다중 BI: 비즈니스 지능성 داش보드와 효율적인 증강된 상호작용을 위한 자율적인 디지털 트윈

사업 지능과 디지털 트윈의 결합

사업 지능은 최근 대규모 언어 모델 기반 지원과 대시보드 상호 작용을 결합하고 있지만, 다단계 분석 시 두 가지 모드가 동기화되지 않아 어려움을 겪고 있다. 사용자가 직접 대시보드 조작과 자연어 질의 사이에서 전환할 때, 필터, 계층, 지표, 차트 콘텍스트와 같은 분석적 상태를 일관성 있게 유지하는 것이 어려워진다. 이러한 문제를 해결하기 위해, TwinBI라는 디지털 트윈 프레임워크를 제시한다. TwinBI는 언어 모델 기반 에이전트 시스템과 실행 가능한 사업 지능 대시보드 상태를 결합하는 디지털 트윈 프레임워크이다. TwinBI는 대화 상호 작용, 대시보드 조작, 의미론적 근거, 증명성 추적을 통한 일관성 있는 분석적 상태를 재구축하는 통합 상호 작용 로그를 통해 연관된다. 또한, 스키마 뷰, SQL, 로그, 분석 결과 명령어를 통한 상태 기반 분석적 요약을 노출한다. 이러한 기능으로 인해 사용자는 더 효율적이고 일관성 있는 분석을 수행할 수 있다.

평가와 결과

TwinBI를 두 가지 방식으로 평가한다. 동일한 핵심 에이전트를 사용하는 제어된 성능 비교에서, TwinBI는 정확도와 부분점수 정확도를 개선하였으며, 대시보드만 사용할 때의 시간 초과율을 크게 감소시켰다. 사용성 연구에서, 참여자들은 통합 대시보드 및 채팅 워크플로우를 통해 높은 작업 정확도, 중간 작업 부하, 그리고 상태 인지 메커니즘에 대한 긍정적인 평점을 얻었다. 이러한 결과는 대시보드 상태를 더 풍부한 작용 가능한 콘텍스트로 전환함으로써 에이전트-레벨 분석적 신뢰성과 사용자에게 제공되는 분석적 지원을 모두 향상시키는 것으로 나타났다. TwinBI는 사업 지능과 디지털 트윈의 결합을 통해 더 효율적이고 효과적인 분석을 제공한다.