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TL;DR
GoDaddy는 5,000개가 넘는 대시보드와 15분 이상 걸리는 보고서 로딩 문제를 해결하기 위해 약 2년에 걸쳐 기존 BI 도구를 Amazon Quick Sight와 Amazon Quick으로 전환했습니다. 사용량이 낮거나 중복된 대시보드를 정리해 운영 규모를 2,532개로 줄였고, 대표 재무 대시보드인 Cash Dash의 렌더링 시간을 5초 미만으로 단축했습니다. 이후 일곱 개의 custom chat agents와 Quick Flows를 특정 팀 업무에 연결해 자연어 데이터 질의와 WBR 요약을 자동화했으며, 에이전트 질의 1,999건과 연간 7,900시간 이상의 예상 절감 효과를 기록했습니다. 이 과정은 BI 인프라 교체를 넘어 분석 기능을 중앙 팀의 전유물에서 전사 업무 흐름 속 서비스로 바꾼 사례입니다.
섹션별 상세
GoDaddy는 5,000개가 넘는 대시보드와 15분 이상 걸리는 보고서 로딩, 증가하는 인프라·라이선스 비용 때문에 기존 BI 환경을 병목으로 판단했습니다. 중앙 BI팀이 마케팅·재무·제품·고객 경험 부서의 요청을 처리하는 방식은 수요 증가를 따라가기 어려웠고, 기술 전문성이 없는 직원의 셀프서비스 분석도 제한했습니다. 그래서 대시보드 수를 계속 늘리는 대신 필요한 직원에게 인사이트를 직접 전달하는 구조로 전환하는 것이 핵심 과제가 됐습니다.
GoDaddy는 2023년 초 BI 도구를 평가하면서 Amazon Redshift, Amazon S3, Amazon RDS와의 네이티브 연동, 서버리스·자동 확장 구조, 종량제 가격, anomaly detection·forecasting·natural language querying 기능을 비교 기준으로 삼았습니다. 이미 운영하던 AWS 인프라 위에 Quick Sight를 연결함으로써 별도 BI 스택의 관리 부담을 피하고, ML 기능을 통해 분석 접근성을 넓힐 수 있었습니다. 이 선택은 비용 예측 가능성과 인프라 단순화뿐 아니라 전사 셀프서비스 분석으로 확장할 기반을 마련했습니다.
약 2년에 걸친 마이그레이션은 기존 대시보드를 그대로 옮기는 방식이 아니라 사용량과 중복성을 기준으로 포트폴리오를 재편하는 과정이었습니다. 2023년 3분기 소프트 런치 뒤 거버넌스와 AWS 연동을 마련했고, 2025년 12월 기존 BI 도구를 완전히 종료하면서 운영 대시보드를 5,000개 이상에서 2,532개로 줄였습니다. 2025년 말에는 4,298명 이상의 활성 사용자와 828명의 작성자, 3,128명의 독자가 Quick 환경을 사용했습니다.
대표 재무 대시보드인 Cash Dash는 제품군·지역·기간·거래 유형별 세부 조회와 실시간 재무·고객 지표를 제공하며 회사의 재무 성과 기준점으로 사용됐습니다. Quick Sight로 재구축한 뒤 렌더링 시간이 15분에서 5초 미만으로 줄었고, anomaly detection과 자동 경보, Data Stories 기반 주간 경영진 요약까지 연결됐습니다. 그 결과 재무팀은 이상 징후를 1분 안에 감지하고 10분 안에 조사하며 60분 안에 해결하는 1/10/60 대응 모델을 운영할 수 있게 됐습니다.
GoDaddy는 Amazon Quick의 custom chat agents와 Quick Flows를 특정 팀의 실제 업무에 맞춰 배치했습니다. 일곱 개의 에이전트가 대시보드 탐색, 대시보드 지원, 도메인 경매, 고가 계정 관리, 고객 경험, 제품 관리 등의 질문을 처리했고, Quick Flows는 여러 대시보드를 읽어 추세와 이상 징후를 추출한 뒤 WBR용 구조화된 요약으로 합쳤습니다. 2026년 4월 에이전트 질의는 1,999건이었으며, 에이전트와 자동화 플로우를 합친 예상 연간 시간 절감은 7,900시간을 넘었습니다.
