얼마 전 DataFam Seoul 2026에서 태블로 앰버서더로 'Prep부터 Dashboard까지, Tableau Agent 제대로 쓰는 법'을 발표했습니다.
준비 내내 맴돈 질문이 하나 있었는데요.
"ChatGPT에 엑셀 올려도 분석해주는데, 굳이 태블로 안의 Agent를 써야 하나?"
제 나름의 답을 정리해봤습니다.
⚠️왜 AI에게 데이터 분석을 100% 맡길 수 없을까
실무의 데이터 분석은 결국 이런 질문에 답하는 일인데요.
"가장 ROAS 좋은 상품/매체 뭐야?"
"KPI 설정해야 하는데 과거 평균 지표 뭐야?"
이 질문에 답하려면 네이버·메타·구글애즈·GA 데이터가 한 테이블에 있어야 합니다. 그런데 현실은
· 매번 엑셀로 각각 다운로드해서 손으로 붙여넣고
· impressions vs 노출수, KRW vs USD처럼 항목명·수치 기준이 플랫폼마다 다르고
· '조회수' 정의도 제각각이라 매번 수동 수정
기준을 명확히 정하지 않고 이런 데이터들을 그냥 던졌을 때 연산이 정확히 되는지를 100% 신뢰하기 어렵습니다.
데이터 분석에 있어 답변 품질의 근원은 프롬프트가 아니라 메타데이터입니다.
: 같은 숫자라도 우편번호·사번은 측정값이 아니라 문자열·차원이어야 하고, 연도는 날짜여야 하죠. 필드의 유형·특성·역할 3가지가 결과를 결정합니다. 태블로와 같은 데이터 플랫폼은 최적의 데이터 분석을 위한 기본적인 기반을 잡아주어 더 정확한 데이터 분석을 가능케 합니다.
💪Tableau Agent가 강력한 지점
1️⃣ 데이터 분석 전반에서 함께 합니다.
Cloud·Desktop(계산 생성, 차트 생성), Prep(데이터 정제 및 연산), Catalog(필드 설명 자동 생성), Pulse(이상치 탐지), Dashboards(자동 요약)까지.
여기에 MCP 서버 URL 하나로 Claude·ChatGPT·Slack에서 태블로 데이터에 직접 묻는 외부 연결도 제공됩니다.
2️⃣ 수식 5개가 한 문장으로 해결됩니다
"상위그룹명을 '_'을 기준으로 나눠줘. 3번째부터 브랜드명, 캠페인명, 캠페인목적, 타겟, 플랫폼명 필드로 지정해줘"
이 한 문장으로 분할 계산식 5개가 스텝으로 자동 구성돼요. 한땀한땀 수정하던 예전보다 훨씬 간편해졌죠.
3️⃣ 뭘 물을지 막막하면 [제안] 버튼
Agent가 데이터를 보고 질문 3개를 대신 뽑아줍니다.
🤝그래서 다른 AI는 안 쓰냐구요?
저는 분업으로 활용합니다. 필드 분포 화면을 캡처해서 ChatGPT나 Claude에 보내고 Agent용 프롬프트를 받은 다음, 그걸 태블로 Agent에 넣어 데이터 위에 실행하는 거죠.
: 그럼 AI의 똑똑함과 태블로의 정확성을 둘 다 가져갈 수 있습니다.
현재 행사 종료 후 다시보기 영상 신청 페이지가 열렸는데요!
https://lnkd.in/gMAcjWA5
💬발표 자료가 필요하신 분은 댓글 남겨주세요. DM으로 보내드리겠습니다. 📩