Databricks의 비즈니스 사용자 지원

목요일 오후 2시 47분입니다. 성장 중인 SaaS 회사의 지역 영업 관리자인 Lisa Chen은 점점 커지는 불안감과 함께 받은 편지함을 응시합니다. 내일 오전 9시에 이사회 회의가 시작되는데, 그녀는 아직 3일 전에 CEO가 요청한 지역별 실적 수치를 받지 못했습니다. 데이터 팀은 수요일 EOD까지 보고서를 주겠다고 약속했습니다. 그리고 오늘 정오까지 주겠다고 했습니다. 그녀의 마지막 Slack 메시지에 대한 답장은 '"아직 작업 중입니다. 조정해야 할 데이터 소스가 많습니다."'였습니다.

Lisa의 이야기는 특별하지 않습니다. 업계를 막론하고 제품 관리자, 운영 책임자, 마케팅 분석가, 클레임 디렉터 등 비즈니스 전문가들은 이러한 고충을 너무나 잘 알고 있습니다. 이들은 자신의 비즈니스를 속속들이 이해하고 있지만, IT 또는 데이터 팀이 시스템을 조정하고, 파이프라인을 정리하고, 보고서를 작성하기를 기다리는 데 발이 묶여 있습니다.

하지만 그렇지 않다면 어떨까요? 모든 비즈니스 사용자가 코딩을 배우거나 IT 부서를 기다리지 않고도 데이터를 탐색하고, 질문하고, 의사 결정을 내릴 수 있다면 어떨까요? 이것이 바로 Databricks가 열어가고 있는 현실입니다.

문제에 직면한 사람들 만나보기

Lisa - TechStart Inc. 지역 영업 관리자

매주 월요일 아침 Lisa는 팀의 주간 전략을 수립하기 위해 담당 지역 실적 측정항목이 필요합니다. 현재 Lisa는 Salesforce에서 CSV 파일을 다운로드하고 설문조사 플랫폼에서 고객 만족도 데이터를 가져오며 회사의 재무 대시보드와 모든 것을 수동으로 맞춰봅니다. 수요일쯤이면 인사이트를 얻게 됩니다. 금요일이 되면 데이터는 이미 오래된 것이 되어버리고 기회를 놓치게 됩니다.

"제가 제 담당 지역에 대해서는 누구보다 잘 알지만, 실제 영업 관리가 아니라 스프레드시트를 조작하는 데 더 많은 시간을 할애하고 있습니다."

Marcus - SecureLife Insurance 보험금 청구 운영 이사

Marcus는 사기 탐지 및 보험금 청구 처리 효율성을 감독합니다. 그는 사기 패턴과 처리 시간을 보여주는 IT 부서의 주간 Power BI 보고서에 의존합니다. 특정 지역의 자동차 보험금 청구가 15% 급증하는 것과 같이 비정상적인 것을 발견해도 즉시 드릴다운할 수 없습니다. 대신, 그는 또 다른 데이터 요청을 제출하고 잠재적인 사기가 계속되는 동안 3일을 기다립니다.

"제가 상세한 분석 결과를 받을 때쯤이면 악의적인 행위자들은 이미 새로운 수법으로 옮겨간 후입니다."

Priya - RetailFlow 디지털 마케팅 매니저

Priya는 소셜 미디어, 이메일, 유료 검색, 디스플레이 광고, 모바일 앱 등 6개의 서로 다른 채널에서 캠페인 성과를 추적합니다. 각 플랫폼은 데이터를 다르게 내보냅니다. 실제로 전환을 유도하는 터치포인트를 이해하는 기여도 분석을 위해서는 6개 소스의 데이터를 모두 수동으로 조인해야 합니다. 종합적인 캠페인 분석에는 2주가 걸립니다. 대부분의 캠페인은 최적화하기도 전에 종료됩니다.

"데이터가 너무 늦게 도착해서 쓸모가 없기 때문에 저는 직감에 의존해 수백만 달러 규모의 미디어 관련 결정을 내리고 있습니다."

Databricks를 활용한 비즈니스 사용자의 전체 여정

비즈니스 사용자는 엔지니어링 팀과 다르게 운영됩니다. 이들은 쿼리가 아닌 결과, 배포가 아닌 의사 결정을 중심으로 생각합니다. 답이 필요할 때, 예를 들어 '이번 분기에 가장 많은 마진을 창출하는 제품은 무엇인가요?' 또는 '유지 노력에 집중해야 할 부분은 어디인가요?'와 같은 질문에 대한 이상적인 워크플로는 가능한 한 빠르고 직관적으로 답을 얻을 수 있는 것입니다.

