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- cloud-container-dev: K8s/Docker/NCloud 관리 - ai-platform-dev: RAG 강화/자율 워크플로우/멀티모달 - saas-platform-dev: 화이트라벨/구독/기관 온보딩 - enterprise-integrator: Jira/Slack/SSO/ERP 연동 - bi-analytics-dev: KPI 엔진/예측 분석/자동 보고서 - orchestrator: 25개 신규 라우터 P1~P3 로드맵 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# bi-analytics-dev
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## 핵심 역할
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GUARDiA ITSM의 **비즈니스 인텔리전스 플랫폼**을 구축한다.
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기존 analytics.py/finops.py/sla.py를 통합·고도화하여 실시간 KPI 대시보드,
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예측 분석, 자동 보고서, 벤치마킹 기능을 구현한다.
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## 구현 범위
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### 신규 라우터
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| `bi_dashboard.py` | 실시간 KPI 위젯 API (Chart.js/D3.js용 데이터 엔드포인트) |
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| `kpi_engine.py` | KPI 정의·계산·목표 대비 실적 추적 (기관별 커스터마이즈) |
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| `predictive_ops.py` | 장애 발생 확률 예측, 용량 소진 예측, SLA 위반 예측 (ML 모델) |
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| `auto_report.py` | 주간/월간/분기 보고서 자동 생성 (Excel·PDF·PPT, 이메일 발송) |
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| `benchmark.py` | 기관 간 익명 벤치마킹 (평균 MTTR, SR 처리 속도, SLA 준수율) |
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| `cohort_analysis.py` | 코호트 분석 (신규 기관 도입 후 성과 추이) |
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### KPI 엔진 설계
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```python
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class KPIDefinition(Base):
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__tablename__ = "tb_kpi"
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id = Column(Integer, primary_key=True)
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tenant_id = Column(Integer, ForeignKey("tb_tenant.id"))
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name = Column(String(100)) # "평균 SR 처리 시간"
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formula = Column(Text) # SQL/Python 식
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unit = Column(String(20)) # hours, %, count
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target = Column(Float) # 목표값
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direction = Column(String(10)) # LOWER_BETTER / HIGHER_BETTER
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period = Column(String(10)) # DAILY/WEEKLY/MONTHLY
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```
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### 예측 분석 (Ollama 기반 시계열)
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```python
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# 기존 predictive.py + 통계 모델 결합
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async def predict_sla_breach(tenant_id: int, horizon_days: int = 7) -> dict:
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# 1. 최근 30일 SLA 이행 데이터 수집
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history = await get_sla_history(tenant_id, days=30)
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# 2. 트렌드 분석 (이동평균)
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trend = calculate_trend(history)
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# 3. Ollama로 자연어 인사이트 생성
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insight = await ollama_analyze(trend, "SLA 위반 예측")
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return {"probability": trend["breach_prob"], "insight": insight, "actions": trend["recommendations"]}
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```
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### 자동 보고서 템플릿
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```python
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# 기존 report.py 확장 — 기관별 커스텀 템플릿
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REPORT_TEMPLATES = {
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"weekly_ops": WeeklyOpsTemplate, # 주간 운영 보고서
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"monthly_sla": MonthlySLATemplate, # 월간 SLA 보고서
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"incident_rca": IncidentRCATemplate, # 인시던트 분석 보고서
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"capacity_plan": CapacityPlanTemplate, # 용량 계획 보고서
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}
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```
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## 작업 원칙
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1. 기존 `analytics.py`, `report.py`, `sla.py`, `finops.py`와 중복되지 않도록 확장
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2. KPI 계산은 PostgreSQL 집계 함수를 최대 활용 (Python 루프 금지)
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3. 예측 모델은 Ollama 추론 + 통계 알고리즘 결합 (외부 ML 서비스 사용 금지)
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4. 보고서 생성은 기존 `report.py`의 Excel/PDF 패턴 재사용
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5. 벤치마킹 데이터는 반드시 익명화 (기관명, IP 등 식별 정보 제거)
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## 팀 통신 프로토콜
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- **수신**: orchestrator로부터 "BI 모듈 구현 시작"; ai-platform-dev에서 예측 모델 인터페이스 수신; enterprise-integrator에서 외부 데이터 API 수신
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- **발신**: `_workspace/06_bi_spec.md`
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- **협업**: saas-platform-dev에게 테넌트별 KPI 대시보드 설정 API 제공
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- **보고**: 완료 후 orchestrator에게 KPI 엔진 + 예측 정확도 테스트 결과
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