GoDaddy의 변화는 보고서 속도 개선보다 중앙 BI 의존도를 낮추고 데이터 기반 의사결정을 업무 표준으로 확장한 데 의미가 있습니다. Hivemind 안에 Quick 대시보드를 삽입하고 Okta 기반 SSO와 Amazon Redshift 연결을 사용해 사용자가 별도 BI 도구를 찾아가는 단계를 줄였습니다. 향후 Slack, Outlook, Jira, Confluence로 이상 경보와 분석 결과를 전달하면 인사이트와 실제 업무 조치 사이의 간격을 더 좁힐 계획입니다
용어 해설
- 서버리스 아키텍처(Serverless Architecture)
- — 서버리스 아키텍처는 사용자가 서버를 직접 프로비저닝하거나 운영하지 않고 클라우드 서비스가 필요한 컴퓨팅 자원을 자동으로 할당하는 구조입니다. GoDaddy는 이를 통해 BI 인프라 관리 부담과 확장에 따른 운영 비용을 줄였습니다.
- 이상 탐지(Anomaly Detection)
- — 이상 탐지는 정상적인 데이터 패턴에서 벗어난 값이나 변화를 자동으로 찾아내는 기능입니다. Cash Dash에서는 이상 징후를 빠르게 감지해 재무팀이 1분 안에 발견하고 10분 안에 조사하며 60분 안에 해결하는 대응 모델을 운영합니다.
- 자연어 질의(Natural Language Querying)
- — 자연어 질의는 SQL 같은 전문 문법 대신 일상 언어로 질문을 입력해 데이터나 대시보드 결과를 조회하는 방식입니다. GoDaddy는 이 기능과 대화형 에이전트를 결합해 SQL 또는 Python 지식이 없는 직원도 업무 데이터를 직접 확인하도록 했습니다.
- 임베디드 분석(Embedded Analytics)
- — 임베디드 분석은 별도의 BI 애플리케이션을 열지 않고 사용자가 이미 업무를 수행하는 웹 애플리케이션 안에서 대시보드와 인사이트를 확인하는 방식입니다. GoDaddy는 Hivemind에 Quick 대시보드를 통합해 인사이트 접근 단계를 줄이고 배포 기간을 수주에서 수일로 단축했습니다.
- 싱글 사인온(Single Sign-On)
- — 싱글 사인온은 사용자가 여러 서비스마다 별도 인증을 반복하지 않고 하나의 인증 체계로 접근하도록 하는 보안 방식입니다. GoDaddy는 Okta를 이용해 Quick 접근을 기존 생태계의 보안 모델과 연결했습니다.
기술
- Amazon Quick
- Amazon Quick Sight
- Amazon Redshift
- Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)
- Quick Research
- Quick Flows
- custom Amazon Quick chat agents
- Data Stories
- Okta
- Hivemind
- Quick Sight Embedding Service
- Slack
- Outlook
- Jira
- Confluence
- SQL
- Python
활용 사례
- Cash Dash는 재무 성과와 고객 지표를 제품군, 지역, 날짜 범위, 거래 유형별로 조회하는 전사 재무 대시보드로 활용됐습니다.
- Dashboard Navigator agent는 사용자의 질문에 맞는 기존 대시보드를 찾고, Dashboard Assistance agent는 BI팀에 공식 요청을 보내지 않아도 해석과 분석 지원을 제공했습니다.
- Domain Auction Assistant와 Top Accounts Growth Analyst는 각각 도메인 경매 운영과 Premier Services의 고가 계정 관리에 맞춘 인사이트를 제공했습니다.
- Quick Flows는 여러 대시보드에서 추세와 anomaly를 읽어 Weekly Business Review용 경영진 요약을 자동으로 작성했습니다.
- Hivemind에 삽입된 Quick 대시보드는 운영 도구 안에서 실험 및 운영 데이터에 기반한 인사이트를 제공했습니다.
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원문 발행 2026. 08. 27.수집 2026. 08. 27.출처 타입 RSS
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