Databricks에서 비즈니스 사용자 지원

목요일 오후 2시 47분. 성장하는 SaaS 회사의 지역 영업 관리자인 Lisa Chen은 점점 더 커지는 불안감으로 받은 편지함을 바라봅니다. 내일 이사회 회의는 오전 9시에 시작하는데, 그녀는 CEO가 3일 전에 요청한 지역 성과 수치를 아직 확보하지 못했습니다. 데이터 팀은 수요일 업무 종료 시까지 보고서를 제공하기로 약속했습니다. 그런 다음 오늘 정오까지로 변경되었습니다. 그녀의 마지막 Slack 메시지에는 "아직 작업 중입니다. 조정해야 할 데이터 소스가 많습니다."라는 답변만 돌아왔습니다.

Lisa의 이야기는 특별하지 않습니다. 산업 전반에 걸쳐 비즈니스 전문가들—제품 관리자, 운영 책임자, 마케팅 분석가, 보험금 청구 책임자—은 이 고통을 너무나 잘 알고 있습니다. 그들은 자신의 비즈니스를 속속들이 이해하지만, IT 또는 데이터 팀이 시스템을 조정하고, 파이프라인을 구축하고, 보고서를 작성해 주기를 기다리는 데 묶여 있습니다.

하지만 만약 그렇지 않다면 어떨까요? 모든 비즈니스 사용자가 코드를 배우거나 IT를 기다리지 않고도 데이터를 탐색하고, 질문하고, 의사 결정을 내릴 수 있다면요? 그것이 바로 Databricks가 실현하고 있는 현실입니다.

문제를 가진 사람들을 만나보세요

Lisa - 지역 영업 관리자, TechStart Inc.

매주 월요일 아침, Lisa는 팀의 주간 전략을 안내하기 위해 지역별 성과 지표가 필요합니다. 현재 그녀는 Salesforce에서 CSV 파일을 다운로드하고, 설문 조사 플랫폼에서 고객 만족도 데이터를 가져오고, 회사의 재무 대시보드와 수동으로 모든 것을 일치시킵니다. 수요일까지는 통찰력을 얻습니다. 금요일까지는 데이터가 이미 오래되어 기회를 놓치고 있습니다.

"저는 제 지역을 누구보다 잘 알지만, 실제 영업 관리보다 스프레드시트 조작에 더 많은 시간을 씁니다."

Marcus - 보험금 청구 운영 책임자, SecureLife Insurance

Marcus는 사기 탐지 및 보험금 청구 처리 효율성을 감독합니다. 그는 IT에서 제공하는 주간 Power BI 보고서에 의존하여 사기 패턴과 처리 시간을 확인합니다. 특정 지역에서 15%의 자동차 보험금 청구 급증과 같이 비정상적인 것을 발견하면 즉시 드릴다운할 수 없습니다. 대신, 그는 또 다른 데이터 요청을 제출하고 잠재적인 사기가 계속되는 동안 3일을 기다립니다.

"상세 분석을 받을 때쯤이면 악당들은 이미 새로운 수법으로 옮겨갔습니다."

Priya - 디지털 마케팅 관리자, RetailFlow

Priya는 소셜 미디어, 이메일, 유료 검색, 디스플레이 광고 및 모바일 앱의 6가지 다른 채널에 걸쳐 캠페인 성과를 추적합니다. 각 플랫폼은 데이터를 다르게 내보냅니다. 기여 분석—실제로 전환을 유도하는 터치포인트를 이해하는 것—은 6개 소스 모두에서 데이터를 수동으로 결합해야 합니다. 포괄적인 캠페인 분석에는 2주가 걸립니다. 대부분의 캠페인은 최적화하기 전에 종료됩니다.

"데이터가 너무 늦게 도착하여 유용하지 않기 때문에 백만 달러 규모의 미디어 결정을 직감에 의존하고 있습니다."

Databricks에서의 완전한 비즈니스 사용자 여정

비즈니스 사용자는 엔지니어링 팀과 다르게 작동합니다. 그들은 쿼리가 아닌 결과, 배포가 아닌 결정으로 생각합니다. 답변이 필요할 때—“이번 분기에 가장 많은 마진을 창출하는 제품은 무엇인가?” 또는 “우리의 유지 노력은 어디에 집중해야 하는가?”—이상적인 워크플로우는 가능한 한 빠르고 직관적으로 목표에 도달할 수 있도록 하는 것입니다.

