효율적인 데이터 관리는 필수적 : 데이터 플랫폼과 AI 활용

✅  AI 및 데이터 중심으로 전환하는 데 있어 효율적인 데이터 관리는 필수적이다. 최적의 Data Platform과 모델을 활용하여 "데이터 수집 → 변환 → 분석 → AI 적용 → 공유"까지 모든 단계를 통합적으로 관리 가능하도록 해야 할 것이다. 결국 AI와 데이터 분석 역량을 극대화할 수 있어야 한다.

(* 이 내용은 eBook으로 나온 "Databricks Data Management 101 (2nd Edition)"을 요약 정리한 것으로, 데이터 관리 전반 과정 구축과 활용에 도움을 기대하며 작성한 것입니다. 구체적인 내용은 원본을 다운로드 받아 참조 바라며, 전문업체의 설명자료인 점을 감안해야 합니다. 특히 다른 데이터 웨어하우스 서비스나 데이터 분석 플랫폼을 비교하는 것이 바람직합니다.)

📘 Databricks Data Management 101 (2nd Edition) 

1️⃣ 데이터 관리의 중요성 및 과제

  • 데이터는 기업 혁신과 생존에 필수적인 자산이며, 데이터 및 AI 활용을 위한 핵심 요소.
  • 기존 데이터 관리의 문제점:
    • 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간의 구조적 차이 → 관리 어려움.
    • 데이터 포맷 다양성 (Delta Lake, Iceberg, Parquet 등)으로 인한 호환성 문제.
    • 비즈니스 인텔리전스(BI)와 머신러닝(ML) 워크로드를 효과적으로 처리하는 것이 어려움.

2️⃣ 데이터 관리 접근법

  • 데이터 레이크하우스 (Data Lakehouse)
    • 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 성능을 결합.
    • 개방형 포맷(Delta Lake, Iceberg 등)을 활용하여 벤더 락인 방지.
    • AI 및 BI 워크로드를 통합하는 Data Intelligence Platform 제공.

3️⃣ 데이터 및 AI 거버넌스

  • Unity Catalog: 단일 관리 시스템을 통해 데이터와 AI 자산을 통합 관리.
  • 주요 기능:
    • 데이터 접근 및 보안 관리.
    • AI 및 BI 자산을 위한 통합 메타데이터 관리.
    • 데이터 라인리지 추적 및 자동화된 거버넌스.

4️⃣ 데이터 수집 (Ingestion)

  • Databricks LakeFlow: 데이터 수집을 위한 통합 솔루션.
  • LakeFlow Connect: 다양한 외부 소스(SQL Server, Salesforce 등)에서 데이터를 쉽게 수집.
  • Auto Loader: 클라우드 저장소(AWS S3, Azure Data Lake 등)에서 데이터를 자동으로 수집.

5️⃣ 데이터 변환 및 품질 관리

  • Delta Live Tables (DLT):
    • SQL 및 Python을 사용한 선언적 데이터 파이프라인 관리.
    • 데이터 품질 검증 및 자동 변환 지원.
    • ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인을 최적화하여 성능 향상.

6️⃣ 데이터 분석 및 AI 활용

  • Databricks SQL:
    • SQL 기반 데이터 분석 환경 제공.
    • BI 및 대용량 데이터 분석을 위한 고성능 SQL 워크스페이스 제공.
  • GenAI 기반 분석 도구:
    • 자연어 질의 처리(Genie) 및 대시보드 자동 생성 기능 제공.
    • AI 기반 데이터 최적화 및 자동 분류.

7️⃣ 데이터 공유 및 협업

  • Databricks Delta Sharing:
    • 데이터 사일로 문제를 해결하는 개방형 데이터 공유 프로토콜.
    • 클라우드 및 지역 간 데이터 공유를 지원.
  • Databricks Marketplace: 데이터셋, AI 모델, 분석 도구 등을 공유하는 플랫폼 제공.

8️⃣ AI를 활용한 데이터 관리

  • Mosaic AI:
    • AI 기반 데이터 관리 자동화.
    • AI 모델 학습 및 배포 최적화.
  • AI 도입 효과:
    • 자연어 인터페이스를 통한 데이터 검색 및 분석 가능.
    • 자동화된 데이터 최적화 및 거버넌스 기능.

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