6 - 당신의 역할에 맞는 데이터브릭스 활용법

데이터 분석의 문턱을 허물다

“데이터 플랫폼은 특정 전문가만을 위한 것이 아니다. 모두가 쓰게 될 때 진짜 가치가 나온다.”

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데이터 플랫폼, 모두가 써야 하는 이유

데이터 분석 플랫폼이라고 하면, 대개 ‘데이터 엔지니어’나 ‘데이터 과학자’만을 위한 도구라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 실제로는:

• PM은 기능 개선 효과를 검증하고,
• 마케팅 팀은 사용자 세그먼트를 분석하고,
• 임원은 대시보드로 실적을 확인하며,
• 서비스 기획자는 전환율을 분석합니다.

이처럼 데이터는 조직의 거의 모든 역할에서 필요합니다. 문제는 대부분의 플랫폼이 이 다양한 역할을 충분히 고려하지 않았다는 것입니다.

**데이터브릭스(Databricks)**는 그런 점에서 다릅니다. 엔지니어링, 분석, BI, ML을 하나의 플랫폼으로 통합한 레이크하우스 아키텍처를 기반으로, 모든 사용자 유형을 위한 기능과 인터페이스를 제공합니다.

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1. 데이터 분석가 / 데이터 과학자

– 데이터로부터 인사이트와 예측을 도출하는 전문가

사용 기능:

• 🔬 Databricks Notebook (Python, R, SQL, Scala 지원)
• 📊 SQL Editor & AI Assistant
• 📈 MLflow + 모델 실험/추적/배포
• 📚 Feature Store
• 📄 대시보드 생성 및 공유

사용 시나리오:

• PySpark와 Pandas로 대규모 로그 데이터 전처리
• SQL Editor로 KPI를 분석하고 차트를 만들어 PM과 공유
• MLflow로 고객 이탈 예측 모델을 실험하고 성능 비교
• Feature Store에 등록된 ‘최근 방문일’, ‘결제 빈도’ 등의 특성 재활용
• Genie에게 “이번 주 이탈률이 급증한 구간을 알려줘”라고 질문

✅ 데이터 분석과 ML 개발을 통합 환경에서 효율적으로 진행

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2. 데이터 엔지니어

– 데이터가 끊김 없이 흐르도록 설계하고 관리하는 백엔드 담당자

사용 기능:

• ⚙️ Spark (PySpark, SQL)
• 🏗️ Delta Lake, Delta Live Tables
• 🧾 Databricks Jobs (워크플로우 스케줄링)
• 🔐 Unity Catalog (데이터 권한 관리)
• 🔁 Repos (Git 연동)

사용 시나리오:

• Kafka에서 수집한 게임 로그를 실시간으로 Delta Table에 적재
• Delta Live Tables로 ETL 파이프라인을 선언적으로 구성
• 하루 한 번 유저 지표 계산 작업을 Job으로 예약
• 민감 정보가 있는 테이블은 Unity Catalog로 권한 제한
• Git과 연동해 파이프라인 코드 버전 관리 및 PR 리뷰

✅ 데이터 흐름을 안정적이고 자동화된 방식으로 운영

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3. PM / 기획자 / 비즈니스 분석가

– 데이터를 통해 전략을 수립하고 제품 방향을 결정하는 실무 의사결정자

사용 기능:

• 📊 대시보드 & 공유 링크
• 💬 Databricks Assistant (자연어 질의)
• 🔍 Genie (대시보드 내 AI 질의 응답)
• 📈 SQL Editor (간단한 쿼리)

사용 시나리오:

• 분석가가 만든 실시간 KPI 대시보드를 통해 일일 지표 추적
• “지난 2주간 신규 기능 도입 유저의 재방문율은?”이라는 질문을 Genie에 입력
• 자연어로 “지난달 대비 전환율 변화 추이 보여줘” 요청 → 차트 생성
• SQL Editor에서 ‘VIP 유저 리스트’를 직접 추출해 마케팅팀에 전달
• 링크 공유로 조직 내 누구나 대시보드 접근 가능하게 설정

✅ 기술 배경이 없어도 데이터 중심 의사결정이 가능해짐

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4. 임원 / 의사결정자

– 비즈니스 성과를 실시간으로 파악하고 전략적 결정을 내리는 리더

사용 기능:

• 📊 공유 대시보드 (모바일 최적화)
• 🧠 Genie 기반 대시보드 질문
• 📨 자동 보고서 알림 (Alerts)

사용 시나리오:

• 이메일로 매일 아침 자동 전송되는 대시보드 링크 확인
• Genie에게 “분기별 매출 변화 추이와 주요 원인 요약해줘” 질문
• 목표 KPI에 도달하지 못한 지표에 대해 자동 알림 수신
• 실시간으로 매출/DAU/이탈률 확인하고 분기 전략 수립

✅ 데이터 기반 리더십을 가능하게 하는 정보 전달 체계 확보

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사용자 유형별 활용 요약

사용자 유형	주요 기능	가시적 효과
데이터 분석가/과학자	노트북, SQL, MLflow	실험 속도 및 협업 효율 향상
데이터 엔지니어	Spark, DLT, Jobs	파이프라인 안정성 및 자동화
PM/기획자	대시보드, Genie	데이터 기반 의사결정 능력 강화
임원	Alerts, 공유 리포트	실시간 성과 모니터링

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모두가 협업하는 데이터 플랫폼

데이터브릭스의 진짜 강점은 ‘기능’보다 협업의 연결성에 있습니다.

• 👥 모든 역할이 같은 데이터에 접근
• 🧑‍💻 같은 노트북에서 협업하고 리뷰
• 🧾 분석 → 대시보드 → 피드백 → 실험 → 배포까지 한 흐름

이런 환경이 만들어지면, 아래와 같은 선순환이 일어납니다:

1. 분석가가 새로운 인사이트 발견 →
2. 기획자가 실험으로 연결 →
3. 엔지니어가 실시간 파이프라인 구축 →
4. PM이 대시보드로 성과 확인 →
5. 임원이 전략에 반영 →
6. 다시 실험 설계로 피드백

🌀 단절된 워크플로우가 아니라, 연결된 피드백 루프가 생깁니다.

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다음 편 예고: 팀워크를 바꾸는 협업 기능

이제 ‘어떻게 쓸 수 있는가’를 봤다면, 다음으로는 어떻게 더 잘 함께 일할 수 있는가를 살펴볼 차례입니다. 다음 편에서는 실시간 노트북 협업, Git 연동, 자동화된 워크플로우 등 데이터브릭스의 협업 기능을 깊이 있게 파헤쳐보겠습니다.

다음 글: 7 - 함께 일하는 방식의 혁신