[Review] AI 워크샵 | AI로 다시 설계하는 데이터 분석 워크플로우

마티니의 첫 번째 AI 워크샵, <AI로 다시 설계하는 데이터 분석 워크플로우>가 6월 30일부터 7월 1일까지 이틀 간 진행되었습니다. 이번 워크샵은 AI 기능과 데이터 툴을 단순히 사용하는 것을 넘어, 우리 팀의 문제에 맞는 질문을 설계하고 반복 가능한 데이터 분석 흐름을 직접 디자인해보는 실습으로 구성되었습니다.

이번 워크샵에는 데이터 분석 업무를 더 효율적으로 만들고 싶은 다양한 업계의 실무자 분들이 함께했습니다. 참가자 분들은 단순히 기능 설명을 듣는 데 그치지 않고, 각자의 업무 환경과 문제를 떠올리며 적극적으로 실습에 참여해주셨습니다.

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1일차 - Prompt

좋은 질문에서 시작하는 데이터 분석 워크플로우

1일차에는 AI를 활용한 데이터 분석에서 왜 ‘질문 설계’가 중요한지 살펴보았습니다. 같은 데이터를 보더라도 어떤 질문을 던지는지에 따라 확인할 수 있는 인사이트와 다음 액션이 달라집니다.

특히 AI 기능을 활용할 때는 “무엇을 알고 싶은가”를 구체화하는 과정이 필요합니다. 단순히 지표를 확인하는 질문이 아니라, 변화의 원인을 파악하고 실행 가능한 아이디어로 이어질 수 있도록 질문을 구조화하는 것이 핵심이었습니다. 이를 위해 ‘프롬프트 6원칙’과 데이터 분석을 위한 기틀이 되는 ‘AI Brief’를 구성하고 공유했습니다.

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실습 시간에는 실제 업무에서 자주 마주하는 상황을 바탕으로 질문을 구성해보며, AI가 더 유의미한 답변을 제공할 수 있는 방식에 대해 함께 고민했습니다.

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데이터 확인에서 원인 분석까지 이어지는 흐름 만들기

이어진 세션에서는 데이터 확인, 원인 분석, 실행 아이디어 도출까지 이어지는 분석 흐름을 살펴보았습니다. 데이터 분석 업무는 하나의 질문으로 끝나지 않습니다. 특정 지표를 확인한 뒤에는 왜 변화가 발생했는지, 어떤 유저 그룹에서 차이가 나타나는지, 다음 실험이나 액션으로 무엇을 할 수 있는지까지 연결되어야 합니다.

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이번 워크샵에서는 이러한 흐름을 AI 기반으로 더 빠르게 탐색할 수 있는 방법을 다뤘습니다. 참가자 분들은 데이터 확인 단계에서 멈추지 않고, 원인을 좁혀가고 실행 아이디어를 도출하는 과정을 경험했습니다.

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2일차

우리 팀에 맞는 커스텀 분석 워크플로우 디자인

이번 워크샵의 핵심은 ‘우리 팀에 맞는 분석 워크플로우’를 설계하는 과정이었습니다. 2일차에는 1일차의 실습 내용을 기반으로 지금 가장 궁금한 것을 질문하고, 이 질문에 대한 답변을 쉽게 받아볼 수 있도록 제공되는 템플릿을 기반으로 워크플로우를 직접 구현해보는 실습 과정을 함께 했습니다.

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이 과정에서 단순한 AI 활용법이 아니라, 반복 가능한 분석 프로세스를 만드는 방법에 대한 논의가 이어졌습니다. 데이터 분석 업무 효율화에 대한 니즈가 분명한 참가자 분들이 많았던 만큼, 실습 중에도 질문과 의견이 활발하게 오갔습니다.

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적극적인 참여로 완성된 2일 간의 워크샵

이번 AI 워크샵은 데이터 분석 업무를 더 빠르고 실용적으로 바꾸고 싶은 실무자 분들의 적극적인 참여 덕분에 더욱 의미 있는 시간이 되었습니다.

참가자 분들은 실습 과정에서 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 질문을 작성하고, 반복 가능한 워크플로우를 설계하며 각자의 분석 방식을 점검했습니다. 단순히 새로운 AI 기능을 배우는 시간이 아니라, 데이터 분석 업무를 어떻게 다시 설계할 수 있을지 함께 고민하는 시간이었습니다.

마티니는 앞으로도 실무자 분들이 AI와 데이터 툴을 더 효과적으로 활용하고, 실제 업무 성과로 연결할 수 있도록 다양한 교육과 워크샵을 이어가겠습니다.

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