데이터 과학과 마케팅의 연결: Databricks, Adobe Experience Platform 및 Agentic 마케팅 워크플로우를 위한 Delta Sharing 통합 공개

오늘날과 같이 경쟁이 치열한 환경에서 "통찰력까지의 속도"는 더 이상 최종 목표가 아닙니다. 새로운 황금 표준은 활성화까지의 속도입니다.

수년간 고객 인텔리전스가 관리되는 곳과 마케팅이 실행되는 곳 사이에는 엄청난 격차가 존재해 왔습니다. 데이터 팀은 예측 점수부터 고객 생애 가치(CLV)에 이르기까지 Lakehouse에서 정교한 모델과 메트릭을 구축합니다. 마케팅 팀은 Adobe Experience Platform을 기반으로 구축된 Journey Optimizer 및 Real-Time CDP와 같은 전용 애플리케이션에서 캠페인 및 여정을 실행합니다.

최근까지 이 격차를 해소하는 것은 파이프라인, 중복 및 지연을 의미했습니다. 마케터들은 CSV 내보내기를 기다리고, SFTP 전송을 예약하고, 경험 플랫폼에서 자체 고객 데이터를 활성화하기 위해 값비싼 ETL 파이프라인을 유지하는 순환에 갇혀 있었습니다.

오늘날 Databricks와 Adobe는 이 격차를 좁히고 있습니다. 파트너십의 세 가지 주요 이정표를 발표합니다.

1. Adobe Experience Platform을 위한 Delta Sharing 지원으로 Databricks의 거버넌스된 1차 데이터에 직접 복사 없이 액세스할 수 있습니다.
2. Databricks Genie와 Adobe Marketing Agent의 Model Context Protocol(MCP)을 통한 연결으로 경험 플랫폼을 벗어나지 않고도 Databricks의 운영 인텔리전스를 마케터에게 제공합니다.
3. Databricks Marketplace를 위한 예정된 Adobe Marketing Agent 베타 릴리스를 통해 Databricks 고객이 Genie와 Adobe의 Marketing Agent를 오케스트레이션하는 감독 에이전트를 구축하여 캠페인 성과, 고객 여정 분석 및 비즈니스 영향 측정을 위한 연결된 통찰력을 제공할 수 있습니다.

이러한 릴리스는 데이터, 활성화 및 AI가 데이터 이동 또는 복제의 오버헤드 없이 공유되는 실시간 컨텍스트에서 작동하는 마케터를 위한 새로운 기반을 구축합니다.

이는 Databricks와 Adobe 간의 전략적 파트너십에서 중요한 발전이며, 더 연결되고 지능적인 고객 경험을 제공하는 우리의 능력을 가속화합니다.

과제: 지금 이것이 중요한 이유

AI는 캠페인 생성, 최적화 및 실행 방식을 가속화하고 있습니다. 동시에 관련성 및 타이밍에 대한 고객 기대치는 그 어느 때보다 높아졌습니다. 그러나 대부분의 마케팅 아키텍처는 실시간으로 컨텍스트와 시스템을 넘나드는 AI 에이전트의 현실을 위해 구축되지 않았습니다.

결과:

• 캠페인 실행에 통찰력이 너무 늦게 도착하여 비효율적인 예산 할당으로 이어지고 예측 모델 및 실험의 영향을 제한합니다.
• 고객 컨텍스트가 시스템 전체에 분산되어 시기적절하고 일관된 개인화를 어렵고 비용이 많이 듭니다.
• 데이터를 활성화하려면 복사해야 하므로 인프라 비용이 증가하고 거버넌스 및 규정 준수 위험이 발생합니다.

한편, 마케팅 팀은 Databricks에 이미 있는 정제되고 거버넌스된 귀중한 AI 강화 데이터 세트를 활용하여 개인화 및 타겟팅을 개선하려고 합니다. 동시에 기술 팀은 중복 및 인프라 비용을 줄이면서 데이터 액세스 및 통찰력 확보 시간을 가속화해야 하는 압박을 받고 있습니다.

누락된 것은 시스템 간에 데이터를 이동하는 비용, 지연 및 위험 없이 실시간으로 데이터를 직접 활성화하는 방법입니다.

이를 해결하기 위해 Adobe와 긴밀히 협력하여 두 가지 새로운 주요 기능을 시장에 출시했습니다.

Adobe Experience Platform을 위한 Delta Sharing을 통한 복사 없는 데이터 액세스

Delta Sharing을 통해 Experience Platform은 이제 ETL 파이프라인, 중복 또는 지연 없이 Databricks의 데이터에 직접 액세스할 수 있습니다. 이는 현대 마케팅의 세 가지 주요 제약 조건을 해결합니다.

• 지연 시간: Databricks의 통찰력이 다운스트림 마케팅 시스템에 도달하는 데 종종 24-48시간이 걸립니다.
• 비용: 클라우드 간에 페타바이트의 데이터를 이동하면 송신 수수료와 중복 스토리지 비용이 발생합니다.
• 거버넌스: 데이터를 다른 플랫폼으로 복사하면 Unity Catalog에 정의된 계보, 액세스 제어 및 일관성이 깨집니다.

이 파트너십은 "플랫폼으로 직접" 공유 흐름을 가능하게 합니다. Databricks에서 Adobe로 파일을 "푸시"하는 대신, Experience Platform은 이제 기본 Delta Sharing 수신자 역할을 합니다.

