엔터프라이즈 분석 플랫폼 평가 방법

대부분의 기업용 분석 평가는 사실 대시보드 비교에 불과합니다. 이는 잘못된 출발점입니다. 중요한 질문은 어떤 벤더가 가장 뛰어난 UI를 가졌는가가 아니라, 분석, AI, 에이전트가 모두 동일한 데이터에서 실행되는지 여부입니다. 전자는 제품에 대한 결정이고, 후자는 데이터 팀이 향후 10년 동안 구축할 수 있는 역량을 결정짓는 아키텍처에 대한 결정입니다.

BI 레이어, ML 워크플로, AI 에이전트가 거버넌스가 적용된 단일 데이터에서 작동하는 플랫폼은 이러한 기능들이 서로 다른 도구에 파편화되어 임시방편으로 연결된 플랫폼과는 근본적으로 다릅니다. 전자는 시간이 지날수록 더 똑똑해지지만, 후자는 유지 관리 비용이 점점 더 늘어납니다.

이것이 바로 플랫폼 평가에서 달라진 점입니다. 과거에는 기능 비교에 그쳤지만, 이제는 아키텍처 결정이 되었습니다. 이는 데이터 팀이 향후 10년 동안 구축할 수 있는 한계를 설정하는 결정입니다. 이 블로그에서는 이러한 결정을 내리는 데 도움이 되는 프레임워크를 제공합니다.

기업용 분석 플랫폼의 진정한 정의

분석 도구와 기업용 분석 플랫폼 사이에는 유의미한 차이가 있습니다. 이 둘을 혼동하는 것이 구매 후 후회하게 되는 가장 흔한 원인 중 하나입니다.

BI 도구는 사용자가 비즈니스 데이터를 시각화하고 탐색할 수 있도록 돕습니다. 데이터 웨어하우스는 쿼리를 위해 정형 데이터를 저장하고 정리합니다. 둘 다 단일 솔루션(point solution)입니다. 반면 기업용 분석 플랫폼은 이러한 레이어를 데이터, 분석, AI, 거버넌스를 위한 단일 기반으로 통합하여, 임원용 대시보드부터 ML 파이프라인, AI 기반 에이전트에 이르기까지 조직 전반의 모든 워크로드를 지원합니다. 이 모든 것은 공유된 시맨틱과 공유된 액세스 제어를 기반으로 작동합니다.

이러한 구분이 중요한 이유는 단일 솔루션들이 컨텍스트 공백을 만들기 때문입니다. BI 도구, 데이터 웨어하우스, AI 레이어가 각각 자체 메타데이터, 거버넌스 규칙, 시맨틱 정의를 유지하면 통합할 때마다 리스크가 발생합니다. 웨어하우스에서 계산된 지표가 BI 도구에서는 약간 다른 의미로 해석될 수 있습니다. 특정 소스로 학습된 AI 에이전트가 다른 소스를 기반으로 빌드된 대시보드와 모순되는 결과를 낼 수도 있습니다. 이러한 불일치는 조용히 누적되다가 이사회 보고 자리나, 수개월 동안 오래된 정의를 바탕으로 의사 결정을 내려온 모델에서 결국 문제로 드러나게 됩니다.

진정한 기업용 분석 플랫폼은 데이터 통합, 데이터 스토리지(정형 및 비정형), 비즈니스 인텔리전스, 보고, 고급 분석, AI 및 머신러닝, 거버넌스 및 보안을 모두 공유된 기반 위에 결합하여 설계 단계부터 이러한 문제를 해결합니다.

시장은 확실히 이 방향으로 움직이고 있습니다. Gartner의 분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 부문 고객의 목소리(Voice of the Customer)에 따르면, 고객들은 최상의 개별 도구들을 조합하는 대신 분석과 AI를 통합하는 플랫폼을 선택하는 경향이 점점 더 강해지고 있습니다.

플랫폼 평가가 보기보다 까다로운 이유

기업용 분석 플랫폼은 데이터 아키텍처, 거버넌스, 운영, AI 전략 및 장기적인 비즈니스 민첩성에 영향을 미칩니다. 이러한 광범위한 영향력 때문에 두 가지 평가 문제가 발생합니다. 바로 벤더 데모가 중요한 요소를 검증하지 못한다는 점과, 기능 체크리스트가 잘못된 기준에 최적화된다는 점입니다.