위 다이어그램은 Databricks가 원시 데이터에서 실행 가능한 통찰력까지 여러 경로를 생성하여 비즈니스 사용자 경험을 어떻게 변화시키는지 보여줍니다. 비즈니스 사용자를 경직되고 IT에 의존적인 워크플로우로 강요하는 기존 데이터 아키텍처와 달리, Databricks는 다양한 사용자 유형이 선호하는 인터페이스를 통해 동일한 기본 데이터에 액세스할 수 있는 유연한 생태계를 제공합니다.

1. 데이터 수집 및 연합: 통합 병목 현상 제거

Lisa, Marcus, Priya와 같은 비즈니스 사용자에게 진정한 좌절감은 분산된 데이터에서 시작됩니다. 영업 지표는 Salesforce에, 설문 조사 결과는 고객 플랫폼에, 보험금 청구 데이터는 보험 시스템에, 마케팅 성과는 여러 채널에 걸쳐 있습니다. 각 데이터 세트는 다른 언어를 사용하며, IT가 조정하고 파이프라인이 따라잡기를 기다리는 동안 비즈니스 사용자는 묶여 있습니다.

Databricks는 소스에서 데이터 액세스를 통합하여 이 병목 현상을 제거합니다. Lakeflow를 사용하면 팀이 엔터프라이즈 애플리케이션에서 데이터 수집을 자동화할 수 있으며, Lakehouse Federation을 사용하면 데이터를 먼저 이동하지 않고도 여러 시스템을 직접 쿼리할 수 있습니다. 결과: 월요일 아침 Lisa가 노트북을 열 때, 그녀의 영업, 설문 조사 및 재무 데이터는 이미 정리되고, 결합되고, 준비되어 있습니다. 외부 데이터 세트도 마찬가지로 액세스 가능합니다. Delta Sharing 및 Databricks Marketplace를 통해 Marcus는 즉시 업계 데이터와 사기 패턴을 벤치마킹할 수 있습니다. 즉, 몇 주가 걸리던 작업이 실시간 비교로 바뀝니다.

2. 핵심 데이터 플랫폼: 단일 진실 공급원

Marcus가 IT가 사기 분석 데이터를 추출하고 준비하기 위해 3일을 기다리는 대신, 그의 모든 정보—과거 패턴, 현재 청구, 외부 감시 목록 및 위험 점수—는 Databricks 플랫폼에서 개방적이고 일관되며 쿼리 가능한 형식으로 즉시 사용할 수 있습니다.

Unity Catalog는 셀프 서비스가 가능한 거버넌스 계층 역할을 합니다. 비즈니스 사용자는 항상 올바른 권한이 부여된 데이터 세트에 액세스하고 있다는 것을 알면서 자신 있게 데이터를 탐색할 수 있습니다. 더 이상 스프레드시트 버전 관리의 악몽이나 비즈니스 분석을 일반적으로 늦추는 규정 준수 문제가 없습니다.

거버넌스 외에도 Unity Catalog는 UC Metric Views를 도입합니다. 이는 비즈니스 메트릭을 일관되고 재사용 가능한 방식으로 정의하는 의미론적 계층입니다. 각 팀이 “활성 고객”, “이탈률” 또는 “청구 주기 시간”과 같은 메트릭을 재계산하는 대신, 이러한 메트릭은 한 번 정의되고 모든 곳에서 재사용됩니다. 비즈니스 사용자에게는 공식을 의심하는 데 드는 시간이 줄어들고 조직 전체의 공유된 진실에 기반하여 행동하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

3. 소비: 동일한 강력한 통찰력으로 가는 여러 경로

이제 비즈니스 친화적인 메트릭으로 표현되는 동일한 거버넌스되고 통합된 데이터는 다양한 사용자가 실제로 작업하는 방식에 맞는 여러 인터페이스를 통해 액세스할 수 있게 되어, 다양한 기술 수준과 워크플로우 선호도를 가진 비즈니스 전문가에게 좌절감을 주는 경직되고 일률적인 접근 방식을 제거합니다.

