실제 사례는 조직이 Databricks AI/BI를 사용하여 인사이트를 가속화하고 거버넌스 셀프 서비스를 확장하는 방법을 보여줍니다.
작성자: Julia Brouillette
Databricks AI/BI 출시 이후 1년이 조금 넘는 기간 동안 조직이 데이터 기반 의사 결정을 내리는 방식을 혁신하면서 채택이 급증했습니다. 오늘날 Databricks SQL 고객의 98% 이상이 AI/BI를 사용하여 모든 직원의 손안에 지능을 제공합니다.
가능한 것을 보여주기 위해 유연한 데이터 액세스와 강력한 거버넌스 간의 균형을 맞추는 고전적인 분석 과제를 해결하기 위해 AI/BI를 활용하는 몇몇 고객을 강조하고 있습니다. 정체된 가져오기 또는 CSV 확산 및 섀도우 모델에 기반한 정적 대시보드에 의존하는 대신, 단일 플랫폼, 단일 진실 공급원, 수요에 따라 확장되는 단일 거버넌스 계층으로 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼에서 진정한 셀프 서비스를 활성화하고 있습니다.
다음은 이를 수행하는 몇 가지 예입니다.
타이밍이 중요한 산업에서는 의사 결정 지연이 기회를 놓치는 결과를 낳습니다.
Virgin Atlantic에서는 항공권 수명 주기의 복잡성으로 인해 상업 및 재무 팀이 분석가가 보고서를 작성하는 데 몇 주씩 기다리는 경우가 많았습니다. Databricks에 데이터를 통합하고 Genie를 통해 대화형 분석 액세스를 제공함으로써 비즈니스 사용자는 이제 몇 주가 아닌 몇 시간 내에 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 팀은 거버넌스 프레임워크 내에서 운영하면서도 가격 책정 및 용량을 더 빠르게 조정할 수 있습니다.
[Genie]를 통한 자연어 쿼리는 비즈니스 사용자에게 정말 큰 도움이 되었습니다. 예약 및 티켓에 대한 심층적인 인사이트를 얻는 데 몇 주가 걸렸지만 이제는 며칠 또는 몇 시간으로 단축되었습니다. — Richard Masters, VP of Data and AI, Virgin Atlantic
의료 분야도 비슷한 과제에 직면해 있습니다. 미국 병원의 2/3를 지원하는 Premier는 모든 쿼리에 대해 수동 SQL에 의존하지 않고 적시에 벤치마킹 및 결과 데이터를 제공해야 했습니다. 분석가는 부족했고 정적 보고서는 진화하는 임상 질문을 따라가지 못하는 경우가 많았습니다.
Premier는 단 3일 만에 Genie로 대화형 분석을 출시했습니다. 제공업체 및 운영 리더는 이제 "이번 분기 우리의 재입원율은 어떻게 비교됩니까?"와 같은 일반적인 질문을 하고 분석가가 검증한 SQL 기반 답변을 받을 수 있습니다. 초기 보고서에 따르면 분석이 이전보다 10배 빠르게 실행되었으며 분석가는 모델 개선 및 메트릭 개선에 시간을 재할당했습니다.
셀프 서비스 확장을 위해서는 일관된 기반이 필요합니다. BI 도구가 데이터 플랫폼과 분리되면 조직은 데이터 중복, 복잡한 보안 관리 및 종단 간 계보 손실에 직면합니다. Databricks AI/BI는 Databricks 플랫폼에서 기본적으로 실행되므로 이러한 문제를 피할 수 있습니다.
Rivian에서는 70,000대 이상의 차량에서 발생하는 원격 측정 데이터가 매일 테라바이트의 데이터를 생성합니다. 이전에는 팀이 한 번에 30-50개의 클러스터를 관리했으며 분석보다 인프라에 더 많은 노력을 기울였습니다. Databricks에서 이 데이터를 통합함으로써 Rivian은 이제 1,000명 이상의 직원이 단일 진실 공급원에서 작업할 수 있도록 지원합니다. 엔지니어, 신뢰성 팀 및 비즈니스 리더는 모두 대시보드와 Genie를 사용하여 데이터를 탐색하고 성능을 최대 50%까지 개선하며 분산된 인프라 관리 오버헤드를 제거합니다.
대시보드 및 데이터와의 대화형 참여는 광범위한 사용자 기반에 빠른 액세스를 제공하고 진입 장벽을 낮추며 시간이 지남에 따라 탐색을 심화할 수 있는 자연스럽고 편안한 방법을 제공하기 때문에 우리에게 정말 흥미롭습니다. — Mikey Flynn, Director of Core Data, Rivian
진정한 셀프 서비스는 사람들이 매일 사용하는 애플리케이션에 직접 인사이트를 제공하는 것을 의미합니다. 사용자를 Databricks로 데려오는 것 외에도 Genie는 대화 API를 통해 Microsoft Teams 및 Slack과 같은 협업 환경 내에서 신뢰할 수 있는 답변을 직접 제공할 수 있습니다.
영국 최고의 긴급 출동 지원 제공업체인 The Automobile Association(AA)은 주요 병목 현상인 데이터 전문가가 임시 요청에 압도당하는 문제를 해결하기 위해 Genie를 Microsoft Teams에 통합했습니다. 이제 거래, 제품 및 획득 부서의 동료들이 일반 영어로 질문하고 몇 초 안에 답변을 받을 수 있습니다. 이 변화는 일반적인 쿼리에 응답하는 데 70%의 효율성 향상을 가져왔고 데이터 팀이 예측 분석에 집중할 수 있도록 했습니다.
