공유, AI 어시스턴트, 그리고 다음 학습

분석 결과를 다른 사람과 공유하려면 권한을 설정해야 합니다. 반복되는 검색과 차트 작성 작업은 AI 어시스턴트의 도움을 받을 수 있습니다.

마지막 레슨에서는 권한 모델과 AI 어시스턴트의 활용 방법을 살펴보고 분석가 코스를 마무리합니다.

권한 모델 요약

D.Hub에서는 컬렉션 단위로 권한을 설정하며 컬렉션 안의 자원은 해당 권한을 상속합니다. 사용할 수 있는 역할은 세 가지입니다.

• 뷰어 — 자원을 보고 검색할 수 있지만 편집할 수는 없습니다. 일반적으로 가장 많이 부여하는 역할입니다.
• 편집자 — 자원을 만들고 수정하거나 삭제할 수 있습니다. 같은 작업 공간에서 함께 일하는 동료에게 적합합니다.
• 소유자 — 컬렉션의 권한을 관리할 수 있습니다. 일반적으로 한두 명에게만 부여합니다.

대시보드만 공유하고 대시보드에서 사용하는 데이터셋의 권한을 설정하지 않는 경우가 있습니다. 데이터셋을 볼 수 있는 권한이 없으면 위젯이 빈 차트로 표시됩니다.

대시보드와 데이터셋이 같은 컬렉션에 있다면 컬렉션 단위로 권한을 부여하는 것이 안전합니다.

권한 상속 규칙과 공개 링크, 외부 사용자와 같은 예외 사항은 사용자 매뉴얼의 컬렉션 권한 페이지에서 확인할 수 있습니다.

AI 어시스턴트

화면 상단이나 오른쪽 패널에서 AI 어시스턴트를 열 수 있습니다. 자연어로 요청하면 분석 작업에 필요한 다음 단계를 빠르게 시작할 수 있습니다.

• 데이터 찾기 — "지난 분기 매출 관련 데이터셋 있어?"
• 위젯 만들기 — "이 데이터셋으로 카테고리별 매출 막대 차트 만들어"
• 차트 해석 — "이 차트에서 4월에 급락한 이유 가설은?"
• AI 코드 생성 — SQL이나 Python 코드가 필요할 때 AI 어시스턴트를 활용해 생성합니다.

AI 어시스턴트의 답변은 항상 다시 확인해야 합니다. 답변을 그대로 사용하기보다 데이터와 위젯을 직접 확인해 결과가 올바른지 검증하세요.

코스 완료 및 다음 학습

축하합니다! 분석가 코스를 모두 완료했습니다.

이제 데이터 자산을 찾고, 컬렉션과 대시보드를 만들고, 분석 결과를 공유하는 기본 흐름을 익혔습니다. 다음 학습 과정에서 같은 작업을 더 깊이 연습해 보세요.

• 리테일 재고와 가격 경쟁력 분석하기 — 하나의 도메인 시나리오를 처음부터 끝까지 따라가며 분석 흐름을 반복합니다.
• Python으로 시나리오 가져오기 — dhub2-examples 시나리오를 한 줄의 명령으로 자신의 환경에 가져옵니다.
• 데이터 엔지니어 코스 — 분석 결과를 자동화하고 반복 실행하는 방법을 배웁니다.

관심 있는 학습 과정을 선택해 계속 진행해 보세요.