Databricks, 2025 Gartner Magic Quadrant 데이터 사이언스 및 머신 러닝 플랫폼 부문에서 리더로 선정
네 번째 연속으로 Gartner가 Databricks를 리더 로 인정했다는 사실을 발표하게 되어 기쁩니다. 2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Data Science and Machine Learning Platforms에서입니다. Databricks는 실행 능력에서 가장 높은 위치를, 비전의 완성도에서는 가장 멀리 위치를 차지하였습니다.
Gartner는 데이터 과학 및 머신 러닝 플랫폼을 코드 기반 라이브러리와 로우 코드 도구의 통합 세트로 정의합니다. 이러한 플랫폼들은 데이터 과학자와 그들의 비즈니스 및 IT 동료들이 독립적으로 사용하고 협업할 수 있도록 지원하며, 비즈니스 이해, 데이터 접근 및 준비, 모델 생성 및 인사이트 공유를 포함한 데이터 과학 생명주기의 모든 단계에서 자동화와 AI 지원을 제공합니다. 그들은 또한 데이터, 기능, 배포 및 테스트 파이프라인의 생성을 포함한 엔지니어링 워크플로우를 지원합니다. 이 플랫폼들은 데스크톱 클라이언트 또는 브라우저를 통해 지원 컴퓨팅 인스턴스 또는 완전히 관리되는 클라우드 제공으로 제공됩니다.
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우리는 이번 Gartner로부터의 인정에 매우 기쁘게 생각하며, 이는 수천 명의 Databricks 고객들이 고품질의 AI 프로젝트를 구축하고 제품화에 성공했기 때문이라고 믿습니다. 많은 연도 동안, 기업들은 데이터 과학 및 머신 러닝 프로젝트를 생산에 투입하는 데 어려움을 겪었습니다. GenAI는 기업 데이터를 인식하지 못하는 AI 기반 모델 때문에 더욱 어려워졌습니다. 그 결과, 비즈니스 특정, 정확하고 잘 관리된 출력을 제공하지 못하게 되었습니다.
Databricks에서는 정확성, 거버넌스, 사용 편의성을 보장하면서 고가치, 핵심 임무 수행 애플리케이션에서 AI를 구축하고 배포하는 데 도움을 주는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 우리의 혁신 기둥은:
- 데이터를 이해하는 AI 에이전트: Databricks는 기업 데이터를 에이전트에 연결하는 가장 효율적이고 안전한 방법을 제공합니다. 레이크하우스에 구축된 AI 플랫폼을 이용하면 데이터를 복제할 필요가 없습니다. 이를 통해 AI 모델을 쉽게 사용자 데이터에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다.
- 사용 사례에 맞는 맞춤 평가: Databricks는 에이전트를 위한 내장 평가를 제공합니다. 오픈 소스와 상업적인 GenAI 모델, 그리고 AI 에이전트를 위한 ML 모델을 어떤 조합으로든 평가하고 사용할 수 있습니다. 우리는 에이전트의 출력 품질을 측정하고, 근본 원인을 추적하는 강력한 방법을 제공하며, 수정 사항을 평가하고 빠르게 재배포하여 품질을 향상시키는 데 도움을 줍니다.
- 데이터, AI 모델, 도구에 걸친 통합 거버넌스: 고객은 Databricks 외부에 호스팅된 모든 AI 모델을 포함하여 모든 AI 모델에 걸쳐 거버넌스를 적용하고 가드레일을 설정할 수 있습니다. 우리는 적절한 접근 제어를 자동으로 적용하고, 비용을 관리하기 위해 요율 제한을 설정하며, 해로운 콘텐츠를 방지하고, 데이터에서 모델까지의 전체 AI 작업 흐름을 통해 계보를 추적합니다.
Databricks에서의 Databricks
Databricks에서는 우리 자신의 기술을 내부적으로 사용하는 것을 크게 지지합니다. 흥미롭게도, 이 Magic Quadrant 보고서에서 평가된 도구들은 우리가 Magic Quadrant 설문지를 완성하는 데 사용한 도구들이었습니다. 매직 쿼드런트에 참여한 사람이라면, 설문지가 매우 엄격하며 회사 전반의 이해관계자들로부터 충분한 시간을 필요로 한다는 것을 알고 있을 것입니다. Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 활용하여, 우리는 기술 제품 질문에 대한 고품질 및 고정확도의 첫 번째 초안을 작성하기 위한 자체 맞춤형 지식 기반 AI 에이전트인 ARIA - Analyst Relations Intelligent Assistant -를 구축했습니다. 이로 인해 팀은 수십 시간의 쓰기 시간을 절약하고, 우리의 리더십 팀은 평가의 더 높은 가치, 전략적인 구성 요소에 집중할 수 있었습니다.
ARIA는 사용자 친화적인 Streamlit 인터페이스에 래핑된 검색-증강 생성(RAG) 아키텍처를 기반으로 하며, Databricks Apps에서 호스팅됩니다. 이 시스템은 HTML 형식의 RFI 문서를 입력으로 받아 질문을 추출하고, Mosaic AI Agent Framework, Vector Search, 그리고 batch inference 를 이용하여 Claude 3.7-Sonnet와 함께 고품질의 응답을 생성합니다. 이 시스템은 이전의 Q&A 쌍, Databricks 문서, 그리고 제품-키워드 매핑 테이블을 활용하여 검색 관련성을 향상시킵니다. DSPy 는 프롬프트 최적화를 위해 사용되며, 톤과 형식의 일관성을 보장하고, 최종 출력은 Google Docs 또는 Excel로 내보내어 협업이 가능합니다.
다음은 무엇인가요
우리는 실행 능력과 비전 완성도에 대한 가장 높은 점수를 받아 리더로서의 인식이 팀을 결합하고 그들이 품질, 속도, 유연성을 가지고 다음 세대의 데이터 및 AI 애플리케이션을 만드는 능력에 대한 증거라고 믿습니다.
여러 Magic Quadrants 및 기타 분석 보고서에서 리더로서, 이 성과의 독특함은 그것이 어떻게 이루어졌는지에 있습니다. 많은 벤더들이 매년 여러 도메인에서 여러 Magic Quadrants에 출현 하는 것은 흔한 일입니다. 그러나, 그들은 보고서의 특정 기준을 개별적으로 달성하는 포트폴리오 내의 별개의 제품에 대해 평가받습니다. Databricks의 결과는 데이터 + AI에 대한 통합 접근 방식을 사용하여 리더가 될 수 있음을 명확하게 보여줍니다. 하나의 데이터 복사본, 하나의 처리 엔진, 모든 클라우드에서 오픈 소스와 오픈 표준에 기반한 하나의 관리 및 거버넌스 접근 방식을 사용합니다.
단일 솔루션으로 데이터 웨어하우징 및 데이터 과학/머신 러닝 작업 부하에 대한 최고 수준의 결과를 제공할 수 있습니다. 우리는 ML과 GenAI가 계속해서 데이터 플랫폼을 변혁할 것이라고 믿으며, 이 여정에 함께해주신 고객 및 파트너분들께 감사드립니다.
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2025 Gartner® Magic Quadrant™ 데이터 사이언스 및 머신 러닝 플랫폼 부문
Gartner, 데이터 과학 및 머신 러닝 플랫폼을 위한 Magic Quadrant, Afraz Jaffri, Maryam Hassanlou, Tong Zhang, Deepak Seth, Yogesh Bhatt, 2025년 5월 28일.
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