AI 통합 업무 플랫폼 기업 엠클라우드브리지가 자사의 대화형 분석 에이전트인 ‘Ai 365 데이터 에이전트(Ai 365 Data Agent)’로 차세대 AI+비즈니스 인텔리전스(BI) 시장 공략 강화에 나선다고 밝혔다.

 

엠클라우드브리지에 따르면 2026년 BI·애널리틱스 시장은 정적 대시보드와 수동 리포트 중심에서 벗어나, AI 데이터 분석·생성형BI·대화형 데이터 분석이 결합된 분석 환경으로 빠르게 이동하고 있다.

 

Ai 365 데이터 에이전트는 이미 다양한 고객 PoC와 프로젝트를 통해 검증된 솔루션으로, 기업의 데이터 환경 위에 자연어 분석·설명형 인사이트·업무 자동화를 결합해 대화형 분석 체계로의 전환을 지원하는 것이 특징이다. 엠클라우드브리지는 해당 솔루션과 교육·컨설팅 역량을 결합해, 국내 기업의 BI 환경을 차세대 AI+BI 체계로 단계적으로 고도화한다는 전략이다.

 

 

가트너(Gartner), 포레스터(Forrester) 등 글로벌 리서치 기관들은 증강 분석(Augmented Analtics)과 생성형 AI, 에이전트 기반 AI(Agentic AI)가 결합되면서, 사용자가 직접 대시보드를 탐색하기보다 자연어로 질문하고, 자동으로 분석과 후속 조치를 수행하는 환경이 확산될 것으로 전망한다.

 

이와 같은 흐름 속에서 엠클라우드브리지의 Ai 365 데이터 에이전트는 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric), 데이터브릭스(Databricks), 스노우플레이크(Snowflake), 애져(Azure), 온프레미스 DB, 파일 저장소, 업무 SaaS 등 다양한 데이터 소스를 연결해, 자연어 기반 질의와 분석, 자동 요약, 보고서 생성, 알림, 업무 자동화까지 전 과정을 에이전트들이 수행하는 플랫폼이다.

 

플랫폼 사용자는 “지난 분기 제품군별 매출과 이익률을 요약하고, 주요 변동 요인을 정리해줘”와 같은 질문만으로도, 데이터 조회·분석·시각화·인사이트 도출 결과를 한 번에 제공받을 수 있다.

 

현재 엠클라우드브리지는 제조·유통·제약 등 다양한 산업에서 Ai 365 데이터 에이전트 기반 대화형 분석을 적용시키고 있다.

 

한 제조 기업 PoC에서는 MES, ERP, 설비 IoT 데이터를 연계해 “설비별 불량률 추이와 주요 원인 공정을 알려줘”와 같은 질의를 통해 품질 이슈를 조기에 파악하고, 설비 점검·작업 조건 변경 등의 후속 조치를 자동 워크플로우로 연계함으로써 품질 관련 보고·분석 리드타임을 단축했다.

 

또 다른 유통 기업에서는 매장·상품·채널별 매출·재고 데이터를 통합해 “이번 주 프로모션 효과가 높았던 상품 Top 10과 재고 소진 위험 매장을 알려줘”와 같은 질문에 대한 인사이트를 기반으로 자동 보충 발주·물류 배차 요청까지 연계해, 프로모션 성과 분석과 재고 운영 효율을 동시에 높이는 데 활용하고 있다.

 

엠클라우드브리지가 수행한 PoC 및 고객 프로젝트에서 Ai 365 데이터 에이전트를 도입한 조직은, 정기 보고서·대시보드 제작·유지에 투입되던 시간을 최소 30% 이상 절감하는 동시에, 현업 부서의 자체 데이터 분석 비중을 높이는 성과를 보인 것으로 나타났다. 또한 다양한 시스템에 흩어져 있던 데이터를 하나의 자연어 인터페이스에서 접근할 수 있게 되면서, 데이터 활용 속도와 협업 효율이 함께 향상됐다는 평가다.

 

엠클라우드브리지 이혁재 대표는 “최근 BI 환경은 단순히 지표를 시각화하는 수준을 넘어, 사용자와 데이터가 서로 질문과 응답을 주고받는 AI 데이터 분석과 생성형 BI 기반 대화형 분석 체계로 발전하고 있다"며, "엠클라우드브리지는 Ai 365 데이터 에이전트를 중심으로 이러한 변화에 선제적으로 대응해, 고객사의 기존 데이터·BI 인프라를 차세대 AI+BI 환경으로 업그레이드하는 데 주력하고 있다”고 밝혔다.

 

헬로티 이동재 기자 |