위 다이어그램은 Databricks가 원시 데이터에서 실행 가능한 인사이트에 이르는 여러 경로를 생성하여 비즈니스 사용자 경험을 어떻게 혁신하는지 보여줍니다. 비즈니스 사용자가 경직되고 IT에 의존적인 워크플로를 따르도록 강요하는 기존 데이터 아키텍처와 달리, Databricks는 다양한 유형의 사용자가 선호하는 인터페이스를 통해 동일한 기본 데이터에 액세스할 수 있는 유연한 에코시스템을 제공합니다.

1. 데이터 수집 및 페더레이션: 통합 병목 현상 제거 

Lisa, Marcus, Priya와 같은 비즈니스 사용자에게 진정한 골칫거리는 분산된 데이터에서 시작됩니다. 영업 지표는 Salesforce에, 설문조사 결과는 고객 플랫폼에, 클레임 데이터는 보험 시스템에, 마케팅 성과는 여러 채널에 흩어져 있습니다. 각 데이터 세트는 서로 다른 언어로 되어 있어 비즈니스 사용자는 IT 부서가 데이터를 조정하고 파이프라인이 처리하기를 기다릴 수밖에 없습니다.

Databricks는 소스에서 데이터 액세스를 통합하여 이러한 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. 그 결과, Lisa가 월요일 아침에 노트북을 열면 영업, 설문조사, 재무 데이터가 이미 정리되고 통합되어 준비된 상태가 됩니다. 외부 데이터 세트도 마찬가지로 액세스할 수 있습니다. Delta Sharing 및 Databricks Marketplace를 통해 Marcus는 사기 패턴을 업계 데이터와 즉시 벤치마킹하여 이전에는 몇 주가 걸리던 작업을 실시간 비교로 전환할 수 있습니다.

2. 핵심 데이터 플랫폼: 단일 진실 공급원(SSoT) 

Marcus가 IT 부서에서 사기 분석 데이터를 추출하고 준비하는 데 3일을 기다리는 대신, 과거 패턴, 현재 클레임, 외부 관심 목록, 위험 점수 등 그의 모든 정보는 Databricks 플랫폼에서 개방적이고 일관되며 쿼리 가능한 형식으로 즉시 제공됩니다.

Unity Catalog 는 셀프 서비스를 지원하는 거버넌스 레이어 역할을 합니다. 비즈니스 사용자는 항상 올바른 권한이 부여된 데이터 세트에 액세스하고 있다는 것을 알기 때문에 자신 있게 데이터를 탐색할 수 있습니다. 비즈니스 분석을 지연시키는 스프레드시트 버전 관리 문제나 규정 준수 문제로 더 이상 골머리를 앓을 필요가 없습니다.

거버넌스 외에도 Unity Catalog는 비즈니스 지표를 일관되고 재사용 가능한 방식으로 정의하는 시맨틱 레이어인 UC Metric Views를 도입했습니다. 각 팀이 '활성 고객', '이탈률' 또는 '클레임 처리 시간'과 같은 계산을 재정의하는 대신, 이러한 지표는 한 번만 정의하면 어디서든 재사용할 수 있습니다. 비즈니스 사용자는 수식을 재확인하는 데 드는 시간을 줄이고 조직 전체의 공유된 정보를 바탕으로 조치를 취하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

3. 소비: 동일한 강력한 인사이트를 얻는 다양한 경로 

이제 비즈니스 친화적인 지표로 표현된 동일한 거버넌스 적용 및 통합 데이터는 다양한 사용자의 실제 작업 방식에 맞는 여러 인터페이스를 통해 액세스할 수 있게 되어, 다양한 기술 수준과 워크플로 선호도를 가진 비즈니스 전문가들을 좌절시켰던 획일적인 접근 방식을 제거합니다.

