핵심 요약
Naver Search Data & Analytics가 GPT Era에서 데이터 분석의 방향을 제시합니다. 데이터 수집·처리·분석·리포팅의 각 단계에서 AI와 인간의 협업 워크플로우를 적용해 인사이트 발굴의 속도와 품질을 높이는 방법을 설명합니다.
주요 경험
- 데이터 수집 단계에서 로그 데이터의 양과 품질이 AI 시대의 핵심 자산으로 부상한다는 점
- 데이터 레이블링과 인간 피드백을 결합한 AI-HI 협업 워크플로우의 실무적 활용
- 가설 발굴/검증 및 리포팅 자동화의 가능성: AI 에이전트의 제안과 인터랙티브 Q&A 도입
얻은 인사이트
- 양질의 원천 데이터 확보가 AI 성능과 의사결정의 기본이 됨
- 세션 데이터의 확장 활용이 미래 분석의 핵심 기회
- 리포팅은 AI 초안 작성과 인간의 품질 관리로 재정의되며 피드백 루프의 중요성이 커짐
