"SQL 분석 자동화, 이제는 개발하듯 한다" – Rust 기반 에이전트 분석 프레임워크 소개

 

https://github.com/oxy-hq/oxy

반복적인 SQL 분석, 아직도 수동으로 하고 계신가요?

수많은 기업과 팀이 여전히 반복적이고 수작업 기반의 SQL 분석 업무에 의존하고 있습니다. 문제는 이 작업이 시간이 오래 걸리고, 사람이 개입할수록 오류 가능성도 높아진다는 점이죠. 특히 데이터를 다루는 일이 많을수록 이런 작업은 팀 전체 생산성을 갉아먹습니다.

여기에서 의문이 생깁니다. “이런 분석 업무도 자동화할 수 있지 않을까?” 이 글에서 소개할 기술은 바로 그 물음에 대한 대답입니다. Rust로 개발된 이 프레임워크는 데이터 분석을 소프트웨어 개발처럼 접근할 수 있도록 설계되어 있습니다. 분석을 단순 자동화하는 것을 넘어, AI와 소프트웨어 개발의 라이프사이클 원리를 적용해 분석의 신뢰성과 확장성까지 확보합니다.

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에이전틱 분석(Agentic Analytics)이란 무엇인가?

기존의 데이터 분석은 분석가가 SQL을 작성하고, 실행 결과를 확인한 뒤, 그 결과를 바탕으로 판단을 내리는 순서로 이뤄졌습니다. 이 과정은 수동적이며 반복적입니다.

에이전틱 분석(Agentic Analytics)은 이 패러다임을 근본부터 바꿉니다. 마치 소프트웨어 개발자가 기능을 설계하고 테스트하며 배포하는 것처럼, 데이터 분석도 동일한 방식으로 설계할 수 있도록 만든 개념입니다.

즉, 분석 자체를 에이전트(Agent) 단위로 정의하고, 이들을 조합해 워크플로우를 만들며, 그 과정을 테스트하고 배포할 수 있게 하는 구조입니다. 분석 프로세스를 코드처럼 다룰 수 있다는 점에서 큰 전환점을 제공합니다.

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Rust 기반의 프레임워크, 무엇이 다른가?

이 프레임워크는 Rust 언어로 작성됐다는 점에서 눈에 띕니다. Rust는 메모리 안전성과 성능을 모두 갖춘 시스템 프로그래밍 언어로, 높은 안정성이 요구되는 분야에서 각광받고 있습니다. 데이터 분석에서도 마찬가지입니다. 분석 로직이 안정적으로 실행돼야 하고, 대용량 데이터를 빠르게 처리해야 하죠.

Rust 기반이라는 점은 곧 에이전트와 워크플로우 실행의 신뢰성과 퍼포먼스 향상으로 이어집니다. 반복 실행되는 분석 로직에서 예외나 오류가 줄어들고, 처리 속도 또한 빨라지기 때문에 대규모 운영 환경에 적합합니다.

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선언적 워크플로우: 분석을 '정의'하는 방식

이 프레임워크의 또 다른 핵심 특징은 선언식(Declarative) 워크플로우입니다. 복잡한 로직을 직접 구현하는 대신, 마치 '무엇을 하고 싶은지'를 명확하게 선언하는 방식입니다. 예를 들어 SQL 쿼리 실행, 프롬프트 테스트, 결과 검증, 배포까지의 일련의 과정을 선언적으로 기술하면, 시스템이 이를 해석해 자동으로 수행합니다.

덕분에 재사용성과 관리 편의성이 크게 향상됩니다. 기존에는 분석 프로세스마다 코드를 새로 작성해야 했다면, 이제는 정의된 구성요소를 조합하는 것으로 충분합니다.

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분석 자동화의 구조적 흐름

분석을 소프트웨어처럼 개발한다는 말은 이 프레임워크 내의 '빌드-테스트-배포' 프로세스를 의미합니다. 각 단계를 조금 더 살펴보면 다음과 같습니다.

1. 에이전트 생성 (Build)
   • 분석 목적에 맞는 에이전트를 정의합니다. SQL 쿼리, 데이터 입력, 분석 로직 등을 포함합니다.
2. 프롬프트 테스트 (Test)
   • 에이전트가 기대한 대로 작동하는지 시뮬레이션을 통해 검증합니다. 이 단계에서 오류나 비정상 결과를 수정할 수 있습니다.
3. 프로덕션 배포 (Deploy)
   • 검증된 분석 로직을 실제 운영 환경에 배포합니다. 이후 주기적으로 실행되거나, 트리거에 따라 자동 실행됩니다.

이처럼 구조적이고 반복 가능한 흐름을 통해, 분석 자동화의 신뢰성이 크게 높아지며 사람이 개입할 필요가 줄어듭니다.

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컴포저블 아키텍처와 보안

마지막으로 주목할 점은 이 프레임워크의 컴포저블(Composable) 아키텍처입니다. 여러 자동화 구성 요소를 자유롭게 조합해 사용할 수 있으며, 각 요소는 보안 측면에서도 엄격하게 설계되어 있습니다.

예를 들어 데이터베이스 연결, API 호출, 모델 실행 등 다양한 기능 모듈이 존재하며, 이들을 조합해 복잡한 분석 시나리오를 구성할 수 있습니다. 이는 팀 간 협업과 기능 확장성에 큰 이점을 제공합니다.

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데이터 분석의 다음 단계로 가는 문

이 프레임워크는 단순히 SQL을 자동으로 실행해주는 도구가 아닙니다. 데이터 분석을 하나의 개발 사이클로 재정의하고, 그 안에 안정성, 반복성, 확장성을 담아냅니다. Rust 기반의 성능과 구조적 자동화 흐름은 데이터 팀의 생산성을 끌어올릴 수 있는 핵심적인 기반이 됩니다.

앞으로 AI 기반 데이터 분석이 주류가 되어갈수록, 이런 프레임워크는 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 반복 작업에 시간을 허비하는 대신, 분석 전략과 의사결정에 집중하고 싶은 모든 팀에게 이 프레임워크는 실질적인 대안이 될 수 있습니다.

데이터 분석, 이제는 개발하듯 구조적으로 시작해보세요. 당신의 분석 환경이 완전히 달라질 것입니다.

https://github.com/oxy-hq/oxy

GitHub - oxy-hq/oxy: A framework for building SQL agents and automations for analytics.