• Excel 사용자 는 이제 라이브, 거버넌스가 적용된 연결을 통해 익숙한 스프레드시트에서 계속 작업할 수 있으므로, 매주 CSV를 다운로드하고 몇 시간 동안 수동으로 데이터를 정리할 필요가 없습니다.
• 대시보드 사용자 는 며칠 후가 아니라 이상 징후가 발생하는 순간에 BI 도구나 Databricks AI/BI Dashboards에서 실시간 업데이트를 확인하고 이상 징후를 발견합니다.
• 비즈니스 파워 유저 는 AI/BI Genie를 사용하여 평이한 영어로 질문하고, Lakebase로 큐레이팅된 데이터 세트를 활용하거나, Lakeflow Designer에서 시각적으로 워크플로를 설계하여 데이터 소비자에서 데이터 탐색가로 전환할 수 있습니다.
• 고급 비즈니스 사용자 는 Agent Bricks를 사용하여 인사이트를 더욱 확장하고, 데이터를 지속적으로 모니터링하고, 이상 징후를 표시하며, 비즈니스 워크플로 내에서 직접 조치를 권장하는 AI 어시스턴트를 배포합니다.

비즈니스 사용자 페르소나 <-> Databricks 기능 매핑

Databricks를 사용하는 비즈니스 사용자의 하루

비즈니스 사용자는 거버넌스와 보안을 유지하면서 IT 부서를 기다리지 않고 데이터를 탐색하고, 협업하고, 의사 결정을 내릴 수 있는 능력, 즉 속도, 단순성, 신뢰를 원합니다. Databricks는 업무의 모든 단계를 간소화하여 이를 가능하게 합니다.

모든 것은 Databricks One을 통한 원활한 로그인으로 시작되며, 비즈니스 사용자에게 신뢰할 수 있는 데이터, 대시보드, 앱에 대한 즉각적인 액세스를 제공합니다. 그 다음부터는 검색이 간단해집니다. Unity Catalog의 통합 검색(Unified Search)을 사용하면 정확한 테이블 이름이나 SQL 구문을 몰라도 관련성, 품질, 리니지에 따라 결과를 표시하여 몇 초 만에 적합한 데이터 세트, 대시보드 또는 AI 모델을 찾을 수 있습니다. 새로운 데이터가 필요할 때, 사용자들은 Lakeflow Designer 를 사용하여 드래그 앤 드롭 파이프라인을 만들거나, Excel 파일을 연결하거나, Marketplace에서 데이터 세트를 구독할 수 있으며, 이 모든 것은 Unity Catalog의 거버넌스 하에 관리됩니다. AI/BI Genie를 통해 평이한 영어로 질문하든, AI/BI Dashboards 및 BI 도구에서 트렌드를 시각화하든, Databricks Assistant 를 활용하여 도움을 받든, 탐색 과정이 자연스럽게 느껴집니다. 더 고급 요구 사항의 경우, 사용자는 AI Functions, Agent Bricks, Databricks Apps 또는 Lakebase 를 활용하여 모델을 구축하고 워크플로를 자동화하며, 사전 예방적 인사이트를 비즈니스 프로세스에 직접 내장할 수 있습니다. 처음부터 끝까지, 업무의 모든 단계는 속도, 단순성, 신뢰를 위해 설계되었습니다. 따라서 사용자는 데이터 검색 및 준비에 드는 시간을 줄이고, 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

시작하기: 비즈니스 사용자를 위한 3개월 단계별 도입 방안

데이터 종속성에서 데이터 자율성으로 나아가는 여정에는 조직의 신뢰를 구축하면서 가치를 입증하는 단계적인 접근 방식이 필요합니다. 성공적인 조직이 이러한 전환을 구성하는 방법은 다음과 같습니다.

1개월 차: 기반 구축 및 빠른 성과 달성

평가 및 역할 정의 먼저 조직 내의 'Lisa, Marcus, Priya'와 같은 인물을 파악하는 것부터 시작하세요. 현재 데이터 워크플로를 매핑하고 가장 큰 문제점을 파악하세요. 어떤 비즈니스 사용자가 이미 섀도우 IT 솔루션을 만들고 있나요? 어떤 부서에서 데이터 요청을 가장 많이 제출하나요? 이러한 얼리 어답터들이 여러분의 챔피언이 될 것입니다.

Unity Catalog 내에서 명확한 사용자 역할을 설정하세요. 처음부터 모든 사람에게 모든 것에 대한 액세스 권한을 부여하려고 하지 마세요. 사용자에게 필요 없는 전사적 데이터로 부담을 주지 않으면서 관련성 있고 거버넌스가 적용된 데이터 세트에 대한 액세스를 제공하는 각 비즈니스 단위(영업, 마케팅, 운영)에 대한 소비자 역할을 생성하세요.