• Excel 사용자는 라이브, 거버넌스된 연결로 지원되는 익숙한 스프레드시트에서 계속 작업할 수 있습니다. 이는 주간 CSV 다운로드와 몇 시간의 수동 작업을 제거합니다.
• 대시보드 사용자는 BI 도구 또는 Databricks AI/BI 대시보드에서 실시간 업데이트를 보고, 며칠 후가 아닌 순간에 이상 징후를 발견합니다.
• 비즈니스 파워 사용자는 AI/BI Genie로 일반 영어로 질문하고, Lakebase로 큐레이션된 데이터 세트를 활용하거나, Lakeflow Designer에서 시각적으로 워크플로우를 설계하여 데이터 소비자에서 데이터 탐색자로 전환합니다.
• 고급 비즈니스 사용자는 Agent Bricks를 사용하여 통찰력을 더욱 확장하고, AI 어시스턴트를 배포하여 데이터를 지속적으로 모니터링하고, 이상 징후를 표시하고, 비즈니스 워크플로우 내에서 직접 조치를 권장합니다.

비즈니스 사용자 페르소나 -> Databricks 기능 매핑

Databricks에서 비즈니스 사용자의 하루

비즈니스 사용자는 속도, 단순성, 신뢰성을 원합니다. 즉, IT를 기다리지 않고 데이터를 탐색하고, 협업하고, 의사 결정을 내릴 수 있는 능력입니다. 이 모든 것을 거버넌스와 보안을 유지하면서 말입니다. Databricks는 하루의 모든 단계를 간소화하여 이를 가능하게 합니다.

모든 것은 Databricks One을 통한 원활한 로그인으로 시작되며, 비즈니스 사용자에게 신뢰할 수 있는 데이터, 대시보드 및 앱에 즉시 액세스할 수 있는 권한을 부여합니다. 그런 다음 검색이 간편해집니다. Unity Catalog의 통합 검색을 사용하면 정확한 테이블 이름이나 SQL 구문을 알 필요 없이 관련성, 품질 및 계보별로 결과를 표시하여 몇 초 안에 올바른 데이터 세트, 대시보드 또는 AI 모델을 찾을 수 있습니다. 새 데이터가 필요한 경우 Lakeflow Designer를 사용하여 드래그 앤 드롭 파이프라인을 만들거나 Excel 파일을 연결하거나 Marketplace에서 데이터 세트를 구독할 수 있으며, 이 모든 것이 Unity Catalog에서 관리됩니다. AI/BI Genie를 통해 자연어로 질문하거나, AI/BI 대시보드 및 BI 도구에서 추세를 시각화하거나, Databricks Assistant를 사용하여 도움을 받는 등 탐색은 자연스럽게 느껴집니다. 더 고급 요구 사항이 있는 사용자는 AI 함수, 에이전트 브릭, Databricks 앱 또는 Lakebase를 활용하여 모델을 구축하고, 워크플로를 자동화하고, 사전 예방적 인사이트를 비즈니스 프로세스에 직접 통합할 수 있습니다. 처음부터 끝까지 모든 단계는 속도, 단순성 및 신뢰성을 위해 설계되었으므로 데이터 검색 및 준비에 드는 시간을 줄이고 의사 결정에 데이터를 사용하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

시작하기: 비즈니스 사용자를 위한 3개월 단계적 채택

데이터 종속성에서 데이터 역량 강화로의 여정은 가치를 입증하는 동시에 조직의 자신감을 구축하는 단계적 접근 방식이 필요합니다. 성공적인 조직이 이 전환을 구조화하는 방법은 다음과 같습니다.

1개월차: 기반 구축 및 빠른 성공

평가 및 역할 정의 "Lisa, Marcus, Priya"와 동등한 사용자를 식별하는 것부터 시작하십시오. 현재 데이터 워크플로를 매핑하고 가장 큰 문제점을 파악하십시오. 이미 섀도 IT 솔루션을 만들고 있는 비즈니스 사용자는 누구입니까? 어떤 부서에서 가장 많은 데이터 요청을 제출합니까? 이러한 초기 채택자는 귀하의 챔피언이 될 것입니다.

Unity Catalog 내에서 명확한 사용자 역할을 설정하십시오. 모든 사용자에게 즉시 모든 것에 액세스할 수 있는 권한을 부여하려고 하지 마십시오. 각 비즈니스 단위(영업, 마케팅, 운영)에 대해 관련성 있고 관리되는 데이터 세트에 대한 액세스를 제공하는 소비자 역할을 생성하여 기업 전체의 불필요한 데이터로 사용자를 압도하지 않도록 하십시오.

