 문서 페이지를 참고하세요.

문서 목록

Looker의 Gemini 기능의 규정 준수 기능 이해

대화형 분석은 아직 FedRAMP 높음 또는 FedRAMP 중간 승인 경계에 포함되지 않습니다. Looker 인스턴스에 Looker의 Gemini 설정을 사용 설정하기 전에 승인 기관과 Google Cloud를 위한 Gemini Google Cloud's 규정 준수 서비스가 조직의 요구사항을 충족하는지 논의하세요.

Looker (Google Cloud 핵심 서비스) 인스턴스의 경우 사용 가능한 각 Assured Workloads 제어 패키지는 해당 패키지의 변경 요구사항 및 프로세스가 충족되면 기본 제공에 Looker의 Gemini 기능을 추가합니다. Looker의 대화형 분석은 연결된 Looker (Google Cloud 핵심 서비스) 인스턴스의 규정 준수 기능을 준수합니다. 단, 다음 예외가 있습니다.

저장 데이터에 대한 데이터 상주 (DRZ) 지원은 모든 Looker 고객에게 제공됩니다. 대화형 분석과 연결된 모든 저장 데이터는 Looker 인스턴스 내에 엄격하게 상주하며 단일 리전으로 제한됩니다. 전송 중인 데이터와 머신러닝 (ML)은 전역 서비스를 사용하여 처리됩니다.

유럽연합의 규정 준수

이제 유럽연합 (EU) 기반 고객에게 EU 관할권 내에서 데이터 처리를 사용 설정하는 현지화된 처리 옵션을 사용할 수 있습니다. 이 옵션을 사용하면 Looker의 대화형 분석 트래픽이 EU 다중 리전 엔드포인트를 통해 라우팅되므로 EU 고객 데이터가 EU 내에서 처리됩니다.

현지화된 처리는 대시보드 데이터 에이전트를 제외한 Looker의 모든 대화형 분석 기능과 모든 Looker API 대화형 분석 엔드포인트에 적용됩니다. Conversational Analytics API에는 적용되지 않습니다.

이 옵션은 허용 목록을 통해 사용할 수 있습니다. Looker 대화형 분석 EU ML 처리 허용 목록에 등록하려면 Looker ML 처리 EU 요청 양식을 작성하세요. 용량은 제한되어 있습니다. 등록은 기능별 '사용 가능한' 기준으로 부여되며 서비스 처리량에 영향을 미칠 수 있습니다. 등록되면 확인 이메일이 전송됩니다.

의견 보내기

다음 옵션 중 하나를 선택하여 대화형 분석의 개별 응답에 관해 Google에 의견을 제공할 수 있습니다.

  • thumb_up 대답이 마음에 들어요: 응답이 도움이 되었음을 나타냅니다.
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