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대규모 AI 에이전트를 배포하는 조직은 종종 정형 데이터와 비정형 데이터 간의 중요한 경계에 직면합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트 문서, 이메일, PDF를 분석하는 데 탁월하지만, 가공되지 않은 엔터프라이즈 데이터베이스를 처리할 때는 어려움을 겪을 수 있습니다. 한편, 표준 자연어-SQL(NL2SQL) 모델은 데이터베이스 스키마의 구조를 추측하는 경우가 많아 예측 불가능한 쿼리, 일관성 없는 지표, 그리고 사용자의 신뢰를 저해하는 AI 오류로 이어질 수 있습니다.
Gemini Enterprise는 직관적인 채팅 인터페이스를 통해 모든 직원이 Google AI의 장점을 활용할 수 있도록 지원하며, 이는 업무 환경에서 AI를 접할 수 있는 단일 관문 역할을 합니다. 이제 Looker의 관리형 시맨틱 레이어가 Gemini Enterprise 내 구조화된 데이터의 신뢰할 수 있는 기반이 되어 모든 Gemini Enterprise 사용자가 신뢰할 수 있는 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스를 이용할 수 있도록 지원합니다. 이 통합을 통해 Looker 분석가와 관리자는 에이전트 간(A2A) 프로토콜을 사용하여 대화형 에이전트를 Gemini Enterprise 환경에 기본적으로 배포할 수 있습니다. 이제 조직은 AI 기반 태스크포스팀에게 실시간 분석 기능을 갖춘 강력하고 신뢰할 수 있는 도구를 제공하고, 일상적인 업무 워크플로 외에도 자연어로 탐색할 수 있도록 지원할 수 있습니다. Gemini Enterprise에서 대화형 에이전트를 쉽게 제공함으로써 접근성을 높이고 데이터 기반 문화를 조성하는 동시에 도입 장벽을 낮출 수 있습니다.
구조화된 데이터와 비구조화된 데이터에 의미론적 기반을 제공합니다.
Looker의 시맨틱 레이어를 Gemini Enterprise와 결합하면 구조화된 데이터베이스와 비구조화된 문서를 모두 한 곳에서 일반 영어로 쿼리할 수 있습니다. 여러 대시보드와 다른 도구를 오가며 데이터를 이해하는 대신, 팀은 정량적 지표를 실제 상황과 즉시 연결하여 문제를 해결하고 의사 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.
Gemini Enterprise에서 사용할 수 있도록 Looker 에이전트를 게시합니다.
인공지능의 환각을 최소화하세요
일반적인 AI 챗봇에게 비정형 클라우드 데이터베이스를 기반으로 “매출”이나 “이탈률”을 계산해달라고 요청하면, 어떤 테이블을 조인해야 하는지, 어떤 필터를 적용해야 하는지, 어떤 타임스탬프를 신뢰해야 하는지 등을 추측해야 합니다. 이로 인해 같은 질문을 하는 사람이 완전히 다른 답변을 받는 경우가 발생할 수 있습니다.
Looker의 시맨틱 레이어는 이러한 추측을 없애고 코드화된 데이터 형태로 Gemini Enterprise에 중요한 컨텍스트를 제공하여 에이전트가 확정적이고 예측 가능한 응답을 제공할 수 있도록 합니다.
Gemini Enterprise 사용자가 Gemini Enterprise에서 비즈니스 KPI를 요청하면 해당 요청은 Looker 에이전트로 직접 전달됩니다. 시맨틱 레이어는 버전 관리되는 비즈니스 로직을 기반으로 확정적이고 정확한 SQL을 생성합니다. 이를 통해 경영진이 “매출”을 요청할 때 추측이 아닌 정확하고 관리되는 기업 지표를 얻을 수 있습니다.
강력한 거버넌스와 안전한 접근 관리
AI를 기업 데이터 웨어하우스에 도입할 때 데이터 거버넌스와 보안은 매우 중요합니다. 기업은 기업 정보가 허술하게 수집, 인덱싱되거나 엄격한 권한 설정 없이 노출되는 위험을 감수할 수 없습니다.
Looker와 Gemini Enterprise의 통합은 위험 부담이 없는 패스스루 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 데이터를 처리하지만 영구 저장소에 기록하지 않습니다. Gemini Enterprise는 기본 데이터베이스 레코드를 수집, 복제 또는 저장하지 않습니다 . 대신, 이 통합은 다음과 같은 핵심 원칙을 준수하며 A2A 프로토콜을 통해 보안성 높고 안전하게 작동합니다.