첫 데이터 연결 영향력이 큰 사용 사례 하나에 집중하십시오. 영업 팀이 주간 지역 보고서를 다운로드하는 경우 거기서부터 시작하십시오. 수동 CSV 내보내기가 필요한 Salesforce 데이터 수집을 자동화하기 위해 Lakeflow Connect를 사용하십시오. 기존 정적 보고서를 대체하는 기본 AI/BI 대시보드를 설정하십시오.

비즈니스 용어 정의 수익, 이탈률 또는 캠페인 ROI와 같이 의사 결정을 주도하는 가장 중요한 지표에 대한 의미론적 정의를 Unity Catalog에 만드십시오. Metric View로 구축하여 영업팀의 Lisa와 CFO가 "3분기 수익"을 참조할 때 동일한 데이터에서 동일한 계산을 볼 수 있도록 하십시오. 즉각적인 보상이 제공됩니다. 더 이상 "귀하의 수치가 제 수치와 일치하지 않습니다"라는 논쟁은 없을 것입니다.

목표는 완벽이 아니라 즉각적인 가치를 입증하는 것입니다. Lisa가 월요일 아침 3시간 대신 클릭 한 번으로 지역 성과를 새로 고칠 수 있다면 소문은 빠르게 퍼집니다.

2개월차: 기능 확장 및 자신감 구축

셀프 서비스 교육 및 채택 이제 기본 데이터 흐름이 작동하므로 사용자 역량 강화에 집중하십시오. 자연어 쿼리를 위해 AI/BI Genie에 대한 비즈니스 사용자를 교육하십시오. 복잡한 분석을 시도하기 전에 자신감을 구축하기 위해 이미 답을 알고 있는 간단한 질문부터 시작하십시오.

추가 데이터 소스를 가져오려는 파워 사용자를 위해 Lakeflow Designer를 소개하십시오. 시각적이고 드래그 앤 드롭 인터페이스는 코딩 기술 없이도 비즈니스 로직과 데이터 엔지니어링 간의 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.

거버넌스 자신감 구축 이때 IT 팀은 비즈니스 사용자가 직접 데이터에 액세스하는 것에 대해 불안해하는 경우가 많습니다. Unity Catalog의 감사 기능을 보여줌으로써 우려 사항을 사전에 해결하십시오. 모든 쿼리, 모든 데이터 액세스, 모든 인사이트 생성이 추적되고 관리되는 방식을 보여주십시오. 비즈니스 사용자는 셀프 서비스 기능을 얻는 동시에 IT는 완전한 가시성과 제어를 유지합니다.

3개월차: 고급 분석 및 조직 변화

확장 및 정교화 이제 초기 채택자들은 상당한 생산성 향상을 경험하고 있습니다. 이 모멘텀을 활용하여 더 고급 기능을 도입하십시오. 사전 예방적 모니터링을 위해 에이전트 브릭을 배포하십시오. Marcus는 시스템이 자동으로 경고하므로 더 이상 사기 패턴을 확인하는 것을 기억할 필요가 없습니다.

운영 워크플로를 위해 Databricks 앱을 구현하십시오. Priya가 이메일 구독자가 평생 가치가 더 높다는 것을 발견하면, 그녀의 팀이 캠페인 성과를 시각화하고, 최적의 예산 할당을 계산하고, 추천을 생성하는 데 도움이 되는 맞춤형 애플리케이션을 관리되는 Databricks 환경 내에서 모두 구축할 수 있습니다.

변화 관리 및 문화 전환 가장 중요한 변화는 조직 행동에서 일어납니다. 비즈니스 사용자는 "누군가 이 데이터를 나에게 가져다줄 수 있습니까?"라고 묻는 것을 멈추고 "이 데이터가 우리에게 어떤 이야기를 하고 있습니까?"라고 묻기 시작합니다. IT 팀은 보고서 생성자에서 플랫폼 지원자 및 거버넌스 관리자로 전환합니다.

