AI 기반 데이터 분석 에이전트가 빠르게 확산되면서, 누구나 손쉽게 대시보드를 만들 수 있게 되었지만, 그 결과물인 HTML, CSS, JavaScript 파일들은 관리와 감사(audit)를 어렵게 만드는 문제에 직면했습니다. 이러한 복잡성을 해결하기 위해 데이터 변환(transformation) 도구인 dbt(data build tool)를 개발한 dbt Labs가 대시보드를 코드로 관리할 수 있는 새로운 선언적 언어 'dbt Charts'를 오픈 소스로 공개했습니다. 이는 AI가 생성한 대시보드도 거버넌스(governance)를 갖출 수 있도록 돕는 새로운 접근 방식입니다.
기존 BI(비즈니스 인텔리전스) 도구들은 UI(사용자 인터페이스) 중심의 앱에 AI 코파일럿(copilot) 기능을 추가하여 AI의 통제력을 유지했지만, 이는 AI가 UI가 제공하는 기능으로만 제한되는 단점이 있었습니다. 반면, AI 에이전트는 코드, SQL, Git에 능숙하며, 복잡한 UI보다는 코드를 통해 작업하는 것을 선호합니다. dbt Charts는 이러한 AI 에이전트의 특성을 반영하여, 대시보드를 단일 YAML 파일로 선언할 수 있게 합니다. 이 YAML 파일은 SQL로 어떤 데이터를 볼지 정의하고, YAML로 어떻게 시각화할지 정의하며, 마크다운(Markdown)과 진자(Jinja) 템플릿을 지원하여 복잡한 레이아웃과 시각화를 표현할 수 있습니다. 또한, dbt 프로젝트와 깊이 통합되어 모델(models)과 차트(charts)를 같은 Git 저장소에서 관리하며, 변경 사항을 한 번의 CI(지속적 통합) 실행으로 검증할 수 있어 데이터 일관성과 신뢰성을 높입니다.
dbt Charts의 등장은 BI 도구의 '언번들링(unbundling)'이라는 큰 흐름의 다음 단계로 볼 수 있습니다. 과거에는 데이터 수집부터 시각화까지 모든 기능을 하나의 BI 도구가 제공했지만, 현대 데이터 스택(modern data stack)에서는 각 기능이 전문화된 도구로 분리되었습니다. 이제 dbt Charts는 시각화 영역마저 BI 도구에서 분리하여 코드로 관리함으로써, AI 시대에 맞는 새로운 데이터 분석 환경을 제시합니다. 이는 데이터 분석가와 개발자에게 더 큰 유연성과 통제력을 제공하며, AI 에이전트가 생성하는 보고서의 품질과 신뢰성을 향상시키는 데 크게 기여할 것입니다. 궁극적으로는 데이터 기반 의사결정의 효율성을 높이고, 데이터 거버넌스를 강화하는 중요한 전환점이 될 것으로 예상됩니다.