세계 유수 기업들의 데이터 + AI 활용 사례

Data + AI Summit에서 가장 흥미로운 점 중 하나는 10,000명 이상의 전 세계 고객들이 Databricks를 사용하여 비즈니스를 개선하는 다양한 방법에 대한 이야기를 듣는 것입니다. 

데이터 인텔리전스 플랫폼을 통해 모든 직원이 원시 데이터를 통찰력으로 변환하여 업무를 더 잘 수행하고 내부 프로세스를 더 효율적으로 만드는 성과를 달성하도록 지원하고 있습니다. 

GM, Block, McDonald’s, J.P. Morgan Chase, Texas Rangers, Unilever를 포함한 250개 이상의 고객사가 데이터와 AI를 어떻게 사용하고 있는지, 달성한 결과, 그리고 이를 가능하게 한 도구들에 대해 공유했습니다. 저희는 데이터 인텔리전스의 혁신적인 효과를 다른 비즈니스에서도 볼 수 있도록 이 모든 훌륭한 사례들을 한곳에 모으고 싶었습니다. 

Data + AI Summit에서 소개된 사용 사례

Texas Rangers 는 데이터 인텔리전스 플랫폼을 사용하여 초당 수백 프레임의 데이터를 캡처하여 선수 역학을 분석하고, 인력 결정을 최적화하며 부상을 예방하는 데 사용합니다. 시청하기: Texas Rangers에서 데이터 인텔리전스가 큰 성과를 거두는 방법

Minecraft 는 Databricks로 전환하면서 처리 시간을 66% 단축했으며, 이제 데이터와 AI를 사용하여 게임 경험을 향상시킬 수 있습니다.

Blue River Technology, John Deere의 자회사인 Blue River Technology는 데이터와 AI를 사용하여 완전히 자율 주행되는 새로운 트랙터에 동력을 공급하는 방법을 선보였습니다. 이 기계에는 360도 카메라가 장착되어 있으며 AI를 통해 신속한 이미지 분석을 지원합니다. 

Ahold Delhaize USA는 Databricks 위에 셀프 서비스 데이터 플랫폼을 구축하여 엔지니어들이 데이터 과학 및 AI/ML 애플리케이션을 지원하는 파이프라인을 구축할 수 있도록 했습니다. 통합 데이터 및 분석 기반으로서 DI 플랫폼을 통해 회사는 실시간으로 다양한 고객 세그먼트에 걸쳐 프로모션 및 판매 성과를 분석하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. ADUSA는 또한 DI 플랫폼을 사용하여 고객 개인화, 로열티 프로그램, 식품 폐기물 감소, 환경 이니셔티브, 물류, 예측 및 재고 관리를 지원합니다. 읽기: 워크플로우가 데이터 팀의 확장 및 비용 절감을 지원하는 방법

Block은 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 사용하여 데이터 인프라를 표준화하여 GenAI 혁신을 위한 길을 열었습니다. Databricks의 GenAI 기능을 활용함으로써, 새로운 비즈니스는 AI 기반 설정 및 데이터 가져오기 자동화를 통해 Square 플랫폼에 훨씬 더 빠르게 온보딩할 수 있습니다. 또한 GenAI를 활용하여 마케팅 이메일, 팀 공지, 상품 설명, 웹사이트 문구 등에 대한 콘텐츠를 즉시 생성할 수 있습니다. 전자상거래 판매자는 50개 이상의 스타일 프롬프트 중에서 선택하고 초현실적인 AI 생성 배경을 상품 사진에 추가하여 웹사이트를 향상시키고 더 많은 고객을 유치할 수 있습니다. Databricks를 통해 Block은 컴퓨팅 비용을 12배 절감하여 21세기 금융 서비스를 계속 재정의하고 있습니다. 시청하기: Jackie Brosamer, Head of AI, Data & Analytics와 함께 Block에서 GenAI 앱 구축 및 배포하기. 읽기: Block, 금융 서비스 재정의.

