디노도 딥쿼리(Denodo DeepQuery): "왜?"를 해결하는 심층 분석 AI - IT / Tech Daily

디노도 딥쿼리(Denodo DeepQuery)는 디노도(Denodo Technologies)의 최신 생성형 AI(Generative AI) 기능으로, 기업 데이터를 활용해 복잡한 비즈니스 질문에 실시간으로 답변을 제공하는 강력한 도구입니다. 전통적인 생성형 AI나 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 방식이 단순히 데이터를 검색하거나 요약하는 데 그쳤다면, 딥쿼리는 데이터를 분석하고, 원인을 조사하며, 그 결과를 투명하게 설명하는 "딥 리서치(Deep Research)" 기능을 제공합니다.

이 도구는 기업의 다양한 시스템과 부서, 데이터 형식에 걸쳐 있는 데이터를 실시간으로 통합하여, "왜 이런 일이 일어났는가?"와 같은 복잡한 질문에 답할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, "지난 분기에 고객 이탈률이 왜 증가했는가?" 또는 "특정 지역에서 매출이 감소한 이유는 무엇인가?"와 같은 질문에 대해, 딥쿼리는 여러 데이터 소스를 분석하고 논리적이고 구조화된 답변을 몇 분 안에 제공합니다.

디노도 딥쿼리의 핵심 기능 ( ▶ 디노도 딥쿼리 소개 영상 바로가기 )

1. 실시간 데이터 통합 및 접근

딥쿼리는 디노도 플랫폼의 데이터 가상화(Data Virtualization) 기술을 기반으로, 여러 시스템에 흩어져 있는 데이터를 실시간으로 통합합니다. 이는 마치 도서관 사서가 여러 책장에서 필요한 책을 즉시 찾아주는 것과 같습니다. 판매 데이터는 CRM 시스템에, 고객 피드백은 콜센터 로그에, 재무 데이터는 ERP 시스템에 흩어져 있을 수 있습니다. 딥쿼리는 이런 데이터를 별도의 데이터 복사나 파이프라인 구축 없이 통합해 분석합니다.

2. 복잡한 질문에 대한 딥 리서치

딥쿼리는 단순히 "무엇이 일어났는가?"를 넘어 "왜 일어났는가?"를 분석합니다. 예를 들어, "지난 분기에 펀드 유출이 급증한 이유는 무엇인가?"라는 질문이 주어지면, 딥쿼리는 판매, 재무, HR, 고객 로그 등 여러 소스의 데이터를 분석해 원인을 찾아내고, 그 결과를 투명한 추론 경로와 함께 제시합니다. 이는 마치 탐정이 사건의 단서를 모아 논리적으로 결론을 도출하는 과정과 비슷합니다.

3. 외부 데이터 활용

딥쿼리는 기업 내부 데이터뿐만 아니라 공개 데이터, 외부 애플리케이션, 거래 파트너의 데이터를 활용해 분석의 깊이를 더합니다. 특정 지역의 고객 이탈 원인을 분석할 때, 지역 경제 상황이나 경쟁사의 프로모션 데이터를 추가로 반영해 더 풍부한 통찰을 제공합니다.

4. 설명 가능한 AI

딥쿼리는 단순히 답변을 제공하는 데 그치지 않고, 그 답변에 도달한 과정을 투명하게 설명합니다. 이는 마치 선생님이 학생에게 답을 알려주며 풀이 과정을 단계별로 설명하는 것과 같습니다. 이런 투명성은 기업이 AI의 결과를 신뢰하고, 규제 준수를 보장하는 데 필수적입니다.

5. Denodo AI SDK와의 통합

딥쿼리는 디노도 AI SDK의 일부로 제공되며, 사전 구축된 API를 통해 개발자들이 자체 에이전트, 코파일럿, 또는 도메인별 애플리케이션에 딥쿼리 기능을 쉽게 통합할 수 있도록 지원합니다. 또한, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP, Model Context Protocol)을 지원해 다른 MCP 준수 시스템과의 호환성을 보장합니다.

디노도 딥쿼리의 작동 원리

딥쿼리의 작동 방식을 이해하기 위해, 간단한 비유를 들어 보겠습니다. 여러분이 회사에서 "지난 분기 매출이 왜 떨어졌는가?"라는 질문을 던졌다고 가정해 봅시다. 전통적인 방식이라면, 분석가가 각 부서(판매, 마케팅, 재무 등)에서 데이터를 수집하고, 이를 통합해 분석한 뒤 보고서를 작성하는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다. 하지만 딥쿼리는 이 과정을 자동화합니다.

1. 질문 분해: 딥쿼리는 복잡한 질문을 더 작은 검색 가능한 부분으로 나눕니다. 예를 들어, "매출 감소 이유"를 분석하려면 판매 데이터, 고객 행동, 시장 상황 등을 각각 조사합니다.