작동 방식

1. Unity Catalog를 소스로 사용: 데이터 팀은 Databricks에서 고가치 잠재 고객, 이탈 위험 점수 또는 예측 모델과 같은 거버넌스된 테이블과 뷰를 큐레이션합니다.
2. 보안 핸드셰이크: Databricks는 개방형 Delta Sharing 프로토콜을 사용하여 보안 자격 증명을 생성하여 Experience Platform이 공유 데이터 세트에 직접 액세스할 수 있도록 합니다.
3. 거버넌스된 직접 데이터 액세스: 이러한 데이터 세트는 Experience Platform 내에서 가상 테이블로 표시되며, Unity Catalog는 액세스를 거버넌스합니다. Adobe Data Distiller 를 사용하면 마케터는 기본 레코드를 한 번도 이동하지 않고 실시간으로 Databricks 라이브 데이터에 쿼리할 수 있습니다.

개방형 표준 기반

이 통합은 독점 커넥터 또는 미들웨어가 아닌 오픈 소스 Delta Sharing 프로토콜에 의해 지원됩니다. 결과적으로 데이터 중복 없이 Lakehouse와 Adobe 간의 안전하고 거버넌스된 실시간 연결이 가능합니다.

Adobe Experience Platform Agent Orchestrator 및 Genie MCP를 통한 AI 양방향 오케스트레이션

Delta Sharing은 데이터 액세스 문제를 해결하지만, 실제 과제는 비즈니스 컨텍스트를 셀프 서비스로 만드는 것입니다. 이 조직 문제를 해결하기 위해 Adobe Experience Platform Agent Orchestrator와 Databricks Genie MCP의 통합을 발표하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.

이 파트너십의 일환으로 Databricks Genie MCP는 Adobe Experience Platform Agent Orchestrator 내에서 액세스할 수 있게 되어 Adobe 사용자가 자연어를 사용하여 Databricks의 관련 운영 데이터와 상호 작용할 수 있습니다. 또한 Adobe Marketing Agent MCP는 Databricks 플랫폼 내에서 액세스할 수 있어 개발자가 AEP 잠재 고객 통찰력 및 참여 메트릭을 통합하는 프로덕션 품질 AI 에이전트를 배포하여 폐쇄 루프 속성과 같은 도메인 간 관련 사용 사례를 해결할 수 있습니다.

이것이 제공하는 것

• 시스템 간 에이전트 인텔리전스: Adobe의 AI 에이전트는 Genie의 MCP를 통해 Databricks의 거버넌스된 데이터 세트, 메타데이터 및 모델을 안전하게 검색하고 사용하여 특정 캠페인에 가장 적합한 데이터 세트를 식별할 수 있습니다.
• Databricks로의 폐쇄 루프 실행: Databricks Genie 및 AI 에이전트는 캠페인 성과, 참여 및 전환 통찰력을 위해 자연어를 사용하여 Adobe Marketing Agent에 쿼리하여 모델을 재학습하거나 세그먼트를 업데이트하거나 다운스트림 워크플로를 트리거할 수 있습니다.
• 표준화되고 확장 가능한 통합: MCP를 사용하여 Adobe 및 Databricks 에이전트는 각 사용 사례에 대한 사용자 지정 통합 없이 SQL Warehouses 및 Model Serving 엔드포인트와 같은 Databricks 도구와 상호 작용할 수 있습니다.

예시

• 잠재 고객 생성 및 활성화를 위한 모델링된 데이터: Databricks 에이전트는 행동 및 제품 사용 신호를 기반으로 고가치 마이크로 세그먼트를 식별한 다음 해당 세그먼트를 Adobe로 푸시하여 유료 및 자체 채널 전반에 걸쳐 활성화합니다.
• 지속적인 최적화 루프: Adobe의 캠페인 성과 데이터는 Databricks로 다시 흐르며, 에이전트는 수동 개입 없이 모델을 재학습하고 향후 캠페인 성과를 개선합니다.

영향: 공동 고객에게 중요한 이유

"통합 데이터 세금"을 제거하면 조직은 S3, ADLS 또는 GCS와 같은 환경에서 데이터를 제자리에서 활성화하여 스토리지, 송신 및 엔지니어링 비용을 절감할 수 있습니다.

동시에 통합 거버넌스는 일관된 액세스 제어 및 엔드투엔드 계보를 보장하여 GDPR의 "잊힐 권리"와 같은 정책이 Databricks 및 Adobe Experience Platform 모두에서 원활하게 시행되도록 합니다.

이 기반은 궁극적으로 마케터의 역량을 강화하여 IT 또는 데이터 엔지니어링에 지속적으로 의존하지 않고도 에이전트 및 Adobe Experience Platform 인터페이스를 통해 레이크하우스 데이터에 직접 액세스하고 활성화할 수 있도록 합니다.

현대 마케팅을 위한 새로운 기반

Databricks와 Adobe는 함께 마케팅 시스템의 작동 방식에 대한 새로운 기반을 구축하고 있습니다.

• 데이터는 중앙 집중화되고, 거버넌스되며, 신뢰할 수 있게 유지됩니다
• 중복 없이 활성화가 이루어집니다
• AI는 공유되고 실시간 컨텍스트에서 작동합니다

이것이 마케팅이 더 빠르게 움직이고, 더 지능적으로 운영하며, 지속적으로 개선할 수 있도록 하는 것입니다.

시작하기

Adobe Summit에 참석하신다면 부스 #548에서 새로운 통합을 직접 확인하고 Databricks 데이터를 Adobe Experience Platform에 연결하는 방법을 알아보세요.

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(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)