Doordash와 Databricks는 Delta 및 Spark 컴퓨팅에서 더 최적화된 워크로드에 대한 Databricks 채택을 가속화하기 위해 ML 및 스트리밍 사용 사례에 대한 Databricks 채택 속도를 높이기 위해 협력했습니다. 시청하기: 스트리밍 ML 사용 사례를 위한 Delta Lake 채택 가속화 

Northwestern Mutual 은 고객 서비스 효율성을 향상시키기 위해 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구현했습니다. 이 보험사는 RAG 아키텍처 개요와 Databricks를 사용하여 콘텐츠 인덱싱 및 사용자 피드백 수집을 위한 강력한 데이터 파이프라인을 구축한 방법을 설명했습니다. 시청하기: GenAI를 통한 운영 우수성 가속화

AccuWeather 는 자체 알고리즘에서 풍부하고 품질이 보증된 날씨 데이터를 활용하여 예측된 날씨를 사용자의 데이터에 맞는 영향 가치로 해석합니다. Databricks Marketplace에서 가장 포괄적인 날씨 데이터 세트를 활용함으로써 AccuWeather는 비즈니스가 날씨와 운영 지표 간의 강력한 관계를 발견할 수 있도록 지원합니다. 시청하기: 위험한 날씨 장애물을 비즈니스 기회로 전환

Shell 은 데이터 전략 및 거버넌스의 초기 장애물과 Unity Catalog 및 비즈니스 소유 데이터 제품 접근 방식을 사용하여 이를 극복한 경험을 공유했습니다. 데이터 메시 개념을 자세히 살펴보고 제품 팀과 고객의 역할을 논의했으며 실제 사례를 제공했습니다. 또한 데이터 거버넌스를 위한 분석, PowerBI, ML 모델 및 AI 사용에 대한 통찰력을 공유했습니다. 시청하기: AI와 Lakehouse: 효과적인 데이터 거버넌스를 향한 Shell의 여정. 읽기: 더 깨끗한 세상을 위한 혁신적인 에너지 솔루션 제공

Albertsons는 클릭 한 번으로 수천 개의 모델을 트리거하고 거의 실시간 응답을 기대하는 내부 가격 분석 애플리케이션을 위한 모델 서빙을 제공합니다. 이 식료품 체인은 자체 개발한 모델 서빙 프레임워크와 Databricks 서버리스 컴퓨팅을 통해 이 복잡한 요구 사항을 어떻게 달성했는지 자세히 설명했습니다. 시청: Databricks 서버리스를 이용한 거의 실시간 모델 서빙

AT&T는 Databricks를 사용하여 Delta Live Tables를 통한 자동화된 파이프라이닝부터 서버리스 Databricks SQL 웨어하우스 및 AI/ML 사용 사례에 이르기까지 새로운 데이터 제품을 간소화하고 가속화합니다. 그러나 워크로드가 자체 네트워크에 배포되지 않은 경우 복잡한 보안 및 연결 요구 사항을 충족하기 어려울 수 있습니다. AT&T는 서버리스 SQL 웨어하우스부터 시작하여 Databricks 서버리스 플랫폼을 채택하면서 엄격한 보안 및 규제 요구 사항을 어떻게 충족했는지 설명했습니다. 시청: AT&T의 Hadoop에서 수십억 건의 이벤트 처리 마이그레이션 및 AT&T의 서버리스 데이터 인텔리전스 플랫폼으로의 여정

미국 국무부의 정보 자유법 요청에 대한 기존 수동 검토 프로세스는 빠르게 감당하기 어려워지고 있었습니다. 이 문제를 해결하고 시기적절한 문서 공개를 보장하기 위해 해당 기관은 2020-2021년의 인간 비공개 결정을 인식하는 오픈 소스 지도 학습 분류 모델을 훈련했으며, 정확도는 98% 이상을 달성하여 수동 작업량의 63% 이상을 절감했습니다.

Workday 는 Databricks와 협력하여 직책, 회사 이름, 필수 기술과 같은 입력을 새로운 직무 설명으로 변환할 수 있는 LLM을 만들었습니다. 팀은 방대한 Workday 직무 요청 데이터 저장소를 사용하여 이 맞춤형 LLM을 훈련함으로써 외부 공급업체 모델과 관련된 상당한 비용 및 보안 위험을 피하면서 기대치를 충족하는 모델을 개발했습니다. Databricks는 프로젝트 성공에 중요한 혁신적인 ETL, 훈련, 추론 및 평가 파이프라인 개발을 위한 플랫폼을 제공했습니다. 시청: 인프라 리소스에 대한 시계열 예측 