비즈니스 사용자를 위한 Databricks 최대 활용을 위한 5가지 모범 사례

1. 역할 기반 액세스 및 공유 의미 체계로 시작

Unity Catalog를 사용하여 비즈니스가 실제로 작동하는 방식에 맞는 대상 데이터 환경을 만들고 UC Metric Views를 계층화하여 해당 환경 전반에 걸쳐 일관된 정의를 보장하십시오

기업 전체의 데이터 액세스로 신규 사용자를 압도하지 마십시오. 대신 비즈니스 기능(지역 관리자를 위한 영업 지역, 운영 이사를 위한 클레임 데이터, 마케팅 팀을 위한 캠페인 지표)에 맞춰진 집중된 데이터 환경을 만들고 공유 의미 체계 모델에 고정하십시오. 모든 사람이 동일한 정의에서 "파이프라인 커버리지" 또는 "손실률"을 가져올 때, 논쟁은 숫자가 무엇을 의미하는지에 대한 것에서 그것에 대해 무엇을 해야 하는지에 대한 것으로 바뀝니다.

빠른 성공: Unity Catalog에서 소비자 역할을 설정하고 몇 가지 고가치 UC Metric Views(예: 이탈률, 캠페인 ROI, 클레임 처리 시간)와 페어링하십시오. 이렇게 하면 "Lisa, Marcus, Priya"와 동등한 사용자가 가장 중요한 데이터 세트뿐만 아니라 회사 전체에서 일관적이라고 신뢰할 수 있는 지표에 즉시 액세스할 수 있습니다.

2. 사용자가 일하는 곳에서 만나십시오

익숙한 인터페이스를 활용하여 채택 마찰을 제거하십시오.

채택으로 가는 가장 빠른 길은 새로운 도구를 가르치는 것이 아니라 기존 워크플로를 개선하는 것입니다. 스프레드시트 의존 팀을 위한 Excel 커넥터, 대시보드 사용자를 위한 Power BI 통합, 탐색할 준비가 된 파워 사용자를 위한 기본 Databricks 인터페이스를 사용하십시오. 이 전략은 모든 액세스 지점에서 데이터 거버넌스를 보장하면서 교육 시간을 줄입니다.

팁: 주간 CSV 다운로드를 대체하기 위해 라이브 Excel 연결부터 시작하십시오. 사용자가 익숙한 도구에서 실시간 데이터의 힘을 보면 자연스럽게 더 고급 기능으로 이동할 것입니다.

3. 시각적이고 코드 없는 자동화 수용

Lakeflow Designer를 사용하여 데이터 파이프라인 생성을 민주화하십시오.

비즈니스 사용자는 누구보다 자신의 데이터 요구 사항을 더 잘 이해합니다. 단지 그 지식을 실행할 도구만 있으면 됩니다. Lakeflow Designer는 비기술 사용자가 시각적으로 데이터 워크플로를 구축하고 유지 관리할 수 있도록 하여 IT에 대한 의존도를 줄이는 동시에 엔터프라이즈급 안정성과 거버넌스를 보장합니다.

성공 패턴: 반복적인 데이터 준비 작업(예: Priya의 다중 채널 기여 분석)을 식별하고 비즈니스 사용자가 요구 사항이 발전함에 따라 수정할 수 있는 자동화된 예약 워크플로로 변환하십시오.

4. 자연어로 질문하기

AI/BI Genie를 활용하여 호기심을 즉각적인 인사이트로 변환하십시오.

최고의 분석 플랫폼은 비즈니스 로직이 데이터 탐색으로 직접 변환되는 플랫폼입니다. 사용자가 의사 결정 프로세스와 일치하는 자연어 질문을 하도록 교육하십시오. "가장 높은 마진을 창출하는 제품은 무엇입니까?" "어디에 유지 노력에 집중해야 합니까?" "피닉스의 클레임 급증을 유발하는 요인은 무엇입니까?"

게임 체인저: Genie와 대화형 대시보드를 결합하여 대화형 분석 워크플로를 만드십시오. 질문하고, 답변을 얻고, 후속 질문으로 드릴다운하고, 모두 동일한 인터페이스 내에서 수행하십시오.

5. 투명성을 통한 자신감 구축

Unity Catalog의 거버넌스 기능을 사용하여 두려움 없는 탐색을 가능하게 하십시오.

비즈니스 사용자는 데이터 품질, 권한 또는 규정 준수 영향에 대해 확신할 수 없기 때문에 독립적으로 데이터를 탐색하는 것을 주저하는 경우가 많습니다. Unity Catalog의 내장된 계보 추적, 감사 로그 및 데이터 품질 지표는 자신감 있는 셀프 서비스 분석에 필요한 투명성을 제공합니다.

