데이터브릭스 데이터 엔지니어링 “데이터를 모으는 건 시작일 뿐. 진짜 일은 ‘잘 쓰이도록’ 만드는 것이다.”왜 데이터 엔지니어링이 중요한가?데이터 분석이 아무리 훌륭해도, 신뢰할 수 없는 데이터, 정제되지 않은 데이터, 제때 도착하지 않는 데이터라면 아무 소용이 없습니다. 결국 모든 분석과 AI는 데이터 파이프라인이라는 기반 위에서 돌아갑니다.특히 게임, 웹, 앱 같은 빠르게 변화하는 서비스에서는 실시간 사용자 행동 로그, 이벤트 트래킹, 시스템 모니터링 데이터 등을 지속적으로 수집하고, 이를 빠르게 분석 가능하게 만드는 고성능 데이터 처리 체계가 필수입니다.이 역할을 단단히 뒷받침해주는 것이 바로 데이터브릭스의 데이터 엔지니어링 기능입니다.핵심 기술 1. Spark 기반 분산 처리 엔진데이터브릭스는 아..
복잡한 데이터도 말 한마디면 끝!“BI 도구는 더 이상 기술자만의 전유물이 아닙니다. 누구나 데이터와 대화할 수 있어야 하니까요.”BI의 진화, 이제는 ‘AI 대시보드’의 시대데이터 분석의 궁극적인 목적은 "이해하기 쉬운 형태로 인사이트를 전달하는 것"입니다. 이를 위해 기업들은 다양한 BI(비즈니스 인텔리전스) 툴을 도입해왔지만, 현실은 여전히 어렵고 복잡합니다.SQL 쿼리를 짜야 원하는 데이터를 볼 수 있고,시각화 도구의 학습 곡선은 만만치 않으며,공유나 협업에는 추가 비용과 기술적 허들이 존재합니다.이제, 이런 복잡함을 AI가 덜어줄 수 있다면 어떨까요?데이터브릭스(Databricks)는 이 물음에 대해 "누구나 쉽게 만들고, 쉽게 탐색하고, 쉽게 공유할 수 있는 대시보드"로 답하고 있습니다. 특히..
“우리는 데이터를 ‘모은다’에서 ‘쓴다’로 전환하고 있는 시대에 살고 있습니다.” 데이터가 무기가 되는 시대현대의 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 ..
