데이터 조회부터 자동화까지: 아웃코드와 GPT

데이터 조회와 자동화는 업무의 핵심입니다. 하지만 때로는 정확히 필요한 데이터를 추출하기 위해 개발자나 데이터 분석 팀에 요청해야 하는 번거로움이 생깁니다. 특히 업무 속도가 중요한 환경에서는 이런 과정이 병목 현상을 초래하기도 합니다. 여기에서 아웃코드와 GPT의 활용이 큰 가치를 발휘합니다.

문제 상황: 필요한 데이터를 신속히 추출해야 할 때

예를 들어, 기업용 자동화 플랫폼인 아웃코드를 사용한다고 가정해 봅시다. 아웃코드에서 쿼리만 입력하면 실시간 데이터 조회겸 자동화를 만들 수 있습니다.

이전에 만들어진 3개월치 전체 고객 데이터를 쉽게 조회할 수 있는 화면과 기본 쿼리있다고 가정합니다. 그런데 이번에는 특정 조건 — 2개월치 데이터 중에서도 반품된 데이터만 — 필요한 상황입니다.

일반적으로 이런 요청은 다음 과정을 거칩니다:

1. 원하는 데이터 조건을 정의
2. 개발자나 데이터 분석 팀에 요청
3. 쿼리 작성 및 검토 후 실행
4. 파일을 전달

이 과정에서 시간이 지체되고, 다른 업무 일정에도 영향을 미칠 수 있습니다. 하지만 아웃코드와 GPT를 활용하면 이러한 과정을 간소화할 수 있습니다.

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GPT와 데이터 조회: 어떻게 활용할 수 있을까?

운영 팀에서 주문 데이터를 조회하는 화면을 아웃코드로 간단하게 만들었습니다. 운영팀에서 반품 대응을 위해서 최근 2개월 내 반품된 주문 데이터만 불러서 공급자에게 반품 상황을 이메일로 자동발송해야합니다. 이때마다 주문 데이터를 다운로드 받아서 엑셀링하고 발송을 했었습니다.

우선 아웃코드와 GPT를 데이터 조회에 활용하는 방법은 간단합니다. 필요한 데이터 조건과 데이터베이스의 칼럼 리스트를 GPT에 제공하면, GPT가 그에 맞는 쿼리를 생성합니다.

1. 아웃코드에 초기에 만들 데이터 화면과 설정에 기존 쿼리가 있다고 가정합니다.

SELECT customer_id, order_date, total_amountFROM orders  AND order_date >= DATEADD(MONTH, -3, GETDATE());

1. 기존 쿼리를 GPT입력하고 아래와 같은 질문을 합니다:
2. “지난 2개월 동안 반품된 데이터를 보여주는 SQL 쿼리를 작성해 주세요.”

SELECT customer_id, order_date, total_amountFROM ordersWHERE return_status = 'returned'  AND order_date >= DATEADD(MONTH, -2, GETDATE());

이 쿼리는 아웃코드에 붙여넣으면 즉시 실시간 데이터가 제공됩니다.

4. 부가적으로 GPT에 주문과 공급자 정보가 있는 테이블 칼럼 정보를 주고, “지난 2개월간 공급자별 반품 건수를 보여주는 쿼리를 만들어주세요"

3. 아웃코드 자동화에서 반품 건수가 5회 이상인 공급자 데이터만 불러와서 반품이 발생한 제품 데이터와 내역을 실어서 맞춤형 메일을 자동 발송

GPT를 활용한 데이터 조회의 이점

1. 시간 절약: 개발자나 분석 팀에 요청할 필요 없이 실시간으로 쿼리를 생성할 수 있습니다.
2. 효율성 증대: 단순 반복적인 데이터 요청에 소요되는 리소스를 절감할 수 있습니다.

아웃코드와 GPT를 데이터 조회와 결합하면, 기업의 데이터를 더 빠르고 스마트하게 활용할 수 있습니다. 업무의 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다.

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