데모는 벤더 전문가가 잘 정돈된 데이터셋을 사용하여 진행합니다. 하지만 실제 운영 환경은 10TB 규모의 테이블, 500명의 동시 사용자, 컴플라이언스 감사, 그리고 SQL을 모르는 비즈니스 분석가로 구성됩니다. 평가 과정에서 이러한 시나리오를 테스트하지 않는다면, 여러분은 단지 데모를 평가하고 있는 것에 불과합니다.

두 번째 문제는 단일 솔루션 중심의 사고방식입니다. 기업들은 현재 가장 비중이 큰 워크로드(예: 임원용 대시보드)를 중심으로 평가 범위를 설정하고, 이를 가장 잘 처리하는 플랫폼을 선택합니다. 하지만 12개월이 지나면 데이터 과학 팀은 ML 워크플로를 원하고, 재무 팀은 자연어 쿼리를 원하며, AI 이니셔티브에는 파운데이션 모델에 대한 안전한 거버넌스 기반의 액세스가 필요해집니다. 대시보드 평가에서 1위를 차지했던 플랫폼은 새로운 도구를 도입하고 계약을 새로 체결하지 않고서는 이러한 요구사항을 전혀 지원할 수 없습니다.

흔히 빠지기 쉬운 함정:

• 데모의 눈속임. 잘 다듬어진 데모는 벤더가 깨끗한 데이터로 자체 제품을 실행할 수 있음을 증명할 뿐입니다. 여러분의 비즈니스 규모에서도 성능이 보장된다는 의미는 아닙니다.
• 단일 솔루션의 함정. 단 하나의 유스케이스를 위해 구매했다가, 마이그레이션 없이는 플랫폼이 새로운 워크로드를 수용할 수 없다는 사실을 나중에 깨닫게 됩니다.
• 숨겨진 비용의 기습. 사용자당 라이선스, 서드파티 BI 비용, 지원 등급 및 교육 비용은 핵심 플랫폼 비용과 별도로 견적되는 경우가 많습니다.
• 전문가 의존성. 일부 플랫폼은 운영을 위해 전담 전문가가 필요합니다. 그 담당자가 퇴사하면 플랫폼은 애물단지가 됩니다.
• 락인(Lock-in) 리스크. 독점 포맷과 시맨틱 모델은 다른 플랫폼으로의 전환을 고통스럽고 비용이 많이 들게 만듭니다.

철저한 평가를 위한 7가지 기준

확실한 평가는 대시보드를 넘어 플랫폼이 전체 분석 라이프사이클을 얼마나 잘 지원하는지 검토하는 것입니다. 아래는 도입을 고려 중인 플랫폼을 평가하고 점수를 매길 때 고려해야 할 7가지 기준입니다. 모든 조직에서 각 기준의 가중치가 동일하지는 않겠지만, 7가지 모두 검토 대상에 포함되어야 합니다. 궁극적으로 이 7가지 기준을 관통하는 핵심 질문은 하나입니다. '플랫폼이 모든 워크로드에 걸쳐 공유된 컨텍스트(동일한 시맨틱, 거버넌스, 정의)를 유지하는가, 아니면 각 도구가 자체적인 컨텍스트를 유지하는가?'입니다.

1. 범위 및 워크로드 적합성
플랫폼이 실제 비즈니스 규모에서 실제 워크로드를 처리할 수 있습니까? 벤더의 점수를 매기기 전에 현재 워크로드와 향후 3년간의 워크로드를 매핑해 보세요. 대부분의 평가 실패는 워크로드 적합성을 철저히 검증하는 대신 기능 목록만 비교하는 데서 비롯됩니다. 대시보드는 훌륭하게 처리하지만 ML, 스트리밍 또는 비정형 데이터 처리에 어려움을 겪는 플랫폼은 마케팅에서 어떻게 포장하든 결국 단일 솔루션에 불과합니다.

2. 아키텍처 및 개방성
이는 가장 중요하지만 종종 과소평가되는 기준입니다. 아키텍처는 워크로드를 추가할 때 플랫폼이 더 강력해질지, 아니면 더 파편화될지를 결정합니다.