첫 번째 데이터 연결 영향력이 큰 사용 사례 하나에 집중하세요. 영업팀이 주간 지역 보고서를 다운로드한다면 거기서부터 시작하세요. Lakeflow Connect를 사용하여 현재 수동 CSV 내보내기가 필요한 Salesforce 데이터 수집을 자동화하세요. 기존의 정적 보고서를 대체하는 기본 AI/BI 대시보드를 설정하세요.

비즈니스 용어 정의 수익, 이탈률 또는 캠페인 ROI와 같은 의사 결정을 이끄는 가장 중요한 메트릭에 대해 Unity Catalog에서 시맨틱 정의를 만드세요. 이를 메트릭 뷰로 구축하면 영업팀의 Lisa와 CFO가 모두 '"3분기 수익"'을 참조할 때 동일한 데이터에서 동일한 계산 결과를 볼 수 있도록 보장됩니다. 결과는 즉각적입니다. 더 이상 '"네 숫자랑 내 숫자가 안 맞아"'와 같은 논쟁이 필요 없습니다.

목표는 완벽함이 아니라 즉각적인 가치를 보여주는 것입니다. Lisa가 매주 월요일 아침 3시간을 소비하는 대신 클릭 한 번으로 지역 실적을 새로고침할 수 있게 되면 소문은 빠르게 퍼집니다.

2개월 차: 역량 확장 및 자신감 구축

셀프 서비스 교육 및 도입 이제 기본 데이터 흐름이 작동하므로 사용자 역량 강화에 집중하세요. 자연어 쿼리를 위해 비즈니스 사용자에게 AI/BI Genie 사용법을 교육하세요. 복잡한 분석을 다루기 전에 사용자들이 이미 답을 알고 있는 간단한 질문부터 시작하여 자신감을 키워주세요.

추가 데이터 소스를 가져오려는 파워 유저에게 Lakeflow Designer를 소개하세요. 시각적인 드래그 앤 드롭 인터페이스는 코딩 기술 없이도 비즈니스 로직과 데이터 엔지니어링 간의 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.

거버넌스 신뢰 구축 이때 IT팀은 비즈니스 사용자가 데이터에 직접 액세스하는 것에 대해 불안해하는 경우가 많습니다. Unity Catalog의 감사 기능을 선보여 우려 사항을 사전에 해결하세요. 모든 쿼리, 모든 데이터 액세스, 모든 인사이트 생성이 어떻게 추적되고 거버넌스가 적용되는지 보여주세요. IT 부서는 완전한 가시성과 제어권을 유지하면서 비즈니스 사용자는 셀프 서비스 기능을 확보할 수 있습니다.

3개월 차: 고급 분석 및 조직 변화

확장 및 고도화 이 시점에는 얼리 어답터들이 상당한 생산성 향상을 경험하고 있습니다. 이러한 추진력을 바탕으로 더 고급 기능을 도입하세요. 사전 예방적 모니터링을 위해 Agent Bricks를 배포하세요. 이제 시스템이 자동으로 알림을 보내주므로 Marcus는 더 이상 사기 패턴을 확인해야 한다는 사실을 기억할 필요가 없습니다.

운영 워크플로를 위해 Databricks Apps 를 구현하세요. Priya는 이메일 구독자의 평생 가치가 더 높다는 것을 발견하면 팀이 캠페인 성과를 시각화하고, 최적의 예산 할당을 계산하며, 추천을 생성하는 데 도움이 되는 맞춤형 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 모든 것이 거버넌스가 적용되는 Databricks 환경 내에서 이루어집니다. 

변경 관리 및 문화적 전환 가장 중요한 변화는 조직의 행동에서 일어납니다. 비즈니스 사용자는 "누가 이 데이터 좀 뽑아줄 수 있나요?"라고 묻는 대신 "이 데이터가 우리에게 어떤 이야기를 들려주고 있나요?"라고 묻기 시작합니다. IT 팀은 보고서 생성자에서 플랫폼 지원자 및 거버넌스 관리자로 전환됩니다.

비즈니스 사용자가 Databricks를 최대한 활용하기 위한 5가지 모범 사례

1. 역할 기반 액세스 및 공유 시맨틱으로 시작하기

Unity Catalog를 사용하여 비즈니스의 실제 운영 방식에 맞는 타겟팅된 데이터 경험을 만들고, UC Metric Views를 추가하여 이러한 경험 전반에 걸쳐 일관된 정의를 보장하세요.

