+ 데이터 한계와 주간 리포트 전환을 명확히 짚었다.
- 임계값을 실제 답변 없이 임의의 초기값으로 제안했다.
"현황을 한눈에" 요청에서 어떤 결정을 하려는지를 먼저 확정합니다.
| 분류 | 개발 › 데이터·DB |
|---|---|
| 태그 | 분석질문생성개발자 |
Turn this dashboard request into a specification. For every metric requested or implied, ask one question: **"If this number is X, what do you do?"** - Clear answer → keep it, and record the threshold - "It depends" → it needs a breakdown, not a number. Say which dimension - No answer → **drop it.** *A metric nobody acts on is a metric nobody reads, and it crowds out the ones that matter* Then: 1. The decisions this dashboard supports, listed first. The layout follows from these. 2. Metrics that survived, each with: the decision it serves, the threshold that changes behavior, and how often it needs refreshing. *Refresh rate follows the decision cadence — a weekly decision does not need a real-time number.* 3. Comparison baseline for each: against last period, against target, against another segment. **A number with no comparison cannot be judged.** 4. What the available data cannot support, and what would be needed. 5. What belongs in an alert instead of a dashboard — anything where the response is immediate. Then: the layout, with what sits above the fold and why. Rules: - Do not design charts yet. Decide what is on it first. - Say when the honest answer is that this should be a scheduled report, not a dashboard. Most requests are.
대시보드는 대개 아무도 안 본다. 지표가 결정과 연결 안 돼서다. 이 프롬프트는 각 지표마다 "이 숫자가 어떻게 나오면 무엇을 하는가"를 묻고, 답이 없으면 뺀다.
ChatGPT가 데이터 제약을 존중해 가장 충실하다. Gemini는 구체적이지만 추정과 모순이 많고, [C]는 답이 없다.
+ 데이터 한계와 주간 리포트 전환을 명확히 짚었다.
- 임계값을 실제 답변 없이 임의의 초기값으로 제안했다.
+ 의사결정 중심의 정보 위계와 배치가 구체적이다.
- 없는 데이터와 행동을 지어내고 차트까지 설계했다.
| 기준 | ChatGPT | Gemini | 앞선 모델 |
|---|---|---|---|
| 지시 준수 | 9 | 6 | ChatGPT +50% |
| 정확성 | 8 | 4 | ChatGPT +100% |
| 구체성 | 9 | 7 | ChatGPT +29% |
| 구성·가독성 | 9 | 8 | ChatGPT +13% |
| 분량 적정성 | 8 | 5 | ChatGPT +60% |
gpt-5.6-sol가 모델 이름을 가린 채 1~10점으로 채점했습니다 (2026-09-25). 측정값이 아니라 AI 심사 결과입니다.
같은 입력을 세 모델에 넣어 받은 답을 그대로 옮겼습니다. 각 CLI(에이전트 하네스)에서 실행했습니다. ChatGPT·Claude 앱이나 웹에서는 답이 다를 수 있습니다.
받은 요청: 경영진 주간 회의용 대시보드 하나 만들어주세요. 매출, 신규 가입자, 이탈률이 한눈에 보였으면 합니다 가진 데이터: 일별 매출 집계 테이블, 가입/해지 이벤트 로그, 채널별 광고비 스프레드시트 보는 사람: 매주 월요일 오전 경영진 회의에서 보는 대표이사 포함 C레벨 3명
따라서 이것은 실시간 대시보드보다 매주 월요일 회의용 주간 운영 리포트에 가깝다. 의사결정이 주간 단위이므로 데이터도 주간 단위로 갱신하면 충분하다.