Bayer 는 임상 데이터 환경을 위한 고급 분석 플랫폼인 ALYCE를 구축했으며, 이는 공격 및 방어 데이터 전략, 강력한 거버넌스 및 맞춤형 레이크하우스 패러다임 설계를 사용합니다. ALYCE 데이터 인텔리전스 플랫폼은 규정을 준수하면서 크고 복잡한 임상 데이터를 분석할 수 있도록 합니다. 비즈니스 인텔리전스, AI 및 머신러닝을 사용하여 임상 시험 데이터 검토를 가속화하고 환자 중심의 연구 설계를 개선합니다. 시청: 데이터 인텔리전스로 신약 개발 가속화 

Unilever: 이 글로벌 소비재 대기업은 다음과 같은 여러 가지 방법으로 Databricks를 사용합니다. 

• Unilever의 메타데이터 프레임워크인 Blueprint는 핵심 기능을 갖춘 Unilever의 레이크하우스 관리에서 큰 도약을 이루었습니다. 이 프레임워크는 Unilever의 엔지니어링 팀을 하나로 모으고 개발 속도를 10배로 높였습니다. 다운스트림 기능으로 3,000명 이상의 사용자에게 서비스를 제공하는 Blueprint는 Unilever의 데이터 엔지니어링을 크게 발전시켜 레이크하우스 아키텍처에서 새로운 효율성과 확장성 표준을 설정했습니다. 시청: Unilever가 메타데이터를 사용하여 레이크하우스를 강화하는 방법 
• Unilever는 방대한 데이터 소스를 안전하고 관리된 방식으로 민주화하기 위해 Unity Catalog로 마이그레이션했습니다. Unilever가 Unity Catalog 도구를 프로덕션 준비 상태로 만들었을 때, 특히 레이크하우스 연합 및 Delta Sharing을 통해 훌륭한 새로운 가능성이 열렸습니다. 시청: Unilever의 Unity Catalog 활용 사례 
• Unilever에게 예측은 항상 뜨거운 주제였습니다. 이 회사는 ML 예측 모델을 사용하여 다양한 수준의 세분화로 다양한 핵심 비즈니스 지표를 예측함으로써 기존 예측 프로세스를 개선하는 방법을 보여주었습니다. 이의 기반이 되는 엔진은 개발 효율성을 높이고 유지 관리를 용이하게 하기 위해 다양한 시계열 예측 시나리오에 재적용할 수 있는 Unilever가 Databricks에서 생성하고 개발한 재사용 가능한 예측 프레임워크입니다. 시청: 예측 ML: Unilever가 예측을 개선하는 방법

미국 질병통제예방센터(CDC) 는 공중 보건 목적을 위해 비용 효율적이고 반응성이 뛰어나며 시기적절한 빅데이터 시각화가 필요합니다. 이 기관은 Databricks를 사용하여 향상된 빅데이터 처리 방법론을 적용하여 공중 보건 상황 인식 및 조치를 알리는 시각화를 생성했습니다. 시청: 공중 보건의 빅데이터 시각화

Sleep Number는 시그니처 Smartbed의 각 다리 아래 센서에서 오는 대규모 복잡한 시계열 데이터를 빠르게 분석하여 침대 위의 무게를 기준으로 개인화된 수면자 인사이트를 생성하기 위해 Databricks를 사용합니다. 시청: Databricks에서 시계열 빅데이터의 빠른 PySpark 사용자 지정 처리

Navy Federal Credit Union은 회원 개인화 분야의 선구자이며, 이의 상당 부분은 실시간 기능에 달려 있습니다. 이 회사는 실시간 분석을 지원하기 위해 Delta Live Tables를 사용합니다. 시청: DLT, DBSQL 및 PowerBI를 이용한 실시간 옴니채널 뱅킹

BP는 AI 및 거버넌스 전략을 발전시키는 데 있어 강력한 데이터 기반의 중요한 역할을 인정합니다. 이 회사는 BP의 최첨단 통합 데이터 경험(UDX) 솔루션을 지원하기 위해 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼에 의존합니다. UDX를 통해 BP는 데이터 엔지니어링 및 관리를 전략적으로 통합하여 생산성을 25% 향상시키고, 데이터 소유권을 분산시키며, 메타데이터 수집을 간소화하고, 일관된 데이터 품질을 보장하며, 유연한 컴퓨팅 서비스를 통해 비용을 최적화하고, 데이터 신뢰성을 철저히 모니터링하며, 번개처럼 빠른 데이터 탐색을 위한 단일 포털을 도입했습니다. 시청:  BP의 통합 데이터 경험 여정 