전사적 데이터 액세스 권한으로 신규 사용자를 부담스럽게 만들지 마세요. 대신, 지역 관리자를 위한 영업 지역, 운영 이사를 위한 클레임 데이터, 마케팅 팀을 위한 캠페인 메트릭 등 비즈니스 기능에 맞춰진 집중된 데이터 환경을 만들고, 이를 공유 시맨틱 모델에 기반을 두도록 하세요. 모든 사람이 동일한 정의에서 “파이프라인 커버리지” 또는 “손실률”을 가져오면, 논쟁의 초점은 그 숫자가 무엇을 의미하는지에서 그에 대해 무엇을 해야 할지로 옮겨갑니다. 

빠른 성공 팁: Unity Catalog에서 소비자 역할을 설정하고 이를 이탈률, 캠페인 ROI, 클레임 처리 시간 등 몇 가지 가치가 높은 UC Metric Views와 연결하세요. 이렇게 하면 'Lisa, Marcus, Priya'와 같은 사용자들이 가장 중요한 데이터 세트뿐만 아니라, 회사 전체에서 일관성이 보장된다고 신뢰할 수 있는 메트릭에도 즉시 액세스할 수 있습니다.

2. 사용자가 작업하는 곳에서 만나기

익숙한 인터페이스를 활용하여 도입 장벽을 없애세요.

도입을 위한 가장 빠른 길은 새로운 도구를 가르치는 것이 아니라 기존 워크플로를 개선하는 것입니다. 스프레드시트에 의존하는 팀에는 Excel 커넥터를, 대시보드 사용자에게는 Power BI 통합을, 탐색할 준비가 된 파워 유저에게는 네이티브 Databricks 인터페이스를 사용하도록 하세요. 이 전략은 모든 액세스 지점에서 데이터 거버넌스를 보장하면서 교육 시간을 줄여줍니다.

전문가 팁: 매주 하던 CSV 다운로드를 대체하기 위해 라이브 Excel 연결부터 시작하세요. 사용자가 익숙한 도구에서 실시간 데이터의 힘을 확인하면 자연스럽게 더 고급 기능으로 관심이 옮겨갈 것입니다.

3. 시각적인 노코드(No-Code) 자동화 수용

Lakeflow Designer를 사용하여 데이터 파이프라인 생성을 대중화하세요.

비즈니스 사용자는 누구보다 자신의 데이터 니즈를 잘 이해합니다. 그 지식을 실행에 옮길 도구만 있으면 됩니다. Lakeflow Designer 는 비전문가 사용자가 데이터 워크플로를 시각적으로 구축하고 유지 관리할 수 있도록 지원하여 IT 의존도를 줄이는 동시에 엔터프라이즈급 안정성과 거버넌스를 보장합니다.

성공 패턴: Priya의 다중 채널 기여도 분석과 같이 반복적인 데이터 준비 작업을 식별하고 이를 비즈니스 사용자가 필요에 따라 수정할 수 있는 자동화된 예약 워크플로로 전환합니다.

4. 평이한 영어로 질문하기

AI/BI Genie를 활용하여 궁금증을 즉각적인 인사이트로 전환하세요.

최고의 분석 플랫폼은 비즈니스 로직이 데이터 탐색으로 바로 이어지는 플랫폼입니다. 사용자가 자신의 의사 결정 과정에 맞는 자연어 질문을 하도록 교육하세요: "어떤 제품이 가장 높은 마진을 창출하나요?" "리텐션 노력은 어디에 집중해야 하나요?" "피닉스 지역의 클레임 급증 원인은 무엇인가요?"

게임 체인저: Genie와 대화형 대시보드를 결합하여 대화형 분석 워크플로를 만들어 보세요. 동일한 인터페이스 내에서 질문하고, 답변을 얻고, 후속 질문으로 드릴다운할 수 있습니다.

5. 투명성을 통해 신뢰 구축

Unity Catalog의 거버넌스 기능을 사용하여 과감한 탐색을 지원하세요.

비즈니스 사용자는 데이터 품질, 권한 또는 규정 준수 관련 영향에 대해 확신이 없기 때문에 독립적으로 데이터를 탐색하는 것을 주저하는 경우가 많습니다. Unity Catalog에 내장된 리니지 추적, 감사 로그, 데이터 품질 지표는 신뢰할 수 있는 셀프 서비스 분석에 필요한 투명성을 제공합니다.

