1 - 데이터브릭스 첫걸음: 왜 지금 레이크하우스인가?

“우리는 데이터를 ‘모은다’에서 ‘쓴다’로 전환하고 있는 시대에 살고 있습니다.”

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데이터가 무기가 되는 시대

현대의 비즈니스는 데이터를 얼마나 잘 활용하느냐에 따라 경쟁력이 좌우됩니다. 특히 웹/앱 기반 서비스, 그리고 빠르게 변화하는 게임 산업에서는 실시간 의사결정과 개인화, 운영 최적화 등이 생존의 조건이 되었습니다.

하지만 현실은 녹록지 않습니다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 모으고, 정제하고, 분석 가능한 상태로 만들며, 이를 기반으로 유의미한 인사이트를 도출하는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 이 과정을 복잡하게 만드는 이유는 크게 두 가지입니다.

• 데이터 플랫폼이 너무 많다. (Data Lake, Warehouse, BI 툴, ML 플랫폼…)
• 각 도구들이 서로 잘 연결되지 않는다. (분석가와 엔지니어의 언어가 다르다)

이러한 배경 속에서 등장한 새로운 대안이 바로 데이터브릭스(Databricks)입니다. 단순한 분석 도구를 넘어, 데이터 통합 + 분석 + AI를 아우르는 단일 플랫폼을 지향합니다. 그 중심에는 ‘레이크하우스(Lakehouse)’라는 아키텍처 철학이 있습니다.

레이크하우스란 무엇인가?

레이크하우스(Lakehouse)는 기존 두 가지 접근 방식의 한계를 극복하고자 탄생했습니다.

기존 접근 방식 특징 문제점

데이터 레이크	다양한 데이터를 유연하게 저장	정제되지 않은 데이터로 분석이 어려움
데이터 웨어하우스	정형 데이터에 빠른 쿼리 제공	유연성 부족, 데이터 적재 비용/노력 큼

레이크하우스는 이 두 가지의 장점을 결합합니다:

• 데이터 레이크의 유연성: 정형/비정형/스트리밍 데이터를 모두 저장 가능
• 데이터 웨어하우스의 성능: 빠르고 안정적인 SQL 쿼리와 데이터 분석 지원

즉, “데이터는 한곳에 저장하되, 다양한 워크로드에 맞춰 빠르고 안전하게 사용하자”는 철학입니다. 이를 통해 엔지니어, 분석가, PM, 심지어 비개발자까지 동일한 데이터를 기반으로 협업할 수 있는 기반이 마련됩니다.

데이터브릭스의 전략: 모든 데이터를 하나의 플랫폼에서

데이터브릭스는 이 레이크하우스 아키텍처를 바탕으로 다음을 제공합니다:

• 데이터 엔지니어링: Apache Spark 기반의 강력한 데이터 처리
• BI/분석: SQL 기반 대시보드 및 AI 비서의 시각화 지원
• AI/ML: MLflow, Feature Store, AutoML 등 머신러닝 개발을 위한 올인원 환경
• 통합 거버넌스: Unity Catalog를 통한 데이터 접근 제어 및 감사

이는 기존의 분절된 툴 체계 대신, "단일 플랫폼에서 데이터의 수집 → 저장 → 분석 → 예측까지"를 일관되게 수행할 수 있게 해줍니다.

왜 지금, 그리고 왜 데이터브릭스인가?

🎯 변화가 필요한 시점입니다.

• 데이터량은 기하급수적으로 증가하지만, 여전히 데이터 활용률은 낮습니다.
• ML/AI 도입이 늘고 있지만, 현장에서는 여전히 데이터 전처리에 80%의 시간을 씁니다.
• 협업이 중요하지만, 분석 결과는 여전히 일부 전문가만 접근할 수 있습니다.

이 문제들을 해결하려면 플랫폼 차원의 통합이 필요합니다. Databricks는 기술적 유연성과 강력한 성능을 바탕으로 이러한 전환을 현실화할 수 있는 몇 안 되는 플랫폼입니다.

다음 편 예고: 실전에서 어떻게 쓰이나?

이 블로그 시리즈에서는 앞으로 데이터브릭스를 구성하는 핵심 기능들을 하나씩 살펴보며, 우리가 만들고자 하는 “게임을 포함한 웹/앱 서비스 전반에서 유용한 데이터 분석 플랫폼” 설계에 어떤 인사이트를 줄 수 있을지 고민해보려 합니다.

• 🧠 2편: AI 기반 대시보드 – 비개발자도 사용할 수 있는 자연어 기반 시각화
• 🏗️ 3편: 데이터 엔지니어링 – Delta Lake, Spark, Photon의 환상 조합
• 🤖 4편: AI/ML 플랫폼 – MLflow로 실험부터 배포까지 자동화
• 🔍 5편: 아키텍처 분석 – 레이크하우스 구조 깊이 파헤치기
• 👥 6~7편: 사용자별 활용법 & 협업 기능
• ⚔️ 8편: 경쟁 제품 비교 – Snowflake, BigQuery, Redshift와의 정면 승부
• 🚀 9~11편: 성공 사례 & 우리만의 서비스 설계 제안

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이 시리즈가 데이터 활용을 고민하는 스타트업, 게임 회사, 데이터 팀 여러분들께 현실적인 방향성과 영감이 되기를 바랍니다. 앞으로의 글들도 기대해주세요!