데이터 분석과 보고를 위한 AI 에이전트
데이터 분석 AI 에이전트는 데이터를 추출하고 정제·분석해 결과를 보고하는 등 분석가의 사무 업무를 수행하는 소프트웨어입니다. Monmo AI 에이전트는 자체 컴퓨터에서 일정에 맞춰 SQL을 작성하고, 데이터 행을 확인하며, 대시보드를 최신 상태로 유지하고 주간 보고서를 전달합니다. 공유 기록을 변경하기 전에는 승인을 요청합니다. 무엇을 측정하고 어떤 결정을 내릴지는 직접 정합니다.
업데이트: 2026-11-13 · 무료로 시작하세요. 유료 요금제는 월 $15부터입니다.
업무 기술서를 항목별로 살펴보세요
각 항목은 이 역할의 일반적인 업무 기술서에 나오는 담당 업무입니다. 옆에는 에이전트가 해당 업무를 어떻게 처리하고 어디까지 스스로 수행하는지 표시했습니다.
- 직접 처리조사, 자료 검토, 초안 작성, 제작 작업입니다. 결과물을 회사 밖으로 보내지 않습니다.
- 승인 후 처리마지막 단계에서 전송, 게시, 결제 또는 기록 변경이 이루어지므로, 먼저 확인 카드를 보여드립니다.
- 준비는 에이전트가, 결정은 직접이 업무는 직접 판단하셔야 합니다. 에이전트가 관련 사실과 권장안을 정리해 드립니다.
- 직접 맡을 일전화, 대면 회의, 서명, 관계 관리는 직접 맡습니다.
| # | 업무 기술서의 항목 | 에이전트의 처리 방식 | 스스로 처리하는 범위 |
|---|---|---|---|
| 01 | SQL 쿼리로 데이터베이스와 기타 소스에서 데이터를 추출합니다. | 질문과 테이블 정의를 바탕으로 SQL을 작성한 뒤, BigQuery나 Snowflake처럼 선택한 데이터베이스 연결을 통해 실행하거나 자체 브라우저에서 도구의 콘솔로 실행합니다. 각 쿼리는 결과와 함께 Google Sheets에 저장합니다. | 직접 처리 |
| 02 | 데이터를 정제·검증·결합하고 중복, 누락, 이상값을 확인합니다. | 별도 지시가 없으면 Google Sheet나 Excel 내보내기 파일의 사본에서 작업합니다. 중복 행을 제거하고 날짜와 통화 형식을 통일하며 공통 키로 데이터를 결합합니다. 모든 변경 사항과 해결하지 못한 행은 메모 탭에 기록합니다. | 직접 처리 |
| 03 | 데이터를 분석해 추세, 패턴, 이상값을 찾습니다. | 자체 컴퓨터의 데이터 도구로 각 지표를 주, 세그먼트, 채널별로 나누어 분석합니다. 변화가 평소 주간 변동 폭보다 큰지 확인하고, Google Sheets에 각 이상값과 그 근거가 되는 행을 표시합니다. | 직접 처리 |
| 04 | 핵심 지표를 추적하는 대시보드와 차트를 만들고 관리합니다. | Google Sheets에 지표별 차트와 목표선을 담은 요약 탭을 대시보드로 만들고 매주 월요일 전에 갱신합니다. Tableau 등에서 팀이 이미 공유 중인 대시보드를 변경할 때는 승인을 기다립니다. | 직접 처리 |
| 05 | 관리자와 다른 팀을 위한 주간·월간 정기 보고서를 작성합니다. | 매주 월요일 8:00에 최신 데이터로 Google Slides의 KPI 보고서를 다시 만들고, 각 수치 옆에 지난주 수치와 목표를 표시합니다. 보고서는 먼저 본인에게 전달됩니다. 관리자나 다른 팀에 이메일로 보내기 전에는 승인을 요청합니다. | 직접 처리 |
| 06 | 개별 비즈니스 질문에 맞춤 분석으로 답합니다. | 예를 들어 March에 환불이 늘어난 이유를 메시지나 음성 메모로 편하게 물어보세요. 관련 행을 추출하고 두세 가지 설명을 검토한 뒤, 쿼리와 차트, 아직 불확실한 내용을 담아 한 페이지짜리 Google Doc으로 답합니다. | 직접 처리 |
| 07 | 데이터 준비와 정기 보고서 작성의 반복 단계를 자동화합니다. | 한 번 검토한 보고서를 정기 업무로 만듭니다. 매월 첫 영업일처럼 정한 일정에 따라 같은 쿼리와 검증, 양식을 적용합니다. 데이터 소스가 변경되거나 작업 단계가 실패하면 알려줍니다. | 직접 처리 |
| 08 | 숫자가 보여주는 것과 보여주지 못하는 것을 쉬운 말로 요약합니다. | 분석가가 아닌 사람도 읽을 수 있도록 각 보고서 앞에 다섯 줄로 요약합니다. 무엇이 얼마나 바뀌었는지, 원인으로 무엇이 유력한지, 표본이 너무 작아 신뢰하기 어려운 경우처럼 데이터만으로 알 수 없는 것은 무엇인지 설명합니다. 각 수치에는 출처인 Google Sheets 탭을 명시합니다. | 직접 처리 |
