Databricks, 2025년 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼을 위한 Gartner® Magic Quadrant™ 리더로 선정

Gartner가 4회 연속으로 Databricks를 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼을 위한 2025 Gartner® Magic Quadrant™의 리더로 인정했음을 발표하게 되어 기쁩니다. Databricks는 실행 능력(Ability to Execute)에서 가장 높은 순위를, 비전 완성도(Completeness of Vision)에서 가장 앞선 위치를 차지했습니다.

Gartner는 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼을 코드 기반 라이브러리와 로우코드 도구의 통합 세트로 정의합니다. 이러한 플랫폼은 데이터 과학자의 독립적인 사용 및 협업을 지원하며, 비즈니스 및 IT 담당자와도 협력할 수 있습니다. 또한 비즈니스 이해, 데이터 액세스 및 준비, 모델 생성, 인사이트 공유를 포함한 데이터 과학 라이프사이클의 모든 단계에서 자동화 및 AI 지원을 제공합니다. 데이터 생성, 피처 엔지니어링, 배포 및 테스트 파이프라인 생성과 같은 엔지니어링 워크플로우도 지원합니다. 이러한 플랫폼은 데스크톱 클라이언트 또는 브라우저를 통해 지원 컴퓨팅 인스턴스로 제공되거나 완전 관리형 클라우드 서비스로 제공됩니다.

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Gartner의 이러한 인정을 매우 기쁘게 생각하며, 이는 수천 명의 Databricks 고객이 프로덕션 환경에 고품질 AI 프로젝트를 구축하고 배포한 성공 덕분이라고 믿습니다. 오랫동안 기업들은 데이터 과학 및 머신러닝 프로젝트를 프로덕션에 적용하는 데 어려움을 겪어왔습니다. GenAI는 AI 기반 모델이 기업 데이터에 대한 인식이 부족하고 비즈니스별로 정확하고 잘 관리된 결과물을 제공하지 못하기 때문에 이를 더욱 어렵게 만들었습니다.

Databricks는 기업이 정확성, 거버넌스 및 사용 편의성을 보장하면서 고부가가치, 중요 애플리케이션에 AI를 구축하고 배포하도록 지원하는 데 중점을 두었습니다. 당사의 혁신 기둥은 다음과 같습니다.

• 데이터를 기반으로 추론하는 AI 에이전트: Databricks는 기업 데이터를 에이전트에 연결하는 가장 효율적이고 안전한 방법을 제공합니다. 레이크하우스 기반의 AI 플랫폼이므로 데이터를 복제할 필요가 없습니다. 이를 통해 AI 모델을 데이터로 쉽게 맞춤 설정할 수 있습니다.
• 사용 사례별 맞춤 평가: Databricks는 에이전트용 빌트인 평가 기능을 제공합니다. AI 에이전트에 대해 오픈 소스 및 상용 GenAI 모델, ML 모델의 모든 조합을 평가하고 사용할 수 있습니다. 에이전트의 출력 품질을 측정하고 근본 원인을 추적하며 수정을 평가하고 신속하게 재배포하여 품질을 개선하는 강력한 방법을 제공합니다.
• 데이터, AI 모델 및 도구 전반의 통합 거버넌스: 고객은 Databricks 외부에서 호스팅되는 모델을 포함한 모든 AI 모델에 대한 거버넌스를 적용하고 가드레일을 설정할 수 있습니다. Databricks는 적절한 액세스 제어를 자동으로 적용하고, 비용 관리를 위한 속도 제한을 설정하며, 유해 콘텐츠를 방지하고, 데이터에서 모델까지 전체 AI 워크플로우에서 계보를 추적합니다.

Databricks on Databricks

Databricks는 자체 기술을 내부적으로 사용하는 것을 적극 권장합니다. 흥미롭게도 이 Magic Quadrant 보고서에서 평가된 도구는 Magic Quadrant 설문지를 작성하는 데 사용한 도구입니다. Magic Quadrant 작업을 해본 사람이라면 누구나 설문지가 매우 엄격하며 회사 전체의 이해 관계자로부터 충분한 시간을 요구한다는 것을 알고 있습니다. Databricks Data Intelligence Platform을 활용하여 ARIA(Analyst Relations Intelligent Assistant)라는 자체 맞춤형 지식 기반 AI 에이전트를 구축하여 거의 700페이지에 달하는 기술 제품 질문에 대한 고품질의 정확한 초안을 작성했습니다. 이를 통해 팀은 수십 시간의 작성 시간을 절약할 수 있었고 리더십 팀은 평가의 더 높은 가치와 전략적 구성 요소에 집중할 수 있었습니다.

ARIA는 검색 증강 생성(RAG) 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 사용자 친화적인 Streamlit 인터페이스로 래핑되어 Databricks Apps에서 호스팅됩니다. HTML 형식의 RFI 문서를 수집하고, 질문을 추출하며, Mosaic AI Agent Framework, Vector Search 및 Claude 3.7-Sonnet을 사용한 배치 추론을 사용하여 고품질 응답을 생성합니다. 이 시스템은 검색 관련성을 높이기 위해 이전 Q&A 쌍, Databricks 문서 및 제품-키워드 매핑 테이블을 활용합니다. DSPy는 톤과 형식의 일관성을 보장하기 위해 프롬프트 최적화에 사용되며, 최종 출력은 협업을 위해 Google Docs 또는 Excel로 내보낼 수 있습니다.

다음 단계

실행 능력과 비전 완성도에서 최고 점수를 받은 리더로서의 인정은 팀을 통합하고 품질, 속도 및 민첩성으로 차세대 데이터 및 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원하는 당사의 능력을 입증한다고 믿습니다.

여러 Magic Quadrant 및 기타 분석가 보고서에서 리더로 인정받은 가운데, 이 성과의 독특함은 달성 방식에 있다고 생각합니다. 공급업체가 매년 여러 도메인에 걸쳐 여러 Magic Quadrant에 등장하는 것은 드문 일이 아닙니다. 그러나 그들은 보고서의 특정 기준을 개별적으로 충족하는 포트폴리오 내의 분산된 제품에 대해 평가됩니다. Databricks의 결과는 데이터 + AI에 대한 통합 접근 방식, 단일 데이터 복사본, 단일 처리 엔진, 모든 클라우드에 걸쳐 오픈 소스 및 개방형 표준을 기반으로 구축된 관리 및 거버넌스에 대한 단일 접근 방식으로 리더가 될 수 있음을 명확하게 보여줍니다.

단일 솔루션으로 데이터 웨어하우징 및 데이터 과학/머신러닝 워크로드에 대해 업계를 선도하는 결과를 제공할 수 있습니다. ML과 GenAI가 데이터 플랫폼을 계속 혁신할 것이라고 믿으며, 이 여정에 함께해 주신 고객과 파트너에게 감사드립니다.

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데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼을 위한 Gartner 매직 쿼드런트 읽기.

Gartner, 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼을 위한 매직 쿼드런트, Afraz Jaffri, Maryam Hassanlou, Tong Zhang, Deepak Seth, Yogesh Bhatt, 2025년 5월 28일.

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