기업에는 매일 방대한 양의 데이터가 생성되고 축적되고 있지만, 정작 필요한 정보를 얻기 위해서는 보고서를 일일이 분석하거나 SQL, DAX와 같은 전문 지식이 필요한 경우가 있습니다. 이는 곧 데이터를 충분히 보유하고 있어도 이를 효과적으로 활용하기까지는 여전히 높은 진입장벽이 존재한다는 것을 알 수 있습니다.
생성형 AI의 발전은 이러한 데이터 활용 방식에도 새로운 변화를 가져오고 있습니다. 이제는 복잡한 쿼리를 직접 작성하지 않아도 자연어 질문만으로 원하는 데이터를 조회하고 분석 결과를 확인할 수 있는 환경이 점차 확대되고 있습니다.
Microsoft Fabric의 데이터 에이전트(Data Agent)는 생성형 AI를 활용해 데이터 분석의 진입장벽을 낮춰주는 대표적인 기능입니다. 데이터 에이전트는 조직 내 데이터와 연동되어 사용자의 질문을 이해하고, AI가 적절한 쿼리를 생성해 필요한 정보를 제공합니다. 데이터 구조를 모두 이해하지 않아도 대화하듯 질문만 입력하면 원하는 답변을 얻을 수 있어, 데이터 분석의 접근성을 크게 높여주는 것이 특징입니다.
이번 포스팅에서는 Microsoft Fabric 데이터 에이전트가 어떤 기능을 제공하는지 살펴보고, Power BI 보고서를 기반으로 데이터 에이전트를 생성하는 방법부터 실제 질의를 통해 데이터를 분석하는 과정까지 단계별로 소개해 드리겠습니다.
“Microsoft Fabric 데이터 에이전트(Data Agent)란?
Microsoft Fabric 데이터 에이전트는 생성형 AI를 활용하여 사용자의 질문을 이해하고, 연결된 데이터를 기반으로 필요한 정보를 제공하는 AI 기반 데이터 분석 도구입니다. 사용자가 자연어로 질문하면 AI가 데이터 구조를 이해한 뒤 적절한 쿼리를 생성하여 그 결과를 표나 차트 등 다양한 요약 형태로 제공합니다. 데이터 에이전트를 활용하게 되면 “지난달 매출이 가장 높은 제품은 무엇인가요?”, “지역별 매출 현황을 그래프로 보여주세요.”와 같은 질문만으로도 필요한 정보를 빠르게 확인할 수 있습니다.
💡 데이터 에이전트의 주요 특징
- 자연어 기반 데이터 질의
복잡한 코딩 없이 질문을 입력하면 AI가 의미 체계 모델을 기반으로 정확한 답변을 제공합니다.
* 의미 체계 모델(Semantic Model) : 데이터를 사람이 이해하기 쉬운 형태로 정리해 놓은 데이터 구조- 다양한 데이터 소스 연동
Power BI 의미 체계 모델, 웨어하우스, 레이크하우스 등 Fabric의 다양한 데이터 소스와 연결하여 조직의 데이터를 기반으로 답변을 생성합니다.- 맞춤형 응답 제공
조직에서 사용하는 특정 용어 정의나 답변 형식, 분석 기준 등을 지침으로 설정할 수 있어 일관되고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.- 확장성(MCP 지원)
에이전트 스토어, Copilot Studio, Azure AI Foundry 등 AI 플랫폼 및 Microsoft 365와 통합하여 게시할 수 있습니다.
✅ 데이터 에이전트 사용 전 준비 사항
데이터 에이전트를 사용하기 위해서는 적절한 라이선스와 데이터 환경이 구성되어 있어야 합니다. 본격적인 활용 방법을 알아보기 전, 다음 조건을 충족하고 있는지 먼저 확인해 보시기 바랍니다.
위 조건이 모두 충족되었다면 Power BI에서 생성한 보고서를 Microsoft Fabric 작업 영역에 업로드한 후, 이를 기반으로 데이터 에이전트를 생성하고 실제 질의를 수행하는 과정을 차례대로 살펴보겠습니다.
| 1. Power BI 보고서 생성하기
데이터 에이전트는 연결된 데이터를 기반으로 답변을 생성하기 때문에 먼저 분석에 활용할 데이터를 준비해야 합니다. 먼저 Power BI Desktop에서 빈 보고서를 생성한 후, [데이터 가져오기] 메뉴에서 [Excel 통합 문서]를 클릭하여 샘플 데이터를 불러옵니다.
필요한 Date, Product, Sales 테이블을 선택하여 데이터를 로드합니다.
데이터 로드가 완료되면 헤더에 날짜, 카테고리, 서브 카테고리, 모델 정보를 선택할 수 있는 슬라이서를 배치하고, 판매 개수와 판매 금액을 확인할 수 있는 카드 및 차트를 추가합니다. 슬라이서를 배치하면 데이터 에이전트가 해당 조건을 기반으로 질의 결과를 검증하는 데 활용할 수 있습니다.