2. 데이터 검색: 여러 시스템(CRM, ERP, 콜센터 로그 등)과 외부 데이터 소스에서 관련 데이터를 실시간으로 가져옵니다.

3. 통합 및 분석: 데이터를 통합하고, AI 추론 모델을 사용해 원인을 분석합니다. 예를 들어, 특정 제품의 판매 감소가 경쟁사의 신제품 출시와 관련이 있는지 확인합니다.

4. 결과 제시: 분석 결과를 구조화된 보고서 형태로 제공하며, 각 결론의 근거를 명확히 설명합니다.

이 과정은 마치 여러 전문가가 팀을 이루어 빠르게 정보를 수집하고 분석해 보고서를 작성하는 것과 같습니다. 하지만 딥쿼리는 이를 몇 분 안에 수행할 수 있습니다.

디노도 딥쿼리의 활용 사례

1. 금융 산업: 펀드 유출 원인 분석

금융 기업이 "지난 분기에 펀드 유출이 급증한 이유는 무엇인가?"라는 질문을 던졌을 때, 딥쿼리는 투자 데이터, 고객 행동, 시장 동향, 경쟁사 활동 등을 분석해 원인을 파악합니다. 특정 지역의 경제 상황 악화나 경쟁사의 새로운 금융 상품 출시가 영향을 미쳤을 수 있습니다.

2. 소매업: 고객 이탈 분석

소매 기업이 "특정 지역에서 고객 유지율이 왜 감소했는가?"를 물으면, 딥쿼리는 판매 기록, 고객 피드백, 지역별 프로모션 데이터, 심지어 소셜 미디어 트렌드까지 분석해 원인을 제시합니다. 배송 지연이나 경쟁사의 가격 할인이 주요 원인일 수 있습니다.

3. 스포츠 산업: 성과와 연봉 상관관계

NBA 구단이 "선수의 연봉과 경기 성과 간의 상관관계는 무엇인가?"를 물으면, 딥쿼리는 선수 통계, 연봉 데이터, 팀 성과 등을 통합해 상관관계를 분석합니다. 이는 단일 테이블에 답이 없는 복잡한 질문이지만, 딥쿼리는 여러 테이블을 탐색해 종합적인 보고서를 작성합니다.

4. 헬스케어: 환자 데이터 분석

헬스케어 기업이 "특정 질병의 재발률이 왜 증가했는가?"를 물으면, 딥쿼리는 환자 기록, 치료 데이터, 외부 연구 데이터를 통합해 원인을 분석합니다. 이는 의료진이 더 나은 치료 전략을 세우는 데 도움을 줄 수 있습니다.

디노도 딥쿼리의 장점

1. 시간 절약: 기존에 며칠 걸리던 복잡한 분석을 몇 분 안에 완료합니다.

2. 비즈니스 민첩성: 실시간 데이터 접근을 통해 빠른 의사결정을 지원합니다.

3. 비기술자 친화적: 기술적 지식이 없는 비즈니스 사용자도 복잡한 질문을 던지고 답변을 받을 수 있습니다.

4. 데이터 거버넌스 준수: 모든 데이터는 관리되고 규제된 상태로 처리되므로, 데이터 보안과 규제 준수를 보장합니다.

5. 확장성: Denodo AI SDK와 통합되어 개발자들이 맞춤형 AI 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다.

디노도 딥쿼리와 기존 AI의 차이점

디노도 딥쿼리는 기존의 생성형 AI나 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 방식과 비교해 독특한 차별점을 제공합니다. 기존 AI 도구와 RAG 방식은 주로 정적인 문서나 색인된 데이터를 기반으로 단순한 사실 기반 질문에 답하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 반면, 딥쿼리는 실시간 데이터 통합, 복잡한 원인 분석, 그리고 투명한 추론 과정을 통해 한 차원 높은 분석을 제공합니다.

주요 차별점

• 데이터 접근 방식: 기존 생성형 AI는 사전에 색인된 데이터나 정적 문서에 의존하며, RAG는 검색된 문서를 요약하거나 재구성해 답변을 생성합니다. 딥쿼리는 디노도의 데이터 가상화 기술을 활용해 CRM, ERP, 외부 API 등 다양한 소스에서 실시간으로 데이터를 통합합니다. 예를 들어, "지난 분기 매출이 100억 원이었다"는 단순한 답변을 넘어, 매출 감소의 원인을 여러 시스템의 데이터를 분석해 제시합니다.

• 질문 처리 능력: 기존 AI는 "무엇"에 대한 질문(예: "지난 분기 매출은?")에 적합하지만, "왜"와 같은 복잡한 원인 분석에는 한계가 있습니다. 딥쿼리는 "왜 매출이 감소했는가?"와 같은 질문에 대해 판매 데이터, 고객 피드백, 시장 동향을 통합해 원인을 분석하고, 그 결과를 논리적으로 설명합니다.