AI/BI Genie는 이제 거래, 제품 및 획득 부서의 동료들이 몇 시간 또는 며칠 대신 몇 초 만에 데이터에 액세스할 수 있도록 하여 전문가가 더 깊은 인사이트와 예측 출력을 얻을 수 있도록 합니다. — Matt Sanderson, Head of Data Products for Channels, The Automobile Association
브라질의 거대 소매업체인 Grupo Casas Bahia는 데이터 민주화 전략을 추진하기 위해 Microsoft Teams에 Genie를 통합했습니다. C 레벨 임원을 포함한 모든 수준의 사용자가 이제 자신의 모국어인 포르투갈어로 데이터와 상호 작용할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 물류 및 판매 질문에 대한 분석 시간을 5-6시간에서 단 2분으로 단축하여 의사 결정을 극적으로 가속화했습니다.
많은 조직에서 분석가는 비즈니스 사용자의 반복적인 요청에 압도당합니다. AI/BI는 비즈니스 사용자에게 신뢰할 수 있는 셀프 서비스 액세스를 제공하여 분석가가 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 함으로써 이러한 균형을 전환합니다.
HP에서 는 비즈니스 리더가 일상적인 보고를 위해 분석가에게 의존했습니다. Genie를 Microsoft Teams에 직접 통합함으로써 HP는 워크플로우에 분석을 통합했습니다. Genie는 익숙하지 않은 비즈니스 개념을 접했을 때 추측하지 않습니다. 새로운 정의를 학습하여 다른 도구에서 흔히 발생하는 환각을 피하면서 정확하고 관련성 있는 답변을 보장할 수 있습니다. 분석가는 거버넌스를 통제하지만 일선 사용자는 즉각적인 결과를 얻습니다.
브라질 자동차 마켓플레이스인 Webmotors도 비슷한 병목 현상을 겪었습니다. AI/BI를 통해 레이크하우스의 단일 진실 공급원에 대한 자연어 액세스를 제공했습니다. 직원들은 이제 스스로 질문에 답하고 BI 지원 티켓이 72% 감소했습니다. 매월 수백 시간의 분석가 시간이 절약되어 비즈니스 팀이 줄을 서서 기다릴 필요 없이 진행할 수 있습니다.
Databricks AI/BI Genie는 Webmotors 전반에 걸쳐 데이터 제공 및 소비 방식을 혁신했습니다. 한때 수동 티켓, 느린 SLA 및 낮은 데이터 리터러시에 의존하는 병목 현상이었던 것이 확장 가능하고 자율적이며 모니터링되는 셀프 서비스 생태계가 되었습니다. — Vivaldo Neto, Head of Data, Webmotors
엔터프라이즈 규모에서는 기존 BI가 종종 속도와 일관성 간의 트레이드오프를 강요합니다. 각 새 도구나 추출은 자체 의미 계층을 생성하여 메트릭 드리프트 및 일관되지 않은 결정을 초래합니다.
Databricks AI/BI는 별도의 시스템이 아닌 플랫폼 자체의 필수 구성 요소이므로 이 문제를 피할 수 있습니다. 대시보드 또는 Genie의 모든 쿼리는 Unity Catalog의 거버넌스 데이터에 직접 실행됩니다. 이 아키텍처는 채택이 확장됨에 따라 일관성을 보장하는 동시에 불필요한 데이터 이동을 제거하고 인프라 비용을 절감합니다.
SEGA Europe은 수조 개의 게임 플레이 이벤트를 캡처하면서 이러한 문제에 직접 직면했습니다. 대시보드는 가시성을 제공했지만 경영진과 비즈니스 팀은 여전히 직접 액세스할 수 없었습니다. 마케팅 및 재무 리더는 큐레이션된 보고서를 기다렸는데, 이는 빠르게 변화하는 산업에서 의사 결정을 늦췄습니다. AI/BI를 채택함으로써 SEGA는 경영진에게 분석가가 사용하는 것과 동일한 거버넌스 데이터에 대한 대화형 경로를 제공했습니다. 메트릭이 단일 플랫폼에서 통합됨에 따라 여러 BI 환경을 관리할 때 종종 발생하는 드리프트를 피하면서 모든 사용자에게 일관된 답변을 유지합니다.
이러한 예는 모두 동일한 변화를 가리킵니다. 즉, 대화형이기 때문에 더 빠르고, 거버넌스 데이터에서 실행되기 때문에 일관되며, 사람들이 이미 사용하는 도구에 표시되기 때문에 더 널리 채택되는 분석입니다. AI/BI는 모든 직원에게 신뢰할 수 있는 즉각적인 인사이트를 제공하여 데이터를 병목 현상에서 진정한 비즈니스 가속기로 전환합니다.
조직의 모든 사람에게 지능적인 셀프 서비스 분석을 제공할 준비가 되셨습니까? Databricks AI/BI가 신뢰할 수 있는 대화형 분석을 모든 사용자의 손안에 제공하는 방법을 알아보려면 제 품 세부 정보는 AI/BI 웹페이지를 탐색하고 가능한 것을 확인하기 위해 고객 사례를 더 읽어보세요.
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(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)
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