JetBlue는 Databricks Unity Catalog와 Theom의 액세스 거버넌스 플랫폼을 통합하여 항공 기술, 특히 생성형 AI 배포에서 상당한 발전을 이루었습니다. 이 접근 방식은 업계의 데이터 관리 과제와 규제 요구 사항을 해결합니다. 이 이니셔티브의 핵심은 고객 서비스를 향상시키는 AI 기반 챗봇인 BlueBot입니다. 하이브리드 검색 증강 생성(RAG) 모델의 사용은 AI 응답의 정확성과 관련성을 더욱 높입니다. 결정적으로 Unity Catalog와 Theom의 조합은 데이터 보안을 강화하여 규정 준수와 데이터 무결성을 보장하며, JetBlue를 항공 분야에서 AI 애플리케이션의 모델로 만듭니다. 시청: JetBlue에서 안전하고 확장 가능한 LLM 프레임워크 구축 관련: Databricks를 사용하여 JetBlue의 혁신 가속화

CVS Health 는 지식 관리를 위한 세계 최대 규모의 RAG 시스템을 구축했습니다. CVS Health의 머신러닝 책임자는 CVS에서 정보를 찾는 것을 지원하기 위해 통합되고 확장 가능한 지식 플랫폼을 어떻게 만들었는지 공유했습니다. 이제 직원들은 시맨틱 검색을 사용하고 여러 시스템 및 지식 소스를 한 번에 검색할 수 있습니다. 시청: CVS Health에서 지식 관리를 위한 세계 최대 RAG 구축 

Mastercard는 상거래의 기본 요소로서 AI의 잠재력을 인식하려는 노력을 심화하기 위한 다단계 여정의 일환으로 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 사용합니다. 이 회사는 데이터 계보, 민감한 데이터 식별, 모델 개발 및 모델 거버넌스에 이르는 완전 자동화된 기능의 폭넓은 활용을 통해 데이터 검색과 제품 개발을 원활하게 결합하는 동시에 규정 준수 및 데이터 사용의 투명성을 보장합니다. Mastercard는 또한 Databricks Clean Rooms를 사용하여 여러 당사자 간의 협업을 촉진하여 현대적인 데이터 문제를 해결합니다. 시청: Databricks Clean Rooms와의 협업

AXA France 는 미래를 위한 복원력 있고 적응 가능하며 지능적인 데이터 플랫폼을 구축하기 위해 데이터 인텔리전스와 혁신적인 데이터 관리 개념을 어떻게 조화시켰는지 공유했습니다. 시청: 데이터 인텔리전스와 데이터 코드 플랫폼 조화

Chevron Phillips Chemical Company 는 산업 IoT 분석 및 머신러닝 기능을 확장하기 위해 Databricks 및 전문 시계열 분석 도구인 Seeq와 협력했습니다. 시청: Seeq와 Databricks를 결합하여 시계열의 가치 증폭

Myntra는 페타바이트 규모의 클릭스트림 데이터 분석을 최적화하기 위해 클라우드 데이터 웨어하우스 및 Hive에서 Delta Lake로 마이그레이션했습니다. 이 재아키텍처는 확장성, 비용 효율성 및 성능 향상을 목표로 합니다. Delta Lake의 통합은 소매 부문의 역동적인 요구에 필수적인 우수한 데이터 처리 기능을 제공합니다. 이 전환은 상당한 비용 절감을 보장하고 방대한 데이터 볼륨을 효율적으로 관리하기 위한 확장성을 개선했습니다. 시청: 인도 최고의 패션 전자상거래 플랫폼에서 데이터의 미래를 형성 

Skyscanner는 비즈니스 및 여행자 경험을 최적화하는 데 도움이 되는 하루 300억 개 이상의 분석 이벤트를 처리합니다. 이 회사는 레이크하우스 아키텍처와 Unity Catalog를 사용하여 분석 데이터 인프라를 단순화하여 데이터 거버넌스에 대한 실용적인 접근 방식을 제공했습니다. 이는 머신러닝 및 AI를 포함한 영향력 있는 비즈니스 중요 사용 사례를 구현하는 데 중요했습니다. 시청: 실용적인 데이터 및 AI 거버넌스 활성화

Experian은 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 활용하여 모든 제품 및 솔루션에 GenAI를 통합할 계획을 공유했습니다. 향후 제공될 수백 가지 사용 사례를 문서화한 Experian은 GenAI를 고객의 재정적 삶을 개선하는 데 도움이 되는 핵심 임무를 지원하는 중요한 도구로 간주합니다. VP of Engineering & Dark Web Intel at Experian이 참여하는 Data + AI Summit의 금융 서비스 산업 포럼을 시청하세요.