핵심 질문은 플랫폼이 Delta Lake 및 Apache Iceberg™와 같은 오픈 파일 포맷과, 플랫폼을 재구축하지 않고도 도구를 교체할 수 있는 오픈 API를 사용하는지 여부입니다. 폐쇄형 아키텍처는 계약 시점에는 저렴해 보이지만 3년 차가 되면 막대한 비용이 발생합니다.

세 가지 주요 패턴은 다음과 같습니다. 중앙 집중식 데이터 웨어하우스는 정형 데이터와 SQL 쿼리에 최적화되어 있지만 AI 및 비정형 데이터 처리에는 한계가 있습니다. 데이터 레이크는 대규모의 유연한 스토리지를 제공하지만 역사적으로 웨어하우스 수준의 거버넌스가 부족했습니다. 레이크하우스(lakehouse)는 데이터 레이크의 개방성과 웨어하우스 수준의 성능 및 거버넌스를 결합한 아키텍처로, 분석, AI, 에이전트를 동일한 데이터에서 유지할 수 있도록 해줍니다. 이러한 공유된 기반이 바로 컨텍스트 공백을 없애는 핵심입니다.

3. 거버넌스, 보안 및 컴플라이언스
거버넌스는 대시보드보다 눈에 덜 띄기 때문에 평가 시 단순히 체크박스를 채우는 항목으로 취급되는 경우가 많습니다. 이는 실수입니다. 거버넌스는 AI를 신뢰할 수 있게 만드는 핵심 요소입니다. 모든 워크로드를 아우르는 통합 카탈로그, 데이터 리니지, 액세스 제어가 없다면 모든 도구는 개별 사일로가 되며, 이러한 사일로를 기반으로 구축된 AI는 불일치 문제를 그대로 물려받게 됩니다. 에이전트와 모델도 마찬가지입니다. AI를 위해 별도로 급조된 거버넌스 체계를 적용하는 대신, 액세스 제어, 가드레일, 관찰 가능성(observability)을 한곳에서 관리할 수 있도록 데이터와 동일한 카탈로그 및 거버넌스 게이트웨이 아래에서 실행되어야 합니다.

벤더에게 정량화 가능한 거버넌스(데이터 품질 점수, 리니지 커버리지, 인증된 데이터셋 비율, 액세스 정책 위반 로그 등)를 입증해 달라고 요청하세요. 거버넌스 기능에 대한 슬라이드 한 장은 실제 거버넌스가 아닙니다.

4. 성능 및 확장성
벤더의 벤치마크는 유리하게 선별된 데이터셋을 대상으로 실행됩니다. 이는 여러분의 데이터와 동시성 수준에서 플랫폼이 어떻게 작동하는지 알려주지 못합니다. 자체 데이터를 사용하여 직접 POC를 실행해 보세요. 비즈니스에서 실제로 실행하는 쿼리를 대상으로 p95 쿼리 대기 시간을 측정하고, 현실적인 동시 사용자 부하를 시뮬레이션해 보세요.

Albertsons의 경우, 확장 가능한 AI 및 데이터 기반을 구축한다는 것은 성능 저하 없이 지역별 워크로드에 유연하게 대처할 수 있는 거버넌스, 보안, 중앙 모델 리포지토리를 포함한 공유 수평 구성 요소를 확보하는 것을 의미했습니다.

5. 도입 및 사용성
전문가만 사용할 수 있는 플랫폼은 투자 대비 효과를 거두기 어렵습니다. 목표는 재무 분석가나 운영 책임자가 별도의 요청 티켓을 제출하지 않고도 데이터로부터 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있는 민주화된 분석 환경을 구축하는 것입니다.

Salesforce의 데이터 및 분석 현황 보고서(State of Data and Analytics Report)에 따르면, 비즈니스 리더의 93%는 자연어로 데이터에 질문할 수 있다면 더 나은 성과를 낼 것이라고 답했으며, 데이터 리더의 63%는 비즈니스 질문을 기술 쿼리로 변환하는 과정에서 오류가 발생하기 쉽다고 답했습니다. 네이티브 자연어 쿼리를 지원하는 플랫폼은 이러한 격차를 구조적으로 해소합니다. Rivian이 민주화된 액세스를 제공하는 개방형 플랫폼을 기반으로 데이터 문화를 구축했을 때, 플랫폼 사용자 수는 단 1년 만에 250명에서 1,000명 이상으로 증가했습니다.

