7 - 함께 일하는 방식의 혁신

데이터브릭스 협업 기능 분석

“좋은 데이터도, 나쁜 협업 안에선 사라진다.”

---

데이터 협업, 아직도 이렇게 하고 있나요?

• 분석가는 SQL 쿼리를 Google Docs에 복사해 공유하고,
• 엔지니어는 파이프라인 코드를 Slack으로 캡처해서 보여주며,
• 기획자는 "데이터 최신 맞나요?"라고 계속 물어봐야 합니다.

이처럼 많은 조직이 데이터 협업을 ‘툴 간 복붙’과 ‘감’에 의존하고 있습니다. 결과적으로:

• 📉 데이터 일관성이 깨지고,
• ⏱️ 의사결정이 느려지며,
• 😵 역할 간 책임도 불명확해집니다.

**데이터브릭스(Databricks)**는 이러한 현실을 근본적으로 바꾸기 위해, 데이터 생산부터 분석, 리포트까지의 모든 과정을 하나의 공간에서, 실시간으로, 역할에 맞게 협업할 수 있도록 설계되었습니다.

---

1. 실시간 공동 작업 – 노트북 협업

특징:

• 🧑‍💻 여러 사용자가 동시에 접속해 코드 수정 가능 (Google Docs처럼)
• 💬 코드 셀에 댓글을 달아 질문/피드백 가능
• 🕘 히스토리 자동 저장으로 변경 이력 추적 가능
• 🔐 Unity Catalog 기반의 권한 제어

사용 예시:

• 분석가가 만든 EDA 코드에 PM이 “이 지표 의미는?”이라고 댓글
• 데이터 엔지니어가 ETL 로직을 추가하고, 분석가가 실시간 검증
• 팀원이 실수로 코드를 수정해도 히스토리에서 바로 복구 가능

✅ 문서 기반 협업이 아니라, ‘데이터 기반 협업’이 됩니다.

---

2. Git 연동 – 버전 관리와 코드 협업

Databricks Repos 기능

• GitHub, GitLab, Bitbucket과 연동
• 노트북, 파이프라인 코드, 설정 파일을 Git으로 버전 관리
• Databricks UI에서 바로 커밋, 푸시, Pull 요청 가능
• 코드 변경 비교(Diff) 및 롤백 가능

장점:

• 🧩 Git으로 분석 코드도 DevOps처럼 관리 가능
• 👨‍👩‍👧 팀원 간 리뷰/승인 프로세스 적용
• 🧠 분석 환경에서도 CI/CD 파이프라인 확장 가능

💡 분석 코드도 “개발처럼” 다루는 체계가 가능해집니다.

---

3. 자동화된 협업 – Databricks Jobs & 워크플로우 공유

기능:

• 여러 노트북/스크립트를 연결한 워크플로우 생성
• 의존성 설정 (예: Step 2는 Step 1이 성공해야 실행)
• 스케줄링 (예: 매일 오전 6시 자동 실행)
• 실패 시 재시도/알림 설정
• 권한 기반 공유로 팀원이 함께 모니터링 가능

실무 활용 예시:

• 일일 리포트 생성 작업을 Job으로 자동화
• 신규 기능 분석 Job을 공유해 PM이 직접 실행
• 이상 탐지 작업 실패 시 Slack으로 자동 알림 전송

✅ 업무가 특정인에게 고립되지 않고, 모두가 함께 모니터링하고 관리할 수 있게 됩니다.

---

4. 데이터 공유와 탐색의 효율화

Data Explorer:

• GUI로 테이블/뷰 구조 확인 (컬럼, 타입, 설명, 샘플 데이터)
• Unity Catalog 연동 → 데이터 계보(Lineage) 시각화
• 사용 이력, 권한 정보, 태그까지 통합 제공

공유 기능:

• 📤 노트북 및 대시보드 HTML, PDF, .ipynb 등으로 내보내기
• 🌐 외부 사용자에게도 웹 링크 형태로 대시보드 공유 가능
• 📧 이메일, Slack 자동 알림 설정 (예: 쿼리 결과 알림)

🔄 데이터 접근성과 공유가 쉬워질수록 조직 전체의 ‘데이터 문해력’이 올라갑니다.

---

5. 협업을 위한 AI 지원 – Databricks Assistant & Genie

• Assistant: 노트북 작업 중 SQL 생성, 코드 오류 수정, 주석 생성 등 지원
• Genie: 대시보드에서 자연어 질문으로 인사이트 얻기
• 팀 전체가 AI의 도움을 받아 빠르게 질문하고, 빠르게 분석

🤖 AI는 협업을 더 빠르고 부드럽게 만들어주는 팀의 조력자입니다.

---

협업 구조 요약

협업 기능	주요 사용자	조직 내 효과
노트북 공동 편집	분석가, 엔지니어, PM	실시간 피드백, 코드 품질 향상
Git 연동 (Repos)	엔지니어, 분석가	버전 관리, 코드 리뷰 강화
Jobs / 워크플로우 공유	분석가, 엔지니어, PM	반복 업무 자동화, 투명한 책임
대시보드 공유 / 알림	PM, 임원, 기획자	데이터 접근성 향상, 업무 신속화
Assistant / Genie	전 사용자	탐색 속도 개선, 생산성 향상

---

조직을 연결하는 협업 플랫폼

데이터브릭스는 단지 데이터를 처리하는 도구가 아니라, 팀 전체가 데이터를 기반으로 함께 일하는 환경을 만들어주는 플랫폼입니다.

이런 조직에서의 변화는 분명합니다:

• 🧠 모든 팀원이 같은 데이터를 본다
• ⏱️ 분석 → 피드백 → 반영 주기가 빨라진다
• 🤝 기술 장벽 없이 협업이 가능하다
• 🧩 역할 간 연결성이 강화된다

💬 “더 빨리, 더 정확하게, 함께” 일할 수 있는 문화의 기반이 되는 것

 

---

다음 편 예고: 데이터브릭스 vs 경쟁 제품

이제 데이터브릭스가 제공하는 기능들을 충분히 이해했으니, 자연스럽게 생기는 궁금증이 있습니다:

“그럼 Snowflake나 BigQuery와는 뭐가 다른가요?”

다음 편에서는 주요 경쟁 플랫폼들과의 기능/가격/성능/사용성 비교를 통해, 어떤 조직에 데이터브릭스가 특히 잘 맞는지 전략적으로 분석해보겠습니다.

다음 글: 8 - 데이터 플랫폼 전쟁