- OAuth 인증: Gemini Enterprise 내에서 Looker 에이전트와 상호 작용하려면 최종 사용자는 안전한 일회성 OAuth 동의를 제공해야 합니다. 이를 통해 사용자의 Gemini 세션이 특정 Looker 자격 증명에 연결됩니다.
- 강력한 거버넌스 시행: 아키텍처가 실시간 패스스루 쿼리에 기반하므로 Looker의 기존 행 수준 및 열 수준 액세스 제어가 유지됩니다.
- 엄격한 보안 격리: 사용자가 Looker 플랫폼 내에서 민감한 급여 또는 재무 데이터 행 등을 볼 권한이 없는 경우, Looker 에이전트는 Gemini 환경에서 해당 데이터에 대한 접근을 적극적으로 제한합니다. 검색을 간소화하기 위해 에이전트 갤러리에 에이전트를 게시하더라도, 사용자가 설정한 보안 제어를 우회할 수는 없습니다.
기술적 역량 및 기업 준비 상태
A2A 프로토콜을 통해 Looker 에이전트를 Gemini Enterprise에 기본적으로 배포하면 시스템이 더욱 스마트해질 뿐만 아니라 보안을 희생하지 않고도 상호 작용성과 상호 운용성이 향상됩니다. 이번 릴리스에서 제공되는 몇 가지 기능은 다음과 같습니다.
풍부한 시각적 상호작용: 차트 지원
사용자가 Gemini Enterprise 내에서 Looker 에이전트와 상호 작용할 때, 플랫폼은 텍스트 설명에 그치지 않고 직관적인 대화형 데이터 차트를 제공합니다. 사용자가 월별 판매 실적이나 지역별 분포와 같은 시각적 추세를 요청하면, Looker 에이전트는 데이터베이스 응답을 풍부하고 프레젠테이션에 바로 활용할 수 있는 시각화 자료로 변환하여 채팅창에 바로 표시합니다.
참고: Looker 26.12 릴리스 이전에 Gemini Enterprise에 Looker 에이전트를 게시한 경우, 향상된 시각화 기능을 활용하려면 에이전트를 업데이트하거나 새로 고치는 것이 좋습니다 .
1차 및 3차 에이전트와의 상호 운용성
Gemini Enterprise에 게시된 Looker 에이전트는 다양한 에이전트 및 데이터 소스 간의 컨텍스트를 이해할 수 있습니다. 표준 통신 프레임워크를 활용하여 이러한 에이전트는 Deep Research Agent 와 같은 다른 Google Cloud 에이전트 또는 외부 타사 에이전트와 구조화되고 관리되는 인사이트를 안전하게 공유하여 구조화된 워크플로를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 다중 에이전트 오케스트레이션이 가능하며, 기업 운영 에이전트가 Looker 에이전트에서 데이터를 가져와 별도의 생산성 또는 공급망 워크플로에 제공할 수 있습니다.
Looker 기반 사용자 인증
엔터프라이즈 거버넌스를 유지하기 위해 이 통합은 강력한 ID 중심 인증 모델을 구현합니다. 사용자는 일회성 OAuth 동의를 제공해야 하며, 이를 통해 활성 Gemini Enterprise 세션이 기본 Looker 자격 증명에 안전하게 연결됩니다. 이는 데이터베이스에 접근하는 모든 대화형 쿼리가 사용자 수준에서 인증되도록 보장하고, 기존 Looker 권한 구조, 행 수준 데이터 액세스 필터 및 열 수준 마스킹 규칙을 예외 없이 적용합니다.
Gemini Enterprise의 신뢰할 수 있는 데이터
Gemini Enterprise는 안전한 단일 아키텍처를 통해 글로벌 디지털 태스크포스를 구축하고, 개발자, 직원 및 고객을 위해 Google AI의 최고 기능을 활용하여 비즈니스 역량을 강화할 수 있도록 지원합니다.
Looker와 Gemini Enterprise의 통합은 비즈니스 사용자에게 신뢰할 수 있는 데이터 분석 기능을 제공할 뿐만 아니라 풍부한 상호 작용 기능, 시각적 차트 및 데이터 스토리텔링 기능을 일상적인 업무 공간에 직접 통합합니다. 비즈니스 사용자는 이러한 에이전트 기반의 새로운 업무 방식을 도입하면서 단순히 텍스트 답변만 얻는 것이 아니라, 운영 지표를 생생하게 보여주고 복잡한 인사이트를 제공하는 프레젠테이션용 시각화 자료를 활용할 수 있게 됩니다.
시작하려면 Gemini Enterprise에서 데이터 에이전트를 게시하여 에이전트의 사전 정의된 컨텍스트 및 분석 기능을 조직 전체에서 사용할 수 있도록 하는 방법을 알아보세요.
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