마지막 편집일: 2026년 10월 26일
인테그럴 애드 사이언스의 기업 데이터 및 AI 담당 수석 이사인 마스 다우어는 자신이 ‘BI 왜 문제’라고 부르는 내용으로 시작했습니다. 대시보드에 별도로 연결된 AI 코파일럿은 차트를 요약하고 필터를 나열하는 데에는 능숙하지만, 특정 수치가 잘못된 이유를 설명할 방법이 없습니다.
다우어는 dbt 자체의 jaffle_shop 데모 프로젝트를 통해 그 격차를 보여주었다. 대시보드에서는 식품 매출이 높게 나타나지만, 상세 분석을 진행해 보면 실제로는 스무디인데도 식품으로 분류된 Tangaroo라는 제품이 표시된다.
대시보드의 내장형 AI에 질문해도, 기존의(잘못된) 태그만 다시 답으로 반환됩니다. 이는 코파일럿이 BI 계층의 골드 테이블에만 접근할 수 있을 뿐, 그 아래 dbt 모델에 저장된 비즈니스 로직에는 접근할 수 없기 때문입니다. 기존 해결 방식은 긴 수동 추적 과정을 필요로 했습니다: Looker에서 LookML로, 다시 dbt로, 여러 모델에 걸쳐 컴파일된 SQL을 확인한 뒤, 웨어하우스에서 검증 쿼리를 실행하는 방식으로, 때로는 오후 한나절이 걸리기도 했습니다.
Dauer의 팀은 세 개의 MCP 서버에 연결된 하나의 에이전트를 구축했습니다: 계보, 모델 메타데이터 및 컴파일된 SQL을 위한 dbt MCP 서버; Unity Catalog에 의해 관리되는 읽기 전용 Databricks SQL MCP 서버; 그리고 BI 접근을 위한 Looker MCP 서버입니다.
라우터 뒤에서 에이전트는 네 명의 전문가로 분리되며, Looker 해결사, dbt 분석가, Databricks 분석가, 그리고 Looker 자체의 대화형 분석 기능으로 구성됩니다. 또한 질문을 하는 상대에 따라 전문적인 기술적 세부 정보를 포함한 ‘분석 모드’ 또는 쉬운 영어로 설명하는 ‘비즈니스 모드’로 답변할 수 있습니다.
라이브 데모에서 에이전트는 스무디 오분류 문제를 다시 CASE 문으로 추적하고, 로직이 변경되면 또 어떤 부분이 깨질지 점검한 뒤, QA 관련 질문이 이미 첨부된 Jira 티켓을 작성했습니다. 이 모든 작업이 3분도 채 걸리지 않았습니다. 같은 세션에서 추가로 두 건의 조사가 이어졌으며, 총 약 6분 만에 세 가지 질문에 대한 답변을 완료했고, BI 계층을 벗어나는 사람은 단 한 명도 없었습니다.
거버넌스는 추가 비용 없이 제공됩니다: 에이전트는 각 MCP 서버가 이미 부여한 접근 권한을 그대로 상속하므로, 엔드투엔드로 읽기 전용이며 사용자가 이미 볼 수 없는 데이터를 노출할 수 없으며, 실행되는 모든 쿼리는 웨어하우스의 감사 추적에 기록됩니다.
다우어는 자신의 팀이 이미 다음 단계를 고민하고 있다고 언급하며, 인간이 병합 전에 검토한 뒤 에이전트가 수정 패치 요청을 직접 작성하도록 하는 방안을 추진 중이라고 밝혔다.
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