• 설명 가능성: 딥쿼리는 분석 결과뿐만 아니라 그 결과를 도출한 과정(데이터 소스, 추론 경로)을 투명하게 제공합니다. 이는 규제 준수(예: GDPR, HIPAA)나 내부 감사에서 중요한 역할을 합니다. 반면, 기존 AI는 종종 "블랙박스"처럼 작동해 결과의 근거를 명확히 설명하지 못합니다.

• 외부 데이터 통합: 딥쿼리는 기업 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터(공개 데이터, 거래 파트너 데이터)를 실시간으로 활용해 더 깊은 통찰을 제공합니다. 예를 들어, 고객 이탈 원인을 분석할 때 지역 경제 데이터나 경쟁사의 프로모션 정보를 반영할 수 있습니다.

• 개발자 친화성: 딥쿼리는 Denodo AI SDK를 통해 개발자들이 맞춤형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하며, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 다른 시스템과의 호환성을 제공합니다. 기존 AI 도구는 주로 최종 사용자 중심의 챗봇이나 대화형 인터페이스에 초점이 맞춰져 있습니다.

비교표: 디노도 딥쿼리 vs 기존 AI 도구 vs RAG

기능	디노도 딥쿼리	기존 생성형 AI	RAG (검색 증강 생성)
데이터 소스	실시간 데이터 가상화(CRM, ERP, 외부 API 등)	사전 색인된 정적 데이터	검색된 문서 및 데이터베이스
질문 유형	"무엇" + "왜" (원인 분석 포함)	주로 "무엇"	"무엇" + 간단한 요약
설명 가능성	투명한 추론 경로 제공	제한적 (블랙박스)	일부 설명 가능, 하지만 제한적
외부 데이터 활용	내부 + 외부 데이터 실시간 통합	제한적 (주로 내부 데이터)	검색된 외부 문서에 의존
실시간 분석	실시간 데이터 통합 및 분석	사전 학습된 데이터 기반	검색 결과 기반, 실시간성 제한적
개발자 통합	Denodo AI SDK, MCP 지원	제한적 (주로 최종 사용자 인터페이스)	API 제공, 하지만 복잡한 통합에 한계

예시로 이해하기

예를 들어, 소매 기업이 "지난 분기 특정 매장에서 매출이 20% 감소한 이유는 무엇인가?"라는 질문을 던졌다고 가정해 봅시다.

• 기존 생성형 AI: "매출이 20% 감소했습니다"와 같은 단순한 사실을 제공하거나, 사전 학습된 데이터에 기반해 일반적인 답변(예: "경제 상황 때문일 수 있습니다")을 제시할 가능성이 높습니다.

• RAG: 매장 데이터베이스나 관련 보고서를 검색해 "배송 지연이 발생했다"는 요약된 답변을 제공할 수 있지만, 원인 분석은 깊이 들어가지 않습니다.

• 딥쿼리: 매장 판매 데이터, 고객 피드백, 지역 경제 데이터, 경쟁사 프로모션 등을 실시간으로 통합해 "배송 지연(30% 영향), 경쟁사의 가격 할인(50% 영향), 지역 경제 악화(20% 영향)"와 같은 구체적인 분석을 제공하며, 각 원인의 근거를 데이터 소스와 함께 설명합니다.

이처럼 딥쿼리는 단순히 데이터를 검색하거나 요약하는 데 그치지 않고, 복잡한 비즈니스 질문에 대한 깊은 분석을 제공합니다.

디노도 딥쿼리의 현재 상태와 접근 방법

2025년 7월 기준, 디노도 딥쿼리는 비공개 프리뷰(Private Preview) 단계에 있으며, 곧 일반 제공이 시작될 예정입니다. 디노도는 AI 액셀러레이터 프로그램(AI Accelerator Program)을 통해 선별된 기업들에게 딥쿼리 기능을 조기에 체험할 기회를 제공하고 있습니다. 이 프로그램에 참여하면 딥쿼리의 기능을 테스트하고, 디노도 제품 팀과 협력해 미래 개발 방향을 제안할 수 있습니다.

또한, 딥쿼리는 디노도 플랫폼의 확장 가능한 컴포넌트로 개발되고 있으며, Denodo AI SDK를 통해 개발자들이 이를 다양한 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

디노도 딥쿼리의 한계와 주의점

1. 데이터 품질 의존성: 딥쿼리의 분석 결과는 입력 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 데이터가 부정확하거나 최신이 아니면, 분석 결과도 신뢰도가 떨어질 수 있습니다.

2. 복잡한 설정: 데이터 가상화 환경을 처음 설정하는 기업은 초기 구축에 시간과 리소스가 필요할 수 있습니다.

3. 외부 데이터의 신뢰성: 외부 데이터 소스를 활용할 경우, 해당 데이터의 출처와 정확성을 검증하는 체계가 필요합니다.