우리만의 데이터 분석 플랫폼 설계 아이디어“벤치마킹의 끝은 따라잡기가 아니라, 자신만의 방향을 세우는 것이다.”목표: 유연하고 강력하며 모두를 위한 데이터 분석 플랫폼우리가 만들고자 하는 플랫폼은 단지 데이터를 수집하고 저장하는 시스템이 아니라:👨💻 데이터 엔지니어가 안정적으로 파이프라인을 운영하고,📊 분석가가 빠르게 인사이트를 추출하며,🧠 데이터 과학자가 AI/ML 모델을 실험하고 배포할 수 있고,👩💼 PM과 비즈니스 사용자도 쉽게 대시보드를 보고 질문을 던질 수 있는“멀티 롤(Multi-role)” 중심의 실용적인 분석 플랫폼입니다.이 글에서는 지금까지의 데이터브릭스 벤치마킹을 바탕으로, 다음과 같은 설계 영역별로 아이디어를 구체화해 봅니다:1. 아키텍처 전략: 레이크하우스 기반의 유연..
장점과 단점 총정리“좋은 플랫폼은 기능이 많은 게 아니라, 필요한 것을 잘하는 것이다.”데이터브릭스, 왜 이렇게 주목받는가?지금까지 9편에 걸쳐 살펴본 바와 같이, 데이터브릭스는 단순한 분석 툴이 아니라 데이터 엔지니어링, 분석, BI, AI/ML을 통합한 플랫폼입니다. 레이크하우스 아키텍처를 중심으로, 실시간 데이터 흐름, 협업, MLOps까지 지원하는 이 플랫폼은 다양한 조직에서 ‘데이터 중심 업무 방식’을 가능하게 만들었습니다.하지만, 모든 조직에 완벽한 해답은 아닙니다.이번 편에서는 장점과 단점을 객관적으로 비교하고, 도입 의사결정을 위한 체크리스트도 함께 정리해드리겠습니다.👍 데이터브릭스의 장점1. 올인원 통합 플랫폼엔지니어링, 분석, BI, ML 모두를 한 플랫폼에서 실행데이터 사일로 해소 ..
성공 사례 분석“기술의 가치는 코드가 아니라, 결과로 증명된다.”왜 성공 사례가 중요한가?이론적 설명이나 기능 정리는 기술 비교에는 유용하지만, 실제 선택과 설계에 있어서는 다음 질문이 더 중요합니다:🧩 "누가 이 플랫폼을 실제로 잘 쓰고 있는가?"🧠 "우리가 가진 문제와 비슷한 문제를 어떻게 해결했는가?"🚀 "우리가 적용했을 때 어떤 효과를 기대할 수 있을까?"이번 편에서는 다양한 산업에서 Databricks를 통해 ‘데이터 기반 혁신’을 실현한 기업들의 사례를 중심으로, 각 사례의 도전 과제 → 해결 방식 → 결과를 정리해봅니다.1. 게임 산업 – 라이엇 게임즈 (Riot Games)🎮 도전 과제전 세계 수백만 명의 플레이어 행동 로그, 채팅, 네트워크 데이터를 실시간 분석유저 이탈 방지, 네..
데이터브릭스 vs Snowflake, BigQuery, Redshift, Fabric“모든 도구는 훌륭하다. 중요한 건 당신에게 맞는 도구인가다.”왜 비교가 필요한가?데이터 플랫폼 선택은 단순한 기술 선택이 아니라, 데이터 전략 그 자체입니다. 한 번 구축하면 쉽게 바꾸기 어렵기 때문에, 처음 선택할 때 다음을 잘 고려해야 합니다:팀 구성과 기술 스택주로 사용하는 데이터 유형과 분석 방식AI/ML 적용 여부예산과 예측 가능성기존 클라우드 인프라 연계성이번 글에서는 Databricks, Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric 등 대표 플랫폼들을 다음 4가지 기준으로 비교해보겠습니다:기능 및 아키텍처가격 모델성능 및 확장성사용성 (UX/..
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 – 노..
데이터 분석의 문턱을 허물다“데이터 플랫폼은 특정 전문가만을 위한 것이 아니다. 모두가 쓰게 될 때 진짜 가치가 나온다.”데이터 플랫폼, 모두가 써야 하는 이유데이터 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..
레이크하우스 아키텍처 파헤치기“데이터 레이크의 자유로움과 데이터 웨어하우스의 안정성, 둘 다 가질 수 없을까?”데이터 플랫폼, 왜 이렇게 나뉘었을까?기존의 데이터 플랫폼 아키텍처는 이렇게 나뉘어 있었습니다:종류역할장점단점데이터 레이크 (Data Lake)다양한 형태의 원시 데이터를 유연하게 저장비용 효율성, 확장성쿼리 성능 낮음, 정합성 미보장데이터 웨어하우스 (DWH)정형화된 데이터를 빠르게 분석안정성, 고성능 쿼리스키마 고정, 유연성 부족, 비용 ↑결국 많은 기업들은 이렇게 운영했습니다:💻 데이터는 S3/HDFS에 저장 →🧪 일부를 ETL하여 DWH에 적재 →📊 분석/BI/ML은 DWH 기반으로 수행문제는 여기서 복잡성과 중복이 발생한다는 점입니다.데이터는 두 번 저장되고, 관리 대상은 두 배로..
데이터브릭스, AI/ML 개발을 위한 통합 플랫폼 “AI는 알고리즘이 아니라, 좋은 데이터 파이프라인에서 시작된다.”AI/ML, 아직도 어렵게 하고 있진 않나요?많은 조직들이 머신러닝 프로젝트를 시도하지만, 실제 서비스에 적용되는 비율은 생각보다 낮습니다. 이유는 간단합니다. “데이터 준비 → 모델 개발 → 배포 → 운영”에 이르는 여정이 너무 복잡하고 흩어져 있기 때문입니다.데이터가 여기저기 흩어져 있고,노트북에서 실험한 모델이 프로덕션에선 다시 만들어져야 하고,협업은 구글 드라이브와 슬랙에 의존하고,모델의 성능은 배포 후에도 확인이 어렵습니다.이런 문제를 해결하기 위해 데이터브릭스는 ML을 위한 엔드투엔드 플랫폼을 제공합니다. 하나의 환경에서 데이터 준비, 실험, 추적, 배포, 협업까지 모두 가능하게..