| 지표 | “이 숫자가 X라면 무엇을 하는가?” | 행동을 바꾸는 기준 | 의사결정 | 갱신 주기 |
|---|---|---|---|---|
| 주간 매출 | 매출이 목표보다 낮으면 영업·가격·프로모션 계획을 조정한다 | 목표 대비 -10% 이하이면 원인과 회복 계획 검토 | 매출 목표 달성 여부와 회복 조치 결정 | 매주 월요일 |
| 주간 신규 가입자 | 가입자가 목표보다 낮으면 광고 채널별 예산을 재배분한다 | 목표 대비 -15% 이하이면 채널별 예산 조정 검토 | 신규 고객 확보 투자 결정 | 매주 월요일 |
| 주간 해지율 | 해지율이 기준보다 높으면 고객군과 원인을 분석하고 유지 활동을 시작한다 | 기준 대비 +1%p 또는 상대적으로 +10% 이상이면 즉시 원인 분석 | 고객 유지 리스크 대응 결정 | 매주 월요일 |
위 기준은 초기 운영 기준이며, 실제 목표와 과거 변동성을 확인한 뒤 경영진이 확정해야 한다. 기준이 확정되지 않으면 지표를 노출하지 않고 회의 안건으로 먼저 결정해야 한다.
현재 데이터에는 해지 이벤트 로그가 있으나, 해지율 계산에 필요한 기간 초 고객 수 또는 활성 고객 수가 명시되어 있지 않다.
따라서 현재는 다음 중 하나가 추가로 필요하다.
이 데이터가 없으면 해지율 대신 주간 해지 건수만 표시할 수 있다. 그러나 해지 건수는 고객 기반이 커질수록 자연스럽게 증가하므로, 경영진 의사결정 지표로는 해지율보다 약하다.
| 지표 | 필수 비교 기준 | 보조 비교 기준 |
|---|---|---|
| 주간 매출 | 목표 대비 | 전주 및 최근 4주 평균 대비 |
| 신규 가입자 | 목표 대비 | 전주 및 최근 4주 평균 대비 |
| 해지율 | 목표 또는 허용 기준 대비 | 전주 및 최근 4주 평균 대비 |
매출과 신규 가입자의 목표값이 없다면 단순 전주 대비 증감만으로는 판단이 어렵다. 예를 들어 전주보다 매출이 늘었어도 목표에는 미달할 수 있으므로, 반드시 목표값을 입력해야 한다.
광고비 데이터만으로는 다음을 판단할 수 없다.
이를 지원하려면 최소한 다음 데이터가 필요하다.
이 데이터가 연결되기 전까지 채널별 광고비는 대시보드 지표에서 제외한다. 숫자를 보여주더라도 예산 자체를 설명할 뿐, 예산 재배분 결정을 뒷받침하지 못한다.
일별 매출 집계만으로는 매출 변동의 원인을 알 수 없다. 상품, 고객군, 지역, 영업 채널 또는 거래 유형별 매출이 필요하다.
현재는 “매출이 목표에서 얼마나 벗어났는가”까지만 지원한다.
다음 조건의 대응이 회의까지 기다릴 수 없다면 대시보드가 아니라 알림으로 보낸다.
반대로 주간 매출, 주간 가입자, 주간 해지율처럼 월요일 회의에서 논의할 항목은 주간 리포트에 둔다. 알림 기준은 별도로 정해야 하며, “발생하면 누가 언제 어떤 조치를 하는가”까지 지정해야 한다.
차트는 아직 설계하지 않고, 다음 정보만 배치한다.
경영진이 회의 초반에 바로 “무엇을 결정해야 하는가”를 알아야 하므로 가장 위에 둔다.
각 지표마다 다음만 표시한다.
현재 요청과 데이터만으로는 상시 대시보드보다 월요일 오전에 자동 생성되는 주간 경영진 운영 리포트가 적절하다.
초기 버전은 다음 세 가지를 중심으로 한다.
채널별 광고비 분석과 상세 원인 분석은 데이터 연결이 완료된 뒤 추가한다.
| 대용량 텍스트 변환기 프롬프트 | |
| AI 데이터 추출 도구 기획 프롬프트 | |
| AI2sql 자연어 SQL 생성 프롬프트 | |
| 백엔드 아키텍트 역할을 맡기는 프롬프트 | |
| Base R 프로그래밍 프롬프트 |