마이크로소프트 리서치, 엔터프라이즈 데이터 분석 오픈소스 'Data Formulator 0.7' 공개

마이크로소프트 리서치가 엔터프라이즈 데이터 분석을 위한 오픈소스 AI 시스템 'Data Formulator 0.7'을 공개했다. 데이터 연결, 에이전트가 이끄는 탐색, 시각화 정제를 하나의 공유 워크스페이스에서 묶은 도구로, SQL이나 프로그래밍 전문성 없이도 분산된 데이터 소스를 오가며 분석을 반복적으로 다듬도록 설계됐다.

마이크로소프트 리서치는 기업들이 분석에 AI 시스템을 점점 더 의존하지만 정작 엔터프라이즈 데이터 워크플로는 여러 스토리지 시스템과 도구에 파편화돼 있다고 지적했다. 분석을 시작하기도 전에 팀은 거버넌스된 연결을 만들고, 메타데이터를 준비하고, 권한을 관리하고, 여러 시스템에 걸친 데이터를 결합·재구성하는 워크플로를 구축해야 하는 경우가 많다.

데이터 연결을 다루는 것이 'Data Connectors' 기능이다. 데이터베이스, 웨어하우스, BI 시스템, 오브젝트 스토어, 로컬 파일 전반에서 인증, 지속적 연결, 미리보기, 메타데이터, 통합 워크스페이스 모델을 지원한다. 매번 같은 연결을 새로 만들 필요 없이 중앙에서 관리되는 재사용 가능한 연결로 작업할 수 있어, 반복적인 수동 파일 업로드 대신 플랫폼 팀의 통합 작업을 줄여 준다.

시스템의 핵심은 맥락을 인식하는(context-aware) AI 에이전트다. 단일 프롬프트와 달리 이 에이전트는 연결된 데이터 소스, 불러온 테이블, 이전 차트, 사용자의 목표까지 분석 워크스페이스 전체에 접근한다. 또 텍스트만으로 답하지 않고 도구를 통해 추론하고 실행한다.

한 번의 상호작용 안에서 에이전트는 데이터를 검사하고, 격리된 환경에서 코드를 작성·실행하며, 차트 명세를 생성하고, 중간 단계를 보여주면서 결과를 설명한다. 요청이 모호하면 진행에 앞서 명확화 질문을 던진다. 이를 통해 사용자의 목표에 분석을 맞추고, 데이터를 준비·변환하고, 후속 질문을 제안하고, 표와 차트를 일괄 생성하며, 모든 결과에 대해 검증 가능하고 재현 가능한 코드를 만들어 낸다.

에이전트는 개방형 분석 워크플로를 위한 멀티모달 인터페이스와 짝을 이룬다. 사용자는 'Data Thread'라는 구조화된 채팅을 통해 에이전트와 작업하며, 이 스레드는 분석 과정의 모든 질문과 중간 발견, 차트를 기록한다. 긴 세션도 탐색 가능한 상태로 유지돼, 이전 단계로 되돌아가거나 대안 분석으로 분기해 맥락을 잃지 않고 나란히 비교할 수 있다.

인터랙티브 캔버스는 Data Thread를 보완해 사용자가 시각화를 직접 편집하도록 돕는다. 탐색에서 전달 단계로 넘어가면 캔버스에서 차트를 직접 다듬거나, 자연어로 변경을 설명해 에이전트가 라벨·주석·레이아웃·색·강조를 조정하게 할 수 있다. 분석가는 리포트를 생성해 다른 사람과 결과를 공유할 수도 있다.

마이크로소프트 리서치는 데모와 GitHub 저장소를 함께 공개하며, 엔터프라이즈 데이터 분석 워크플로를 개발하는 팀이 이 프로젝트를 자사 시스템과 요구사항에 맞게 적용하는 토대로 삼을 수 있다고 밝혔다.