[Webinar VOD] AI Agent 데이터 분석 - HEARTCOUNT 2.0 출시

AI Agent가 스스로 설계하고, 실행하는 데이터 분석

🤖 AI 도구는 넘쳐나는데, 내 데이터 분석은 왜 여전히 어려울까

AI 성능은 나날이 좋아지고 있지만,막상 내 데이터를 가져다 쓰려고 하면 여전히 막막합니다. 도구가 없어서가 아닙니다. 묻는 방법을 몰라서도 아닙니다. 질문 하나에 답 하나를 줄 뿐, 알아서 데이터 분석가처럼 분석하지 않기 때문입니다.

🚀 데이터 분석을 설계하고 실행하는 AI Agent, HEARTCOUNT 2.0

HEARTCOUNT 2.0은 그 지점에서 시작했습니다. AI agent가 질문 의도를 바탕으로 분석 흐름을 계획하고, SQL을 생성/검증해 결과를 만들고, 차트와 인사이트로 정리해 결과를 내는 분석. 이번 웨비나에서 데이터 분석 AI Agent가 실제로 어떻게 일하는지 직접 확인해보세요.

웨비나 다시보기

웨비나 목차

0:00 ~ 웨비나 오프닝 및 서비스 소개

2:30 ~ 세션 1. AI Agent 데이터 분석

28:58 ~ 세션 2. HEARTCOUNT 2.0 라이브 데모

43:02 ~ 세션 3. Q&A

• 사전 질문
  • Q1. HEARTCOUNT만의 한국어 Text2SQL 엔지니어링 노하우는 무엇인가요?
  • Q2. 데이터 분석에 있어 사전에 어디까지 정의가 필요하고, 프롬프트 수정 등 사용자가 컨트롤할 수 있는 범위는 어디까지인가요?
  • Q3. AI 에이전트를 실제 업무에 도입할 때, 데이터 보안 문제는 어떻게 해결하고 계신가요?
  • Q4. '정책적 시사점'을 도출하기 위해 어떻게 활용할 수 있을까요?
  • Q5. 현재 데이터 분석 업계의 주요 동향과 향후 AI 에이전트가 바꿀 미래는 무엇인가요? 또 AI가 데이터 분석을 자동화하는 시대, 데이터 분석가의 비전은 어디에 있을지도 궁금합니다.
• 현장 질문
  • Q. 에이전트 구성 요소 중에 '컨텍스트'도 중요할텐데요. HEARTCOUNT 서비스를 처음 도입하는 서비스 일 때 해당 컨텍스트를 어떻게 학습해서 정확도를 높일 수 있을 지 궁금합니다.