6. AI 및 머신러닝 준비도
IDC의 2025년 글로벌 인공지능 보고서(Global Artificial Intelligence Report)에 따르면 현재 조직의 76%가 AI를 사용하고 있으며, 87%는 AI를 최우선 과제로 꼽고 있습니다. 현재 AI 워크로드를 실행하고 있지 않은 팀이라도 12~24개월 내에 실행하게 될 것이 거의 확실합니다.

평가 시 핵심 질문은 플랫폼에 AI 기능이 있는지 여부가 아닙니다. AI가 아키텍처적으로 통합되어 있는지, 아니면 단순히 덧붙여진 것인지가 중요합니다. BI 툴에 임시로 붙여놓은 챗 코파일럿과, 데이터 전반에 걸쳐 이미 정의된 의미 체계, 관계, 리니지(lineage)를 활용하며 컨텍스트가 확장될수록 더 유용해지는 복합 AI 시스템(compound AI system) 사이에는 분명한 차이가 있습니다. 전자는 질문에 답을 할 뿐이지만, 후자는 답을 더 잘하게 됩니다. 네이티브 ML 워크플로 지원, 파운데이션 모델에 대한 거버넌스 기반 액세스, 신뢰할 수 있는 비즈니스 정의를 바탕으로 AI 출력을 그라운딩하는 시맨틱 레이어가 있는지 확인하세요.

7. 총 소유 비용(TCO)
분석 플랫폼은 사용량이 늘어날수록 비용이 많이 들며, 예상치 못한 비용은 보통 2년 차에 발생합니다. 사용자당 라이선스(per-seat licensing), 서드파티 BI 비용, 프리미엄 기술 지원, 교육 및 구축 서비스 등으로 인해 비용이 두 배로 늘어날 수 있습니다.

사용량 기반 요금제는 데이터에 액세스할 수 있는 인원의 제한을 없애줍니다. 반면 사용자당 요금제는 제한을 두며, 사용자 시트를 추가할 때마다 누구에게 액세스 권한을 주지 않을지 결정해야 합니다. 이는 요금 모델로 위장한 도입 및 거버넌스 문제입니다. 전체 회계 프레임워크는 아래 TCO 워크시트를 참조하세요.

엔터프라이즈 분석 플랫폼 평가 스코어카드

비즈니스에 실제로 중요한 요소를 반영하여 가중치를 부여하세요. 가중치의 합은 100%가 되어야 합니다. 각 공급업체를 1~5점 척도로 평가하세요.

엔터프라이즈 분석 플랫폼 평가 수행 방법

대부분의 엔터프라이즈 평가는 제대로 진행할 경우 8~14주가 소요됩니다. 단계를 건너뛰는 것은 구매 후 후회하게 되는 가장 흔한 원인입니다.

1. 유스케이스 및 성공 기준 정의. 공급업체에 연락하기 전에 플랫폼이 해결해야 하는 구체적인 비즈니스 문제와 성공의 기준을 측정 가능한 용어로 문서화합니다.
2. 구매 위원회 구성. CDO 또는 데이터 리더, IT 및 보안 담당자, 재무 담당자, 그리고 플랫폼을 매일 사용할 현업 부서(LOB) 이해관계자를 최소 한 명 이상 포함합니다.
3. 쇼트리스트 작성. 분석가 보고서, 동종 업계 레퍼런스, 대략적인 기능 검토를 통해 후보를 3~5개 공급업체로 좁힙니다.
4. 가중치 기준이 포함된 RFP 발송. 공급업체에 스코어카드를 보내고, 단순한 데모 약속이 아닌 서면 답변을 요구합니다.
5. 직접 체험하는 POC 실행. 쇼트리스트에 오른 각 플랫폼을 자체 데이터와 실제 사용자를 대상으로 사전 정의된 성공 기준에 따라 테스트합니다.
6. 레퍼런스 콜 진행. 유사한 규모의 유사한 업계에 속한 2~3개 고객사와 이야기해 봅니다. 특히 예상치 못한 비용 발생과 플랫폼 전문가에 대한 의존도에 대해 질문하세요.
7. 총 소유 비용 모델링. 아래 워크시트를 사용하여 3개년 TCO를 구축합니다.
8. 협상 및 결정. 스코어카드, POC 결과, TCO를 활용하여 이해관계자들의 의견을 조율합니다. 12개월 후에도 결정 근거가 명확하도록 트레이드오프를 문서화하세요.

