오라클 "자연어로 데이터 활용…DB 정보·구조 관리 정교해야"

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 데이터 분석

대상자

데이터 분석가, 개발자, 비즈니스 현업 종사자 (중급~고급, 자연어 쿼리 도구 사용에 관심 있는 기술자)

핵심 요약

• NL2SQL 기술을 통해 자연어로 SQL 쿼리 생성 가능, 셀렉트AI는 Sidecar Architecture 기반으로 다중 데이터 출처 통합
• 스키마 및 메타데이터 관리가 AI 오류 최소화 핵심 (예: 테이블 의미 오인해석 방지)
• 자동화된 메타데이터 관리 필요성 강조 (현재는 관리자 수동 입력 의존)

섹션별 세부 요약

1. 셀렉트AI 기능 소개

• NL2SQL 기술로 사용자 질문을 SQL로 자동 변환 (예: "지난 3개월 매출 추이" → SQL 쿼리 생성)
• Sidecar Architecture를 통해 외부 시스템과 연동, 통합 결과 제공
• 비개발자 대상으로 데이터 접근 장벽 낮춤 (데이터 인사이트 추출 용이)

2. 스키마·메타데이터 관리의 중요성

• 스키마는 DB 구조 정의 (테이블/열 이름, 데이터 형식, 관계 등)
• 메타데이터는 데이터 의미 설명 (예: 'amt' 열에 부가세 포함 정보 추가)
• 관리 미흡 시 AI가 테이블/열 의미 오인해석 → 잘못된 쿼리 생성 또는 결과 오류 발생

3. Sidecar Architecture와 통합 기능

• 연합 쿼리(Confederated Query) 지원으로 다양한 데이터 출처 통합
• 사용자 인터페이스에서 단일 창으로 다중 시스템 쿼리 가능
• AI 기반 데이터 분석의 확장성과 유연성 강화

4. 메타데이터 관리의 과제

• 방대한 메타데이터 자동 관리 기술 개발 필요 (현재는 관리자 수동 입력 의존)
• 메타데이터 누락 시 AI 활용 제한 (예: 'amt'의 의미 불명확 → '매출' 오인해석)

결론

• 스키마 및 메타데이터 정확성이 NL2SQL 기반 AI 도구의 성공 여부 결정
• Sidecar Architecture를 통해 다중 데이터 통합 가능, 자동화된 메타데이터 관리 기술 도입 필요
• 데이터 정의서와 메타데이터 라벨링을 체계적으로 관리해야 AI 오류 최소화 가능