이렇게 생성한 Power BI 보고서는 이후 Fabric 작업 영역에 업로드하여 데이터 에이전트의 데이터 원본으로 활용할 수 있습니다. 이제 다음 단계로 넘어가서, 생성한 보고서를 Microsoft Fabric 작업 영역에 업로드해 보겠습니다.
| 2. Fabric 작업 영역에 보고서 업로드하기
Microsoft Fabric의 [작업 영역] 메뉴에서 [새 작업 영역]을 클릭하여 이름, 설명, 도메인 등 필요한 정보를 입력하고, ‘Fabric 및 Power BI 작업 영역 형식’을 Fabric으로 설정합니다.
(만약 Fabric 라이선스가 없을 경우, 패브릭 평가판을 활성화하여 60일간 무료로 기능을 체험할 수 있습니다.)
원격 컴퓨팅 리소스 선택까지 완료되면 [적용]을 클릭하여 작업 영역 생성을 완료하고, Power BI 보고서를 업로드합니다.
보고서가 업로드되면 보고서와 연결된 의미 체계 모델이 함께 생성되며, 이후 데이터 에이전트가 해당 데이터를 참조하여 자연어 질의에 응답할 수 있게 됩니다.
| 3. 데이터 에이전트 생성하기
보고서가 업로드된 작업 영역에서 [+ 새 항목]을 클릭한 후, ‘데이터 분석 및 학습’ 항목에서 [데이터 에이전트]를 선택합니다.
데이터의 이름을 입력하면 기본 설정 화면이 나타나고, 여기에서 에이전트가 참조할 데이터 원본을 추가할 수 있습니다. 데이터 원본 추가 화면에서는 앞 단계에서 업로드한 의미 체계 모델을 선택합니다.
필요에 따라서는 에이전트 지침을 설정하여 AI가 답변을 생성할 때 참고하는 가이드 역할을 지정할 수 있습니다. 예를 들어 “모든 답변은 표 형태로 제공”, “매출은 부가세 제외 금액 기준으로 계산”과 같은 규칙을 설정하면 보다 일관된 응답을 받을 수 있습니다.
이후 Explorer 영역에서 데이터 에이전트가 활용할 테이블을 선택하고, 상단의 [게시] 버튼을 클릭합니다. 필요한 테이블만 지정하면 AI가 참조하는 데이터 범위를 명확하게 제한할 수 있어 불필요한 데이터까지 분석되는 것을 방지할 수 있습니다.
생성할 데이터 에이전트에 대한 설명을 입력한 후, 다시 한번 [게시] 버튼을 클릭하여 배포를 완료합니다.
| 4. 데이터 에이전트 활용하기
데이터 에이전트를 통해 사용자는 복잡한 보고서를 직접 탐색하거나 필터를 조정하지 않아도 채팅만으로 질문을 입력하여 필요한 데이터를 조회하고 분석할 수 있습니다.
예시로 앞서 업로드한 보고서에 영문으로 되어있는 슬라이서 제목과 데이터를 한글로 대치하여 작성하고, 특정 조건에 대한 판매 현황을 표와 그래프 형태로 요청해 보겠습니다.
Power BI 보고서에서 동일한 조건을 직접 적용하여 비교해 본 결과, 데이터 에이전트가 정확한 데이터를 기반으로 답변했음을 확인할 수 있습니다.
추가로 데이터 에이전트는 Fabric 환경뿐만 아니라 Fabric Copilot과도 연계하여 사용할 수 있습니다. Copilot에서 데이터 에이전트를 선택하여 질문을 입력하면 동일한 데이터를 기반으로 정확한 분석 결과를 확인할 수 있습니다.
Microsoft Fabric 데이터 에이전트는 생성형 AI를 활용해 누구나 자연어만으로 데이터를 조회하고 분석할 수 있도록 지원하는 기능입니다. 복잡한 SQL이나 DAX를 작성하지 않아도 필요한 정보를 빠르게 확인할 수 있어 데이터 분석의 진입장벽을 낮출 수 있습니다.
이번 글에서는 Power BI 보고서를 기반으로 데이터 에이전트를 생성하고, 실제 데이터를 질의하는 전 과정을 살펴보았습니다. 보고서를 Fabric 작업 영역에 업로드한 뒤 데이터 에이전트를 연결하면 사용자는 대화하듯 질문만 입력해도 표와 그래프 형태의 분석 결과를 손쉽게 확인할 수 있습니다.
이제 생성형 AI와 데이터 플랫폼의 결합이 확대되면서 데이터를 활용하는 방식 또한 한층 더 직관적이고 쉽게 변화할 것으로 예상됩니다. Microsoft Fabric 데이터 에이전트는 데이터를 분석하는 방식뿐 아니라 조직의 데이터 활용 문화와 의사결정 방식까지 변화시키는 중요한 도구입니다.
Microsoft Fabric 데이터 에이전트를 활용하여 빠르고 효율적인 데이터 분석 환경을 경험해 보시기 바랍니다.
Microsoft Fabric이 궁금하다면 ?
왜 기업들은 데이터 통합 솔루션으로 ‘Microsoft Fabric’을 채택하는가?