Bloomberg와 Databricks는 상호 고객이 Data License 및 클라우드 기반 데이터 관리 솔루션인 Data License Plus(DL+ )를 통해 Bloomberg의 광범위한 데이터 제품군에 원활하게 액세스할 수 있도록 전략적 협력을 맺었습니다. 이러한 솔루션은 원활한 데이터 통합을 촉진하도록 설계되었으며, 데이터 분석 가속화, 인사이트 생성 및 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터에 대한 통합 거버넌스, 그리고 모든 클라우드 또는 플랫폼에서 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)을 위한 기반을 마련합니다. 시청: Bloomberg 엔터프라이즈 데이터로 최적화된 테마 포트폴리오 생성

Rivian은 데이터 + AI를 통해 나아갑니다.

Rivian 는 다음과 같은 여러 방식으로 Databricks를 사용합니다.

• Rivian은 Databricks를 기반으로 개방형 표준을 사용하여 안전하고 확장 가능하며 비용 효율적인 사이버 보안 레이크하우스를 구축하여 보안 이벤트에 대한 실시간, 예약, 팀 간 및 예측 탐지를 가능하게 했습니다. Databricks의 사용 편의성 덕분에 Rivian의 사이버 보안 팀은 3개월 이내에 이전 솔루션을 새 플랫폼으로 마이그레이션할 수 있었으며, 동시에 Rivian은 최종 사용자에게 새로운 기능을 제공할 수 있었습니다.
• 이 회사는 DI Platform을 기반으로 차량 성능 및 광범위한 차량 진단 데이터를 원격으로 모니터링하고 AI를 사용하여 유지보수 필요성, 에너지 및 충전 프로필을 예측하는 솔루션을 개발했습니다. 이러한 기능은 회사의 운영 비용을 크게 절감했을 뿐만 아니라, 더 민첩하고 데이터 기반의 기업을 가능하게 했으며, 궁극적으로 고객에게 더 좋고 편리한 경험을 제공했습니다.

Rivian이 미래 전자 운송을 향해 나아가는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

Michelin은 Databricks를 사용하여 ERP 데이터를 데이터 레이크로 이동하고 데이터 메시 아키텍처를 채택하여 비즈니스 사용자가 분석을 수행할 수 있도록 했습니다. 읽기: Michelin에서 비즈니스 운영 간소화를 위한 데이터 활용 시청: Michelin에서의 데이터 활용

국제금융공사(IFC)는 DI Platform을 사용하여 빈곤 및 기후 변화 문제 해결을 지원하는 AI 기반 개발 플랫폼인 MALENA를 확장했습니다. 시청: GPU 서빙을 통한 도메인별 LLM 제공

Mahindra & Mahindra Limited 는 업계 최초의 엔터프라이즈급 Gen AI 솔루션인 Mahindra AI를 개발하여 성장을 촉진하고 고객 경험을 향상하며 운영 효율성을 최적화했습니다. Mahindra AI를 통해 성공적으로 배포된 사례로는 금융 분석가를 위한 GenAI 봇이 있으며, 이는 일상적인 작업에 소요되는 시간을 70% 단축하고 팀이 더 높은 가치의 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있도록 했습니다. 앞으로 Mahindra는 DI Platform을 사용하여 여러 사용 사례를 지원하고 Databricks DBRX 오픈 소스 LLM을 활용하여 Delta Lake를 통한 내부 데이터와 웹사이트 및 소셜 미디어의 외부 데이터를 모두 사용하는 고객 음성 챗봇을 구축할 예정입니다.

