HP가 Databricks CustomerLake로 AI-Ready CDP를 구축하는 방법

Data + AI Summit 2026에서 Luis Alonso(HP의 MarTech & AI Enablement 글로벌 데이터 전략 및 엔지니어링 총괄)는 HP가 Databricks 기반으로 AI 대응이 가능한 고투마켓(go-to-market) 데이터 기반을 구축하는 방법을 공유했습니다. 

HP는 Marketing Lakehouse에서 고객 데이터와 서드파티 신호를 통합하는 데 많은 시간과 노력을 투자했으며, 이제 Genie와 CustomerLake를 통해 오디언스, 채널 및 고객 여정에 대해 매일 의사결정을 내리는 마케터에게 신뢰할 수 있는 컨텍스트를 제공합니다.

HP의 초기 작업은 이러한 접근 방식이 비용을 절감하고, 활용 가능한 고객 컨텍스트를 확장하며, 활성화를 가속화할 수 있는 세 가지 방법을 보여줍니다.

• CDP 총소유비용(TCO) 40% 절감: HP는 CDP 기능을 CustomerLake로 통합하면 기존의 구성 가능한(Composable) CDP 접근 방식에 비해 총소유비용을 최대 40%까지 절감할 수 있을 것으로 추정합니다.
• 90%의 신규 마케팅 신호: HP는 미디어, 브랜드, 의도(intent) 및 테크노그래픽(technographic) 소스 전반에서 90%의 순 신규 신호로 마케팅에 활용 가능한 데이터를 확장했습니다.
• 2시간 만에 오디언스 준비 완료: CustomerLake를 사용한 첫 번째 세션에서 HP는 데이터 모델을 구성하고 속성을 게시하여 오디언스를 구축할 준비를 마쳤습니다. 이는 기존 CDP로는 2~3개월이 걸릴 수 있었던 프로세스입니다.

HP가 기존 CDP를 재검토하는 이유

HP에게 CDP는 단일 제품이나 좁은 범위의 활성화 기능 세트가 아닙니다. 비즈니스 니즈를 중심으로 구축된 기능의 집합입니다.

• 퍼스트 파티 및 서드 파티 데이터 전략
• 어카운트 프로파일링 및 클러스터링
• 아이덴티티 및 구매 그룹 인텔리전스
• 오디언스 세그멘테이션 및 활성화
• 클로즈드리프(Closed-loop) 측정
• 상시 작동(Always-on) 자동화 및 셀프 서비스

HP가 Databricks에 거버넌스가 적용된 데이터와 비즈니스 로직을 더 많이 통합함에 따라, 별도의 CDP를 유지하는 것은 파이프라인, 데이터 및 운영 오버헤드의 중복을 의미했습니다. 구성 가능한(Composable) 아키텍처는 데이터 이동을 일부 줄여주었지만, 활성화 레이어에는 데이터 플랫폼에서 이미 제공되는 비즈니스 정의, 컨텍스트 및 거버넌스가 여전히 부족했습니다.

이러한 컨텍스트는 셀프 서비스 분석과 AI 에이전트에 필수적입니다. 이것이 없으면 에이전트가 데이터에 액세스할 수는 있지만, 데이터를 올바르게 사용하는 데 필요한 정의, 관계, 메트릭 및 거버넌스가 부족할 수 있습니다.

수백 개의 데이터 리포지토리에서 거버넌스가 적용된 Marketing Lakehouse 기반으로

HP의 광범위한 데이터 혁신은 수백 개의 데이터 레이크와 리포지토리를 소수의 Databricks 레이크하우스로 통합했습니다. HP는 연합 실행 방식의 중앙 표준을 사용하여 도메인 전문가가 소유권과 스튜어드십을 유지하면서 조직 전반에 거버넌스가 적용된 데이터 제품을 공유할 수 있도록 합니다.

이를 통해 마케팅팀은 미디어 성과, 시장 점유율, 테크노그래픽 및 의도 데이터, 성향 모델 등 기존에 파편화되어 있던 소스에 거버넌스가 적용된 방식으로 액세스할 수 있게 되었습니다.

이러한 변화는 HP 팀들의 협업 방식을 실질적으로 바꾸어 놓았습니다.

Alonso는 2024년에 영업 파트너와 데이터를 공유하라는 요청이 있었을 때 3개월 동안 약 15회의 이메일 주고받기와 3회의 에스컬레이션이 필요했음에도 신뢰할 수 있는 결과가 나오지 못했다고 설명했습니다. 오늘날에는 이와 유사한 요청이 있을 경우 48시간 이내에 거버넌스가 적용된 Delta Sharing 자산으로 제공될 수 있습니다.

