[솔루션 가이드] 디딤365 '디딤T2SQL' 자연어 기반 SQL 생성으로 데이터베이스 활용 극대화

텍스트 투 SQL(이하 Text-to-SQL) 기술은 인공지능(AI) 자연어 처리(NLP)를 활용해 사용자의 자연어 입력을 SQL 쿼리로 변환하는 기술이다. 최근 데이터 분석과 비즈니스 인텔리전스(BI) 수요가 급증하면서, AI 기반 Text-to-SQL 기술이 빠르게 성장하고 있다. 2024년 한국의 관련 연구 논문은 전년도 1편에서 17편으로 증가했으며, 오픈AI 등 대형 AI 모델이 이 기술을 지원하면서 사용자의 쿼리 이해도가 향상되고 있다. 이에 따라 SQL을 모르는 비전문가도 쉽게 데이터베이스를 활용할 수 있게 되면서, 기업의 데이터 접근성과 활용도가 크게 향상되고 있다.

데이터 분석 혁신을 주도하는 ‘디딤T2SQL’

디딤365가 개발한 한국어 기반 Text-to-SQL 솔루션 '디딤T2SQL(DidimT2SQL)'은 비개발자도 데이터베이스를 쉽게 활용할 수 있도록 △한국어 기반 SQL 자동 생성 △SQL 시각화 △데이터 거버넌스 강화를 통해 기업의 데이터 분석 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있다.

디딤365는 내부 테스트를 거쳐 마케팅 솔루션과 연동하였으며, SQL을 모르는 직원도 10분 이내에 고객 세그먼트를 추출할 수 있음을 확인했다. 금융, 제조, 마케팅 등 다양한 산업에서 적용 가능성이 높아, 시장에서 큰 주목을 받고 있다.

디딤365의 한국어 기반 Text-to-SQL AI 솔루션 '디딤T2SQL' 서비스 구성도

한국어 입력으로 비개발자도 데이터베이스 활용 극대화

디딤T2SQL은 테이블명을 알지 못해도 SQL을 생성할 수 있는 'Chat SQL' 기능을 제공하며, 기존 Text-to-SQL 솔루션의 한계를 극복했다. 이 솔루션은 사용자가 한국어로 질문을 입력하면, 자동으로 적절한 SQL 쿼리를 생성하여 데이터베이스에서 원하는 정보를 추출할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 SQL을 전혀 모르는 사용자도 데이터베이스를 쉽게 활용할 수 있으며, 직관적인 인터페이스를 통해 신속한 데이터 분석이 가능하다.

또한, 이 솔루션은 데이터 활용의 효율성을 극대화하는 기능을 포함하고 있다. 한국어 기반 SQL 자동 생성 기능을 통해 사용자는 복잡한 SQL 문법을 몰라도 자연어만으로 쿼리를 작성할 수 있으며, 이를 통해 비개발자도 데이터베이스를 효과적으로 활용할 수 있다. 쿼리 자동화 기능은 단순 반복 작업을 줄여 사용자가 중요한 업무에 집중할 수 있도록 하며, SQL 생성 엔진과 멀티턴 대화 엔진을 결합해 실시간 데이터 추출을 지원한다.

협업과 운영 효율 및 보안성 강화

부서 간 협업을 강화하는 기능도 포함되어 있다. 디딤T2SQL은 같은 조직 내에서 통일된 용어를 사용하도록 유도하여 데이터 활용의 일관성을 높이며, SQL 시각화 기능을 통해 데이터 분석 결과를 직관적으로 이해할 수 있도록 지원한다. 또한, SQL 큐레이션 기능을 통해 과거 쿼리 패턴을 분석하고 최적화된 SQL을 추천함으로써 팀별 업무 효율성을 향상시킨다.

데이터베이스 운영의 효율성과 보안성을 강화하는 기능도 제공된다. 관계형 데이터베이스의 접근 안전성을 확보하고 장애를 예방할 수 있도록 지원하며, 중앙 집중식 데이터 거버넌스 체계를 갖추어 조직의 데이터 정책과 보안 조치를 준수하도록 돕는다.

