SQL부터 AI까지 데이터 분석 with 클로드 코드

SQL부터 AI까지 데이터 분석 with 클로드 코드 - 프롬프팅부터 Claude Code 에이전트까지 25일 완성
조한성 지음 / 정보문화사 / 2026년 9월

※ 본 서평은 출판사로부터 책을 지원받았으나, 솔직한 생각을 담아 작성했습니다.

IT 업무 시스템 기획은 현업의 요구사항을 화면과 프로세스로 구체화하는 일이다. 사용자와 인터뷰하며 원하는 기능을 도출하고, 화면 위에 데이터를 어떻게 배치해 직관적인 흐름을 만드는 것은 직장에서 내가 하는 일이다. 개발 요건이라는 형태로 프로세스, 화면 기획안을 개발팀에 전달하면 개발자는 그들만의 언어로 시스템을 만들어 낸다. 완성된 결과물은 웹으로 구현되었고, 입력 폼, 입력 된 데이터들의 리스트, 결과들의 요약정보로 구성되는 화면들이다. 그 이면에는 데이터베이스가 있고, 집계 로직들이 있지만 이런 일들은 개발자나 데이터 엔지니어의 몫이라 생각했다.

올해 초부터 사내에 AI 활용이 급속도로 보편화되면서 내 업에 대한 고민의 방향이 바뀌었다. 우리 팀이 관리하고 운영하는 수많은 시스템 데이터들이 있는데, 그것들을 어떻게 분석하고, 생성형 AI를 결합해 어떤 비즈니스 가치로 전환할 것인가?를 경영층에서 요구하고 있기 때문이다. 결국, 데이터를 제대로 읽고 다루는 문해력이 없다면 AI라는 도구 역시 겉핥기식 활용에 그칠 수밖에 없다는 위기감이 들었고, 그 점이 이 책을 펼치게 만들었다.

이 책은 비전공자 신입사원이 K-POP 플랫폼 데이터팀에서 25일 동안 실무 과제를 풀어가는 여정을 담고 있다. 첫 출근 날 실행하는 간단한 SELECT 문부터 시작해 집계, 조인, 서브쿼리, 윈도우 함수까지 차근차근 난이도를 높여간다. 특히 가상의 비즈니스 맥락 안에서 단계별로 실습하도록 구성되어 있어, SQL을 처음 접하는 초보자도 지치지 않고 자연스럽게 데이터에 빠져들게 만든다.

솔직히 책장을 넘기는 내내 마음 한편에서 의구심이 떠나지 않았다. "AI가 프로그램도 필요한 쿼리도 다 짜주는 세상인데, 굳이 내가 SQL 문법을 기초부터 배워야 할까?" 하는 생각이었다. 어쩌면 'AI가 다 해준다'는 막연한 기대 뒤에 숨어 학습 의지를 꺾으려 했던 게으름이었을지도 모른다. 또한 현업의 실제 DB 환경과 보안 제약, 복잡하게 얽힌 사내 테이블들을 떠올리면, 책 속의 예제들을 당장 내 실전에 어떻게 이식할 수 있을지에 대한 현실적인 벽도 느껴졌다.

완독이라는 표현이 좀 어색하지만, 책을 쭉 훑어본 후 내 생각은 명확해졌다. AI에게 정확한 지시를 내리고 그 결과를 검증하려면 최소한의 데이터 기본기는 필수적이라는 점이다. 책의 후반부에서 다루는 스키마 링킹과 클로드 코드, MCP 기반의 데이터 분석 에이전트 구축 과정은 인상적이었다. AI가 스스로 쿼리를 실행하고 데이터를 분석하게 만들더라도, 그 쿼리가 올바른 테이블을 바라보는지, 논리적 허점은 없는지 판별하는 것은 결국 사람의 몫이기 때문이다.

전체적인 데이터 파이프라인의 구조와 AI를 에이전트로 부리는 워크플로를 조망할 수 있었고, 시스템 기획자로서 데이터가 흐르는 방식을 이해하는데 도움을 준 책이다. 해법을 찾은건 아니지만 팀에서 관리하는 시스템 데이터를 AI로 어떻게 연결하고 활용할지 생각할 시간을 가질 수 있었다.