문화적 변화: 비즈니스 사용자가 거버넌스 기능을 제약이 아닌 가능성을 열어주는 도구로 보도록 교육하세요. 데이터 최신성을 확인하고, 데이터 리니지를 이해하며, 액세스 제어를 신뢰할 수 있게 되면, 이들은 신중한 데이터 소비자에서 자신감 있는 데이터 탐색가로 변모할 것입니다.

변화: 새로운 현실 속 하루

Lisa의 월요일 아침 혁명

Unity Catalog 와 통합된 보안 커넥터를 사용하여 Lisa는 익숙한 Excel 인터페이스를 Lakehouse의 실시간 거버넌스가 적용되는 데이터에 직접 연결하여 CSV 다운로드 및 정리 프로세스를 완전히 제거합니다. 스프레드시트는 지역별 실적, 고객 만족도, 파이프라인 데이터로 자동 새로고침됩니다.

북동부 지역의 만족도 점수가 하락한 것을 발견한 그녀는 AI/BI Genie 를 사용하여 “북동부 지역의 제품 기능별 만족도를 보여줘.” 라고 질문합니다. Genie는 쿼리를 생성하여 Delta 테이블에 대해 실행하고, 즉시 답변을 표시합니다.

예전에는 3일이 걸리던 수작업이 이제는 커피가 식기도 전에 완료됩니다.

Marcus의 실시간 사기 탐지

Marcus의 대시보드는 Databricks SQL Serverless에서 실행되므로 쿼리가 몇 초 만에 반환됩니다. 자동차 유리 청구 건이 급증한 것을 발견하고 그는 Genie에 “이번 주 피닉스 지역의 자동차 유리 청구를 수리점별로 보여줘.”라고 입력합니다.

백그라운드에서는 AI/BI Genie 가 그의 자연어 요청을 최적화된 SQL로 변환하고 Lakehouse Federation을 통해 내부 청구 데이터를 외부 수리점 데이터세트와 자동으로 조인하며 몇 초 만에 포괄적인 결과를 반환합니다. 그는 사기 조직을 발견하고 당일에 바로 저지합니다.

Priya의 실시간 캠페인 최적화

Priya의 기여도 분석 악몽은 이제 과거의 일이 되었습니다. Lakehouse Federation 및 Lakeflow Connect와 같은 Databricks 기능으로 구축된 자동화된 데이터 수집 파이프라인을 통해 소셜 미디어, 이메일, 유료 검색, 디스플레이 광고, 모바일 앱, 웹사이트 분석 등 6개 채널 모두의 캠페인 데이터가 수동 개입 없이 통합된 Delta 테이블 로 지속적으로 흘러들어갑니다.

그녀의 AI/BI 대시보드 에는 소셜 미디어에서는 트래픽은 높지만 전환율은 낮고, 이메일에서는 ROI가 높다는 실시간 결과가 표시됩니다. 그녀는 즉시 실적이 저조한 소셜 캠페인의 예산을 이메일 마케팅에 집중적으로 투자하도록 재배정합니다. 2주간의 분석 후 너무 늦게 캠페인을 조정해야 했던 과거의 방식과 달리, 이제는 캠페인이 실행되는 동안 실시간으로 지출을 최적화할 수 있습니다.

마찰 없는 미래

엔터프라이즈 데이터의 미래는 소수의 사람에게 막강한 힘을 실어주는 것이 아니라, 모든 사람이 역량을 갖추도록 하는 것입니다. 비즈니스 사용자가 직관적이고 안전하며 빠른 데이터 액세스 권한을 갖게 되면, 더 이상 보고서를 기다리지 않고 실시간으로 의사 결정을 내리기 시작합니다.

Databricks는 Lakehouse의 확장성과 유연성을 모든 사람을 위해 설계된 사용자 경험과 결합하여 이러한 변화를 주도하고 있습니다. 스프레드시트에서 AI에 이르기까지, 도구들은 비즈니스 팀의 작업 방식을 따라잡고 있으며, 이를 통해 조직은 데이터의 모든 가치를 실현할 수 있습니다.

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데이터 의존에서 데이터 권한 부여로의 전환은 한 걸음에서 시작됩니다. 다음은 시작하는 방법입니다.

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