| 09 | 데이터 담당 팀과 함께 원본의 데이터 품질 문제를 해결합니다. | 지역 정보가 없는 Salesforce 계정 43개처럼 문제가 있는 기록을 각각의 이유와 함께 나열하고, 담당 팀에 보낼 Slack 메시지 초안을 작성합니다. 메시지 발송과 기록 수정은 승인을 기다립니다. | 승인 후 처리 |
| 10 | 이해관계자와 측정 대상, 지표 정의, 우선순위를 정합니다. | Google Docs에 각 지표와 계산식, 원본 테이블, 두 팀의 집계 방식이 다른 부분을 담은 지표 사전 초안을 만듭니다. 본인과 이해관계자가 정의와 우선순위를 정하면 AI 에이전트가 이후 모든 보고서에 적용합니다. | 준비는 에이전트가, 결정은 직접 |
| 11 | 의사결정자에게 분석 결과를 발표하고 다음 조치를 제안합니다. | Google Slides에서 각 슬라이드 제목에 분석 결과를, 아래에는 근거를 담고 발표자 노트에 두세 가지 선택지와 각각의 장단점을 적습니다. 발표와 최종 제안은 직접 합니다. | 준비는 에이전트가, 결정은 직접 |
| 12 | 데이터를 수집·저장·공유할 때 개인정보 보호 및 보안 규칙을 따릅니다. | 허용한 앱만 사용하고, Google Drive에서 파일을 공유하기 전에 승인을 요청하며, 내보내기 파일의 이름과 이메일을 마스킹할 수 있습니다. 각 보고서에 포함된 개인정보를 목록으로 보여주므로 적용할 규칙과 접근 권한은 직접 정할 수 있습니다. | 준비는 에이전트가, 결정은 직접 |
전체 12개 항목 중 9개를 에이전트가 처리하며, 일부는 승인이 필요합니다
담당 업무의 출처. 이 12개 항목은 데이터 분석가와 보고 분석가의 공개 채용 공고에 가장 자주 등장하는 업무를 다시 쓰고, 비즈니스 인텔리전스 분석가에 대한 O*NET 업무 목록과 대조한 것입니다. O*NET OnLine과 대조해 확인했습니다: 15-2051.01 비즈니스 인텔리전스 분석가
데이터 분석 AI 에이전트 에이전트와 함께하는 일주일
전날 수치를 갱신하고 중복과 누락을 확인합니다. 지표가 평소보다 크게 변하면 세 줄로 알려줍니다.
주간 KPI 보고서와 대시보드 탭을 다시 만들고 각 수치 옆에 지난주 수치와 목표를 표시합니다.
관련 행을 추출하고 유력한 설명을 검토한 뒤 쿼리와 차트를 담아 한 페이지로 답합니다.
품질 검사를 통과하지 못한 기록을 나열하고 각 담당 팀에 보낼 메시지 초안을 작성해 승인을 기다립니다.
한 주의 질문과 답변을 쉬운 말로 정리하고, 두 팀의 정의가 다른 지표를 기록합니다.
Google Slides에서 월간 보고서와 경영진 회의용 발표 자료 초안을 만듭니다.
첫날 제공할 정보
- 데이터 읽기 권한: 보고에 사용하는 데이터베이스, Google Sheets 또는 내보내기 파일
- 현재 보내는 보고서: 양식을 맞추고 수치를 대조하는 데 사용
- 지표 정의: 활성 고객, 매출, 이탈을 집계하는 방식
- 보고서별 수신자와 발송 요일
- 민감한 데이터의 종류와 파일을 공유할 수 있는 곳에 관한 규칙
직접 맡을 일
- 무엇을 측정하고 각 지표를 어떻게 정의할지 결정하는 일
- 경영진에게 발표하고 제안하는 일. AI 에이전트는 발표 자료와 선택지를 준비합니다.
- 어떤 개인정보 보호 규칙을 적용하고 누구에게 어떤 데이터의 접근을 허용할지 결정하는 일
- 원본 시스템 변경. AI 에이전트는 문제가 있는 기록을 나열하고, 담당 팀이 수정하거나 수정을 승인합니다.
세 단계로 에이전트 채용하기
- 01
역할 작성하기
AI 에이전트를 만들고 이름을 붙인 뒤, 신입 분석가에게 설명하듯 업무를 적어주세요. 중요한 수치, 보고서 독자, 수치가 틀렸을 때의 영향을 알려주면 됩니다. 직무 설명서가 있다면 붙여넣으세요.
- 02
접근 권한 부여하기
본인 계정으로 Google Sheets와 데이터베이스를 연결하고 이 AI 에이전트가 사용할 수 있도록 선택하세요. AI 에이전트는 먼저 테이블과 지표 정의, 지난 분기 보고서를 읽고 파악합니다.
