데이터 분석 자동화, RPA와 AI Agent로 바뀌는 실무 구조

많은 기업에서 데이터 분석은 자동화되고 있습니다. 하지만 실무에서는 여전히 같은 분석을 반복하고, 같은 데이터를 다시 정리하는 일이 계속 발생합니다.

문제는 기술이 아니라, 분석이 작동하는 방식에 있습니다. 실제 기업에서 데이터 분석은 일회성 프로젝트보다 반복되는 업무에 더 가깝습니다.

매출 변화 원인 분석, 고객 행동 변화 확인, 채널별 성과 비교, 이탈 가능 고객 식별과 같은 요청은 지속적으로 발생합니다. 문제는 이러한 요청을 처리하기 위해 매번 데이터를 다시 추출하고 정리하며 분석 구조를 구성해야 한다는 점입니다.

결국 분석 자체보다 준비 작업에 더 많은 시간이 소요되는 구조가 만들어집니다. 기존 자동화 방식의 한계 기존 분석 환경에서는 대부분 다음과 같은 흐름으로 업무가 이루어집니다.

데이터를 시스템에서 추출 → 엑셀 또는 분석 도구에서 전처리 → 분석 로직 구성 → 결과 정리 및 보고 이 과정은 분석 요청이 발생할 때마다 반복되며, 동일한 데이터가 여러 단계에서 중복 가공되...