개념 검증(POC)에서 테스트할 사항

POC는 공급업체의 주장이 실제 현실과 부합하는지 확인하는 단계입니다. 사전 정의된 성공 기준에 따라 자체 데이터와 실제 사용자를 대상으로 모든 테스트를 실행하세요. 테스트 범위에는 운영 규모의 데이터(공급업체의 데모 데이터가 아님), 실제 쿼리에 대한 p95 쿼리 레이턴시, 동시 사용자 부하 시뮬레이션, 공급업체의 도움 없는 비기술 사용자의 작업 완료 여부, 행 및 열 수준 보안 검증, 자연어 쿼리 정확도, 기존 스택과의 통합, 그리고 POC 진행 시 공급업체의 지원이 얼마나 필요했는지에 대한 기록이 포함되어야 합니다. 마지막 항목은 구매 후 직면하게 될 현실을 미리 보여주는 지표입니다.

총 소유 비용 모델링

TCO는 대부분의 평가가 실패하는 지점입니다. 1년 차 요금은 비교하기 쉽습니다. 하지만 2년 차와 3년 차에 누적되는 비용(컴퓨팅 증가, 사용자 추가, 프리미엄 지원, 교육 및 구축)에서 예상치 못한 비용이 발생하게 됩니다.

플랫폼 요금제가 사용자당 요금제인지, 사용량 기반 요금제인지, 아니면 하이브리드 방식인지 확인하고, 2년 차에 도입 규모가 두 배로 늘어날 때 각 세부 항목에 어떤 영향이 미치는지 모델링해 보세요.

공급업체 질문 은행

단순히 데모에서 물어보는 것에 그치지 말고 서면으로 질문하세요. 서면으로 보장할 수 없는 답변은 실제 운영 환경에서 신뢰할 수 없습니다.

아키텍처 및 개방성. 플랫폼이 기본적으로 읽고 쓸 수 있는 오픈 파일 형식은 무엇인가요? 3년 후에 플랫폼을 이전할 경우, 데이터 및 시맨틱 모델 내보내기는 어떻게 진행되나요? AWS, Azure, Google Cloud에서 동일한 기능으로 실행할 수 있나요?

거버넌스 및 보안. 모든 데이터 유형과 워크로드를 관리하는 단일 카탈로그가 있나요, 아니면 툴별로 거버넌스가 분리되어 있나요? 플랫폼이 AI 출력을 포함하여 소스부터 대시보드까지 엔드투엔드 리니지를 보여줄 수 있나요? 현재 어떤 인증(SOC 2, HIPAA, GDPR, FedRAMP 등)을 보유하고 있나요?

성능 및 확장성. 귀사의 데이터 세트 및 쿼리 구성과 유사한 벤치마크 결과를 공급업체에서 제공할 수 있나요? 동시 사용자가 100명에서 1,000명, 10,000명으로 늘어남에 따라 성능이 어떻게 확장되나요? 10TB 테이블을 전체 리프레시하는 데 시간이 얼마나 걸리나요?

도입 및 사용 편의성. SQL을 모르는 비즈니스 사용자의 사용 경험은 어떠한가요? 일상적인 운영을 위해 전담 전문가가 얼마나 필요합니까? 추가 비용 없이 포함되는 교육과 유료 교육은 각각 무엇인가요?

AI 및 ML. 어떤 AI 기능이 내장되어 있으며, 어떤 기능이 애드온으로 판매되나요? 플랫폼은 AI 답변이 신뢰할 수 있는 비즈니스 정의에 기반하도록(grounded) 어떻게 보장하나요? 동일한 거버넌스 환경 내에서 여러 파운데이션 모델을 사용할 수 있나요?

비용 및 계약. 요금제는 사용자당 요금제인가요, 사용량 기반 요금제인가요, 아니면 하이브리드 방식인가요? 기본 가격에 포함되지 않은 항목은 무엇인가요? 계약 해지 조건은 어떻게 되며, 해지 시 귀사의 데이터는 어떻게 처리되나요?