- 03
첫 정기 업무 설정하기
내일 9:00까지 지난주 보고서를 다시 만들도록 요청하고 수치를 기존 보고서와 비교하세요. 다른 부분을 바로잡은 뒤 월요일 정기 업무를 정합니다. 이후 보고서에는 이 수정 사항이 반영됩니다.
처음 요청해 볼 일
- orders 테이블에서 지난 13주간 주문을 지역별, 주별로 추출해 주세요. SQL을 보여주고 결과를 시트에 넣어 주세요.
- March에 환불이 늘어난 이유가 뭔가요? 제품, 채널, 고객 유형별로 확인하고 분석 결과를 얼마나 확신할 수 있는지도 알려주세요.
- 매주 월요일 8:00에 KPI 보고서를 다시 만들고 각 수치 옆에 지난주 수치와 목표를 표시해 주세요.
- 내부 검사를 통과하지 못한 고객 기록을 나열하고 영업팀에 보낼 메시지 초안을 작성해 주세요. 보내기 전에 승인을 요청해 주세요.
작동 모습 보기
예시 데이터로 작업하는 과정을 빠르게 재생한 영상입니다. 일시 정지하거나 원하는 구간으로 이동하고, 직접 마우스를 조작해 볼 수도 있습니다.
화면에 나오는 앱
Google Drive
Google Sheets
Google Docs
Salesforce
Google Slides
할 일을 골라보세요. 처리 과정을 보여드립니다.
모든 것과 연결된 나의 팀.
FY27 launch budget+FY27 출시 예산
예상 시나리오 · Ren 작성 · 샘플 데이터
일본 출시로 3월부터 $474k가 추가됩니다.
해상 운송, 리드타임 6주.
마케팅 비용은 출시 월에 가장 높습니다.
가상 데이터로 작업 과정을 재현하고 배속으로 재생한 예시입니다. 일시 정지하거나 원하는 구간으로 이동할 수 있고, 직접 마우스를 잡을 수도 있습니다.
자주 묻는 질문
데이터 분석 AI 에이전트란 무엇인가요?
데이터 분석 AI 에이전트는 쿼리 작성, 데이터 정제, 차트 생성, 보고서 작성 등 분석가의 사무 업무를 스스로 수행하는 소프트웨어입니다. Monmo AI 에이전트는 자체 컴퓨터에서 연결한 데이터 소스를 사용해 정해진 일정이나 요청에 따라 작업합니다. 공유 파일이나 기록을 변경하기 전에는 승인을 요청합니다.
AI 에이전트가 데이터 분석가를 대체할 수 있나요?
AI 에이전트는 분석가의 업무 시간에서 많은 부분을 차지하는 데이터 추출, 정제, 차트 작성, 정기 보고를 맡습니다. 하지만 무엇을 측정할지 결정하거나 두 팀의 지표 정의를 조율하고, 경영진 앞에서 제안하지는 않습니다. 팀은 데이터 추출 작업 대신 질문과 의사결정에 시간을 쓰기 위해 AI 에이전트를 활용합니다.
AI 에이전트가 SQL을 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 필요한 내용을 쉬운 말로 설명하면 AI 에이전트가 테이블 정의를 바탕으로 SQL을 작성하고, 설정한 데이터베이스 연결을 통해 실행한 뒤 쿼리와 함께 결과를 반환합니다. 데이터를 읽을 때는 승인이 필요하지 않습니다. 업데이트나 삭제처럼 데이터를 변경하는 명령문은 먼저 카드에 표시합니다.
분석 결과의 숫자가 정확한지 어떻게 확인하나요?
각 수치에는 쿼리, 원본 테이블 또는 탭, 정제 전후 행 수 등 산출 근거가 함께 제공됩니다. AI 에이전트는 이미 신뢰하는 수치와 합계를 대조하고 차이가 있으면 알려줍니다. 다만 지표 정의를 잘못 해석할 수 있으므로 새 보고서는 신입 분석가의 보고서를 확인하듯 검토하세요. 수정 사항은 이후에도 반영됩니다.
어떤 데이터 분석 도구와 연동되나요?
가장 많이 사용하는 형식은 Google Sheets, Excel, CSV 파일입니다. 앱 디렉터리에는 BigQuery, Snowflake, Tableau 같은 데이터베이스와 BI 도구도 있습니다. AI 에이전트는 연결한 계정과 그 계정에 부여된 권한을 사용합니다. 연결만으로 처리할 수 없는 단계는 자체 브라우저에서 해당 도구를 사용할 수 있습니다.
AI 에이전트에 회사 데이터 접근 권한을 줘도 안전한가요?
AI 에이전트가 사용할 앱은 직접 선택하며, AI 에이전트는 연결된 계정으로 볼 수 있는 데이터만 볼 수 있습니다. 파일 공유, 보고서 이메일 발송, 기록 변경 전에는 승인을 요청하며 작업 중인 화면도 볼 수 있습니다. 어떤 데이터를 사용해도 되는지는 회사의 데이터 보호 규칙에 따라 직접 결정합니다.