T-Mobile은 Unity Catalog 및 외부 Delta Sharing을 사용하여 레이크하우스를 Data Mesh에 통합하여 합리적이고 이해하기 쉬운 보안 모델을 유지하면서 엔터프라이즈 전반의 팀이 데이터를 사용할 수 있도록 했습니다. 시청: T-Mobile의 Delta Sharing 및 Unity Catalog 학습 내용

Nasdaq은 Delta Sharing을 사용하여 다양한 클라우드 환경 및 플랫폼 간에 데이터 및 AI 자산 공유를 용이하게 합니다. 시청: Delta Sharing으로 데이터 가치 극대화

M Science 는 Data Intelligence Platform을 활용하여 페타바이트 규모의 데이터에 대한 데이터 및 분석을 민주화합니다. Unity Catalog는 강력한 보안 및 데이터 관리 기능도 제공합니다. 시청: M Science의 데이터 민주화 

Nextdoor는 Delta Live Tables(DLT)를 사용하여 분석가, 데이터 과학자 및 엔지니어가 분석, 모니터링 및 실시간 집계를 위해 이벤트를 신속하게 쿼리하고 컴퓨팅 비용을 절감할 수 있도록 합니다. DLT를 사용한 시간별 배치 이벤트 수집에서 거의 실시간 스트리밍 솔루션으로의 Nextdoor의 전환 여정을 살펴보세요. 시청: DLT를 사용한 이벤트 수집: 인사이트 및 교훈

Comcast의 Unity Catalog 배포는 다양한 소스의 데이터를 단일의 안정적이고 안전한 시스템으로 조화시키는 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 했으며, 세분화된 액세스 제어를 가능하게 하고 데이터 계보를 보장했습니다. 시청: Comcast의 중앙 집중식 데이터 거버넌스 강화

GM은 Databricks와 Amperity를 사용하여 고객 360(C360)을 지원하여 비즈니스와 고객에게 의미 있는 비즈니스 영향을 제공합니다. 읽기: GM의 고객 충성도 향상. 시청: General Motors의 인사이트 팩토리 구축

Fox Corporation은 Databricks 파인튜닝 API를 사용하여 독특한 스타일과 톤을 가진 여러 맞춤형 LLM을 학습시켜 다양한 Gen AI 애플리케이션을 구현했습니다. 시청: 개인화된 콘텐츠 참여를 위한 LLM 활용

Conde Nast 는 Delta Lake의 변경 데이터 피드(CDF)를 사용하여 효율적인 데이터 수정 추적을 수행하고, 실시간 프로세스에서 GDPR 규정 준수를 보장하며, '잊힐 권리'와 같은 규정을 해결합니다. 시청: Conde Nast의 데이터 파이프라인 GDPR 규정 준수 보장.  

Bridgestone Americas Databricks와 멀티 클라우드 에코시스템을 활용하여 공급망, 마케팅, 인력 최적화, 유전체학, AI 어시스턴트/챗봇, 비전 모델 등 다양한 영역에서 모델을 생성하고 있습니다. 시청: Bridgestone의 AI/ML 성숙도 및 채택 성장. 

The HEINEKEN Company Delta Live Tables를 사용하여 데이터 팀이 스트리밍 및 배치 ETL을 비용 효율적으로 간소화하고, 작업 오케스트레이션, 클러스터 관리, 모니터링, 데이터 품질 및 오류 처리를 자동화하도록 지원합니다. 시청: DLT 파이프라인 시작하기. 

Honeywell Intelligrated Unity Catalog와 Delta Live Table을 효과적인 데이터 거버넌스 및 효율적인 스트리밍 데이터 처리를 위한 백본으로 사용합니다.

기존 BI 워크로드를 레이크하우스로 마이그레이션함으로써 회사는 수집 방법을 표준화하고 쿼리 페더레이션 및 Delta Sharing과 같은 새로운 기능을 활용할 수 있었습니다. 이 모든 것은 엔터프라이즈 및 IoT 데이터를 기반으로 맞춤화된 AI의 기반을 마련하는 동시에 이루어졌습니다. 시청: Honeywell Intelligrated의 IoT 스트리밍 레이크하우스

Capital OneDatabricks와 협력하여 자체 엔터프라이즈 데이터 플랫폼을 구축했습니다. 이 플랫폼에는 실시간 게시 및 스트리밍 플랫폼, 클라우드 기반 레이크, Delta Lake 및 Iceberg와 같은 개방형 테이블 형식으로 지원되는 소비 계층이 포함됩니다. 모든 정보는 공통 메타데이터 계약 세트로 관리되어 프로듀서가 셀프서비스를 통해 데이터를 사용할 수 있도록 합니다. 시청: 'You Build, Your Data'를 사용하여 Capital One이 혁신을 구현한 방법

Hinge Health Delta Live Tables를 사용하여 변경 데이터 캡처를 간소화하고, 데이터 안정성을 개선하며, SLA를 충족하고 TCO를 절감합니다. 시청: Hinge Health의 최적화된 CDC 아키텍처 여정.