데이터 활용도 최대 300% 향상, 데이터 추출 90% 단축

디딤T2SQL은 기업들의 데이터 접근성과 업무 효율성을 향상한다. 비개발자도 한국어만으로 데이터베이스를 활용할 수 있게 되면서 전사적 데이터 활용도가 300% 이상 증가했다. 또한, 기존 SQL 추출 방식이 8단계에서 1단계로 간소화되면서 데이터 추출 시간이 90% 이상 단축되었다.

리소스 최적화 효과도 기대된다. 데이터팀이 반복적으로 수행하던 단순 SQL 쿼리 지원 업무가 줄어들면서, IT 인력이 보다 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 되었다. 또한, 데이터베이스의 과부하를 방지하여 IT 리소스의 활용이 더욱 최적화되었다.

이를 통해 기업은 데이터 기반 의사결정을 더욱 정확하고 신속하게 내릴 수 있으며, 전사적으로 동일한 데이터를 활용함으로써 일관된 인사이트를 도출할 수 있게 되었다. 부서 간 원활한 협업도 촉진되면서 데이터 활용의 전반적인 효율성이 높아졌다.

금융권 마케팅 업무 효율화

A은행은 기존 마케팅 고객 세그먼트 추출을 위해 IT부서와 협업해야 했으며, 평균 3일 이상이 소요됐다. 또한, 원클릭 타겟팅 추출 시 100번 이상의 체크와 선택이 필요해 업무 효율성이 저하됐다.

디딤T2SQL 도입 후, 마케팅팀은 자연어 입력만으로 즉시 SQL을 생성해 고객 데이터를 추출할 수 있게 됐다. 그 결과, 데이터 추출 시간이 3일에서 10분 이내로 단축되었으며, SQL 나레이션 기능을 활용해 SQL에 대한 이해도 역시 향상됐다. 이를 통해 마케팅 캠페인의 신속한 론칭이 가능해졌으며, IT부서와의 협업 부담이 줄어들었다.

단계별 고도화로 기업 맞춤형 솔루션 제공

디딤365는 디딤T2SQL의 성능을 지속적으로 고도화하며, 기업 맞춤형 솔루션을 제공할 계획이다. 향후 3단계의 확장 로드맵을 통해 금융, 제조, 공공 등 다양한 산업에서 활용할 수 있도록 개선해 나갈 예정이다.

1단계에서는 디딤365의 마케팅 솔루션인 디딤CM(DidimCM)과 챗 SQL 기능을 통합하여, SQL 생성과 멀티턴 대화 엔진을 도입할 계획이다. 이를 통해 마케팅, 영업 등 데이터 활용이 필수적인 부서에서 SQL 작성 부담을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

2단계에서는 금융권을 대상으로 특화된 Text-to-SQL 엔진을 개발하고, 금융 도메인에 최적화된 모델을 구축할 예정이다. 금융 데이터를 보다 정확하고 신속하게 분석할 수 있도록, 증강 데이터 생성 자동화 파이프라인을 활용하여 학습 및 평가용 데이터셋을 구성할 계획이다. 이를 통해 금융권 고객들이 보다 효율적으로 데이터를 분석하고 의사결정을 내릴 수 있도록 지원할 예정이다.

3단계에서는 SQL 에디터, 시각화, 인사이트 분석, 백오피스 기능 등 풀스택 SQL 솔루션을 구축하여, 기업이 데이터 기반 의사결정을 보다 쉽고 직관적으로 내릴 수 있도록 지원할 계획이다. 또한, BI 툴과의 연계를 강화하여 기업이 보유한 데이터를 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 지원할 예정이다.

디딤365는 Text-to-SQL 기술을 기반으로 기업 내 데이터 분석을 자동화하는 AI 기반 데이터 분석 에이전트 서비스를 구축할 계획이다. 이를 통해 기업들이 보다 신속하게 데이터 기반의 비즈니스 인사이트를 도출하고, 기민한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원할 것이다.

[알림] 전자신문인터넷과 GTT KOREA가 오는 3월 27일 서울 양재동 엘타워에서 개최하는 'Data Insight & Security Summit 2025'에서는 “데이터와 AI 통합, 비즈니스 혁신의 중심에 서다”를 주제로 가속되는 데이터와 AI 통합을 중심으로 기업들이 직면한 문제를 해결하고, 비즈니스 혁신을 실현하기 위한 전략을 제시한다.

유은정 기자 judy6956@etnews.com

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