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AI 데이터 분석 서비스의 사용자별 KPI 정의 관리 전략
다양한 비즈니스 환경에서 발생하는 KPI 정의 파편화 문제를 해결하는 실무적 DB/로그 구조 설계 사례.
요약
AI 데이터 분석 소프트웨어를 운영하는 한 개발자가 고객마다 KPI 정의가 달라 발생하는 분석 오류 문제를 해결하기 위해 고민하고 있습니다. 동일한 기업 내에서도 '매출'에 대한 정의가 환불 처리 방식 등에 따라 사용자별로 다르게 해석되어 AI 분석 결과와 사용자 기대치 간의 괴리가 발생하고 있습니다. 현재 작성자는 MLflow를 활용해 대화 로그에서 사용자가 정의한 비즈니스 용어를 실시간으로 추출하고, 이를 PostgreSQL의 JSONB 필드에 user_id와 매핑하여 저장하는 방식을 도입했습니다. 이후 AI 모델이 분석을 수행하기 전 해당 사용자별 정의 값을 불러와 프롬프트에 반영하는 방식으로 문제를 완화하고 있습니다. 향후 시스템 설계 시 사용자별 KPI 정의의 모호성을 해결하려는 개발자들에게 실무적인 참고 사례가 될 것입니다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 How should I manage multiple business definitions for different users?
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