McDonald’s Databricks Marketplace와 ML을 활용하여 신규 입지 선정에 대한 의사 결정을 지원합니다. 시청: McDonald’s가 ML을 사용하여 레스토랑 입지 선정을 최적화하는 방법

KPMG DI Platform을 사용하여 비즈니스 인텔리전스 및 AI 워크로드를 통합하고, 데이터 스프로울과 관련된 위험을 줄이며, 데이터 거버넌스를 간소화합니다. KPMG는 Unity Catalog를 활용하여 계약 조건에 따라 제3자 시장 데이터와 협업할 수 있는 유연하고 안전하며 보안이 강화된 환경을 프로젝트 및 참여 팀에 제공함으로써 다양한 팀 간의 데이터 접근성 및 관리를 개선했습니다. 읽기: KPMG가 Azure Databricks로 데이터 에스테이트를 현대화한 방법.

Diageo Databricks Data Intelligence Platform에서 데이터를 중앙 집중화합니다. Unity Catalog와 레이크하우스 아키텍처를 통해 회사는 데이터 로드맵의 다른 부분을 쉽게 활용할 수 있었습니다. 시청: Unity Catalog로 마이그레이션하여 Diageo 데이터 로드맵을 활용한 방법

DraftKings Databricks와 Workflows 및 Delta Lake를 사용하여 다양한 스포츠 시나리오에서 선수 및 팀 기술 추정치를 제공하는 등급이 최신 상태인지 확인합니다. 시청: 슈퍼볼 시뮬레이션: NFL 반복 예측을 위한 실시간 ML

Moody’s Analytics 데이터 엔지니어링 및 과학 워크로드를 모두 처리하기 위해 Databricks에 의존하며, 회사가 분석 데이터 플레인을 통합하는 전략적 목표를 달성하도록 지원합니다. 시청: Databricks로 데이터 분석 팀을 효율적으로 확장하는 방법

North Dakota University System (NDUS) Databricks Data Intelligence Platform을 활용하여 검색 증강 생성(RAG) 아키텍처를 개발하여 대규모 언어 모델로 비정형 데이터를 처리하기 위한 관리 요구 사항을 더 잘 지원하고, 모든 NDUS 직원, 교수진 및 학생이 승인된 AI 앱에 액세스할 수 있는 AI 포털을 만들었습니다. 시청: LLM 및 Databricks로 비정형 데이터의 잠재력을 발휘

Asana 데이터 과학 솔루션에 힘을 실어주고 데이터 과학자들이 더 쉽게 모델을 구축할 수 있도록 지원하기 위해 Databricks를 활용했습니다. 시청: Asana에서 엔터프라이즈급 ML 구축 인사이트

Providence Health 은 Databricks와 협력하여 Databricks Data Intelligence Platform에 중앙 집중식 "모델 마켓플레이스"를 구축하고 있습니다. 모델 마켓플레이스 이니셔티브는 다양한 ML 모델에 대한 액세스를 민주화하여 120,000명 이상의 간병인이 일상적인 의사 결정을 지원하는 도구에 쉽고 효율적으로 액세스할 수 있도록 설계되었습니다. 65개 이상의 Databricks 워크스페이스에서 모델을 단일 액세스 가능한 위치로 통합함으로써, 이 마켓플레이스는 배포를 간소화하고 복잡성을 줄이며 조직 전체의 모델 가시성과 사용성을 향상시킬 것입니다. Providence가 모델 마켓플레이스를 구축한 방법 에 대해 알아보세요. 의료 분야의 ML Ops 및 AI 거버넌스 시청:  

관련: Providence 데이터 아키텍트의 Unity Catalog를 활용한 의료 데이터 인텔리전스 에 대한 이야기를 들어보세요.  

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데이터 및 AI 팀이 Databricks 솔루션을 사용하여 혁신적인 데이터 및 AI 솔루션을 구축하는 방법을 알아보려면 최신 고객 사례 를 확인하세요.

 

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