빅쿼리(BigQuery) AI 기능 강화: 자연어 주석으로 SQL 쿼리 생성을 혁신하다

구글이 자사의 강력한 데이터 웨어하우스 서비스인 빅쿼리에 인공지능(AI)을 접목하여 데이터 분석의 새로운 지평을 열고 있습니다. 최근 공개된 ‘코멘트 투 SQL(Comments to SQL)’ 기능은 자연어 주석을 활용하여 SQL 쿼리 일부를 생성하는 혁신적인 기능으로, 데이터 분석의 진입 장벽을 낮추고 생산성을 극대화할 수 있도록 설계되었습니다. 이 글에서는 빅쿼리의 새로운 AI 기능이 데이터 분석 환경에 가져올 변화와 의미, 그리고 데이터 웨어하우스 시장의 전반적인 AI 통합 추세에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

빅쿼리 ‘코멘트 투 SQL’: 데이터 분석의 민주화

'코멘트 투 SQL' 기능은 개발자와 데이터 분석가가 SQL 주석에 자연어로 작성한 지시를 실행 가능한 쿼리로 변환해 줍니다. 복잡한 SQL 문법에 익숙하지 않더라도 자연어 설명을 통해 원하는 쿼리를 쉽게 작성할 수 있도록 돕는 것이 핵심입니다. 빅쿼리 스튜디오에서 SQL 생성 위젯을 활성화한 후, /*와 */로 묶인 SQL 주석 안에 자연어로 지시 사항을 작성하면 됩니다. 예를 들어, 조회하고 싶은 컬럼, 사용할 데이터세트, 적용할 필터 조건 등을 자연스럽게 설명하는 방식으로 쿼리를 구성할 수 있습니다.

자연어에서 SQL로, 직관적인 쿼리 작성 방식

사용자가 자연어 지시를 작성한 후, 편집기 옆에 표시되는 제미나이 버튼을 클릭하고 '주석을 SQL로 변환' 옵션을 선택하면 시스템이 해당 지시에 맞는 쿼리를 자동으로 생성합니다. 이 과정에서 주석이 실행 가능한 SQL로 어떻게 변환되었는지 비교 화면을 통해 확인할 수 있으며, 필요에 따라 지시 내용을 수정하여 원하는 결과에 더욱 가까워질 수 있습니다. 구글은 이 기능을 통해 데이터 분석가가 쿼리 작성에 소요되는 시간을 줄이고, 데이터 분석 자체에 집중할 수 있도록 지원합니다.

실제 활용 사례: 윈도우 함수와 순위 계산

구글은 '코멘트 투 SQL' 기능의 실제 활용 사례를 공개했습니다. 예를 들어, 사용자가 SQL 주석에 "제품 이름, 월별 매출, 그리고 각 카테고리 내에서 매출 순위를 보여달라"와 같이 자연어로 요구하면, 시스템은 이를 해석하여 복잡한 윈도우 함수를 포함한 SQL 쿼리를 자동으로 생성합니다. 이처럼 '코멘트 투 SQL'은 복잡한 SQL 구문을 몰라도 원하는 분석 결과를 얻을 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다.

데이터 분석가의 일상 업무 효율성 향상

데이터 업무 담당자들은 종종 SQL 문법보다는 질문과 결과에 집중합니다. '코멘트 투 SQL' 기능은 이러한 사용자들의 사고방식에 맞춰, 자연어 표현을 통해 의도를 명확하고 효율적인 SQL 쿼리로 변환하는 데 도움을 줍니다. 특히 조인, 시간 관련 로직, 반복적인 패턴이 포함된 복잡한 쿼리 작성 시 유용하며, 쿼리 작성 및 수정 시간을 단축하고 결과 해석에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다.

빅쿼리, AI 기반 기능 지속적 추가

구글은 '코멘트 투 SQL' 기능 외에도 빅쿼리에 AI 기반 기능을 지속적으로 추가하고 있습니다. 지난해 11월에는 AI.IF, AI.CLASSIFY, AI.SCORE와 같은 AI 기반 관리형 SQL 함수를 도입하여 비정형 데이터 분석을 강화했습니다. 또한 데이터 엔지니어링 에이전트와 데이터 사이언스 에이전트를 통해 데이터 파이프라인 구축, 데이터 변환, 데이터 분석 자동화 등을 지원하고 있습니다.

데이터 웨어하우스 시장 전반의 AI 통합 추세

빅쿼리의 AI 기능 강화는 데이터 웨어하우스 시장 전반의 트렌드를 반영합니다. 데이터브릭스, 스노우플레이크, 오라클 등 주요 데이터 웨어하우스 서비스 제공업체들도 SQL 워크플로우에서 AI 기능을 지원하며 데이터 분석의 효율성과 접근성을 높이고 있습니다. 이러한 AI 통합 추세는 앞으로 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다. 데이터브릭스는 이미 SQL이나 파이썬에서 생성형 AI나 LLM 추론을 직접 적용할 수 있는 AI 함수(AI Functions)를 제공하고 있습니다. 스노우플레이크 역시 문서 파싱과 의미 기반 검색, AI 기반 분석을 지원하는 AI_PARSE_DOCUMENT, AISQL, 코텍스(Cortex) 함수를 운영 중입니다.

결론

빅쿼리의 '코멘트 투 SQL' 기능은 데이터 분석의 민주화를 가속화하고, 데이터 분석가의 생산성을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 구글을 비롯한 주요 데이터 웨어하우스 서비스 제공업체들의 AI 기능 강화 경쟁은 앞으로 더욱 치열해질 것이며, 이는 사용자들에게 더욱 강력하고 편리한 데이터 분석 환경을 제공하는 데 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.