문화 전환: 거버넌스 기능을 제한이 아니라 지원 기능으로 보도록 비즈니스 사용자를 교육하십시오. 데이터 최신 상태를 확인하고, 데이터 계보를 이해하고, 액세스 제어를 신뢰할 수 있으면 신중한 데이터 소비자에서 자신감 있는 데이터 탐색자로 전환할 것입니다.

변환: 새로운 현실에서의 하루

리사의 월요일 아침 혁신

보안 커넥터와 Unity Catalog를 통합하여 리사는 익숙한 Excel 인터페이스를 Lakehouse의 실시간 거버넌스 데이터에 직접 연결하여 CSV 다운로드 및 정리 프로세스를 완전히 제거합니다. 그녀의 스프레드시트는 지역별 성과, 고객 만족도 및 파이프라인 데이터로 자동 새로고침됩니다.

북동부 지역 만족도 점수가 하락한 것을 발견한 그녀는 AI/BI Genie를 사용하여 다음과 같이 질문합니다. “북동부 지역의 제품 기능별 만족도를 보여줘.” Genie는 쿼리를 생성하고 Delta 테이블을 대상으로 실행하며 즉시 답변을 표시합니다.

한때 3일이 걸렸던 수동 작업이 이제 커피가 식기 전에 완료됩니다.

마커스의 실시간 사기 방지

마커스의 대시보드는 Databricks SQL Serverless에서 실행되므로 쿼리가 몇 초 안에 반환됩니다. 자동차 유리 보험 청구 급증을 발견한 그는 Genie에 다음과 같이 입력합니다. “이번 주 피닉스 지역 자동차 유리 보험 청구를 수리점별로 보여줘.”

백그라운드에서 AI/BI Genie는 자연어 요청을 최적화된 SQL로 변환하고, Lakehouse Federation을 통해 내부 보험 청구 데이터와 외부 수리점 데이터 세트를 자동으로 조인하며, 몇 초 안에 포괄적인 결과를 반환합니다. 그는 사기 단을 발견하고 당일 이를 중단시킵니다.

프리야의 실시간 캠페인 최적화

프리야의 기여도 분석 악몽은 이제 과거의 일이 되었습니다. Lakehouse Federation 및 Lakeflow Connect와 같은 Databricks 기능을 사용하여 구축된 자동 데이터 수집 파이프라인을 통해 6개 채널(소셜 미디어, 이메일, 유료 검색, 디스플레이 광고, 모바일 앱 및 웹사이트 분석)의 캠페인 데이터가 수동 개입 없이 통합 Delta 테이블로 지속적으로 흐릅니다.

그녀의 AI/BI 대시보드는 실시간 결과를 보여줍니다. 소셜 미디어에서는 높은 트래픽이지만 낮은 전환율을, 이메일에서는 높은 ROI를 기록합니다. 그녀는 즉시 실적이 저조한 소셜 캠페인의 예산을 전환하여 이메일 마케팅에 집중합니다. 한때 2주간의 분석 후 너무 늦게 캠페인 조정이 이루어졌던 것이 이제는 실시간으로 이루어져 캠페인이 진행 중일 때 지출을 최적화합니다.

미래는 마찰이 없습니다

기업 내 데이터의 미래는 소수에게 엄청난 힘을 주는 것이 아니라 모두에게 능력을 부여하는 것입니다. 비즈니스 사용자가 직관적이고 안전하며 빠른 데이터 액세스를 확보하면 보고서를 기다리는 대신 실시간으로 의사 결정을 내리기 시작합니다.

Databricks는 Lakehouse의 규모와 유연성을 모두를 위한 사용자 경험과 결합하여 이러한 변화를 주도하고 있습니다. 스프레드시트부터 AI까지, 도구는 비즈니스 팀의 작업 방식에 맞춰 발전하고 있으며, 이것이 조직이 데이터의 전체 가치를 발휘할 수 있는 방법입니다.

비즈니스 사용자에게 권한을 부여할 준비가 되셨습니까?

데이터 의존에서 데이터 권한 부여로의 전환은 한 걸음부터 시작됩니다. 다음은 진행 방법입니다.

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대화할 준비가 되셨습니까? Databricks 계정 팀에 연락하여 Databricks가 비즈니스 사용자의 일상적인 워크플로를 어떻게 변화시킬 수 있는지 알아보세요.

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