Databricks가 통합 분석에 접근하는 방식

Databricks Platform은 실제 운영 환경에서 이것이 어떻게 구현되는지 보여주는 실질적인 예시입니다. 레이크하우스 아키텍처를 기반으로 구축되어 데이터 스토리지, 처리, 거버넌스, 분석 및 AI를 단일 오픈 기반 위에 유지하므로, 기존 스택 전반에서 컨텍스트를 파편화하는 사일로를 제거합니다.

Unity Catalog는 정형 및 비정형 데이터, ML 모델, 비즈니스 지표, AI 출력을 위한 단일 카탈로그를 제공하여 소스부터 대시보드까지의 리니지와 함께 통합 거버넌스를 지원합니다. Delta Lake, Apache Iceberg, Hudi, Parquet를 포함한 오픈 형식은 귀사의 데이터가 온전히 귀사의 소유임을 의미합니다. Genie는 비즈니스 사용자에게 자연어 쿼리 기능을 제공하며, 모든 답변을 인증된 비즈니스 정의에 기반하도록 하여 분석가와 경영진이 항상 동일한 컨텍스트에서 작업할 수 있도록 합니다. Agent Bricks를 사용하면 팀에서 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 거버넌스가 적용된 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이 에이전트들은 다른 모든 요소와 동일한 시맨틱 레이어에서 실행되므로 데이터의 의미를 정확히 이해합니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

엔터프라이즈 분석 플랫폼을 선택할 때 가장 중요한 기준은 무엇인가요? 다음 일곱 가지 요소가 중요합니다. 범위 및 워크로드 적합성, 아키텍처 및 개방성, 거버넌스 및 규정 준수, 성능 및 확장성, 도입 및 사용 편의성, AI 및 ML 준비도, 총 소유 비용(TCO)입니다.

엔터프라이즈 분석 플랫폼 평가는 얼마나 걸리나요? 대부분의 엔터프라이즈 평가는 제대로 진행할 경우 8~14주가 소요됩니다.

개념 검증(PoC)에서 무엇을 테스트해야 할까요? 프로덕션 규모의 데이터, 쿼리 성능, 동시성, 비기술 사용자의 워크플로, 거버넌스 및 보안, AI 및 자연어 쿼리, 스택 통합 및 운영 복잡성입니다.

어떤 숨겨진 비용을 주의해야 할까요? 사용자당 라이선스, 서드파티 BI 비용, 스토리지, 구현 서비스, 프리미엄 지원, 교육 및 추가 인력으로 인해 표면상의 가격이 두 배로 늘어날 수 있습니다.

엔터프라이즈 분석 플랫폼은 사용자당 라이선스가 부여되나요, 아니면 사용량에 따라 부여되나요? 두 모델 모두 존재합니다. 사용자당 요금제는 분석에 액세스할 수 있는 인원을 제한하며, 사용량 기반 요금제는 비즈니스 규모에 따라 확장됩니다. 사용량 기반 모델은 데이터를 사용할 수 있는 인원의 제한을 없애주며, 이는 단순한 가격 책정상의 이점뿐만 아니라 도입 및 거버넌스 측면에서의 이점도 제공합니다.

선택하는 플랫폼이 한계를 결정합니다

확실한 평가는 단순한 제품 비교 그 이상입니다. 이는 플랫폼이 귀사의 데이터 전략, 워크로드, 운영 모델, 거버넌스 요구사항 및 미래 목표에 얼마나 잘 부합하는지를 3년에 걸쳐 모델링하여 구조화하고 가중치를 부여한 평가입니다.

진지하게 고려할 가치가 있는 플랫폼은 분석, AI, 에이전트가 통합해야 하는 별도의 레이어가 아닌 플랫폼입니다. 이들은 동일한 컨텍스트에서 작동하는 동일한 인프라의 기능입니다. 이는 데이터 팀이 성장함에 따라 유지 관리 비용이 더 많이 드는 것이 아니라 더욱 강력해지는 아키텍처입니다.

개방성, 거버넌스, AI 준비성과 같은 특성은 오늘날 제공되는 그 어떤 단일 기능보다 시간이 지남에 따라 더 중요해질 것입니다. 현재의 위치뿐만 아니라 앞으로 나아갈 방향에 부합하는 플랫폼을 평가하세요.

어떻게 Databricks AI 기반 비즈니스 인텔리전스가 분석, BI 및 AI를 하나의 개방형 기반 위에 통합하는지 확인해 보세요.

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