이러한 개선 덕분에 마케팅팀은 도메인 소유권과 거버넌스를 유지하면서 계획, 타겟팅, 리포팅 및 측정에 필요한 데이터에 더 빠르게 액세스할 수 있게 되었습니다.

기술적 준비를 비즈니스 준비 상태로 전환

강력한 기술적 기반을 구축한다고 해서 마케터가 데이터를 바로 사용할 수 있게 되는 것은 아닙니다. 다음 단계는 경영진, 마케팅 사용자, 미디어 팀, 분석가가 모든 질문이나 작업에서 엔지니어링팀에 의존하지 않고도 해당 기반을 활용할 수 있도록 지원하는 것입니다.

HP는 다음 세 가지 작업 레이어 전반에서 이러한 간극을 줄이기 위해 AI/BI Genie와 에이전트 기반 기능을 활용하고 있습니다.

• 경영진 및 비즈니스 팀을 위한 의사결정 및 기획
• 마케터, 분석가 및 데이터 사이언티스트를 위한 인사이트 도출 및 활성화
• 엔지니어링 팀을 위한 구축 및 확장

비즈니스 컨텍스트는 이 전략의 핵심 요소입니다. HP는 도메인, 메트릭 뷰, 지침 및 재사용 가능한 스킬을 포함해 Genie가 회사 데이터의 의미를 이해하는 데 도움이 되는 시맨틱 레이어를 개발하고 있습니다.

예를 들어, HP는 26개 차원과 10개 측정을 아우르는 미디어 메트릭 뷰를 만들었습니다. 이를 통해 미디어 지출 및 성과 KPI 정의를 중앙화함으로써 대시보드, 비즈니스 사용자, AI 시스템이 모두 동일한 단일 진실 공급원(source of truth)을 기반으로 작업할 수 있습니다.

또한 HP는 의도 데이터 수집 대상을 75개 주제에서 약 20,000개 주제로 확장했습니다. Genie Code는 팀이 이러한 신호를 대규모로 클러스터링하고 이를 보다 풍부한 어카운트 프로필에 활용할 수 있도록 계획을 수립하도록 도와줍니다.

아이덴티티를 거버넌스가 적용된 데이터 기반에 통합

HP는 아이덴티티 식별(identity resolution)이 어디에 위치해야 하는지도 재검토하고 있습니다. 기존에는 기업들이 고객 데이터를 외부 아이덴티티 제공업체에 전송하고 결과적인 아이덴티티 레이어를 핵심 데이터 환경 외부에 유지하는 경우가 많았습니다.

HP는 아이덴티티 신호를 다시 Databricks 환경으로 가져올 계획입니다. 이는 측정, 오디언스 활성화, 모델 개선을 위한 거버넌스 기반을 마련해 줍니다. 데이터가 미디어 플랫폼으로 이동할 때와 다시 돌아올 때 동일한 아이덴티티 서비스를 거치므로, HP가 성과에 대해 더 완전한 뷰를 구축하고 모델을 지속적으로 개선하는 데 도움을 줍니다.

Alonso는 동의 보존형 접근 방식을 통해 HP의 소비재 고객 기반의 10%에만 도달하더라도 상업용(Commercial) 비즈니스에 상당한 새로운 기회가 창출될 수 있다고 언급했습니다.

CustomerLake Agentic CDP: 2시간 만에 오디언스 준비 완료

CustomerLake에 대한 HP의 초기 경험은 거버넌스가 적용된 데이터 기반으로 마케팅 기능을 직접 가져오는 것의 잠재력을 잘 보여줍니다.

이전의 CDP 구현 경험을 바탕으로 Alonso는 광범위한 회의, 문서화, 데이터 모델 구성, 개인정보 보호 및 보안 검토가 포함된 긴 설정 프로세스를 예상했습니다.

그러나 초기 경험은 매우 간단했습니다.

“데이터 모델을 바로 설정했고, 속성을 게시했으며, 오디언스를 구축할 준비를 마쳤습니다. 이전에는 이 작업에 2~3개월이 소요되었을 것입니다.”

CustomerLake는 Databricks 및 Unity Catalog의 네이티브 환경이므로, HP 팀은 별도의 플랫폼에서 컨텍스트를 재창출하는 대신 스키마, 테이블, 정의 및 거버넌스를 통해 직접 작업할 수 있었습니다.

이 아키텍처는 중요한 B2C에서 B2B로의 기회도 지원합니다. HP는 수억 명의 소비자 고객을 보유하고 있지만, 알려진 비즈니스 연락처 수는 훨씬 적습니다. CustomerLake를 통해 HP는 공유 ID 레이어를 바탕으로 단일 환경에서 B2C 및 B2B 데이터 모델과 시스템 모두를 활용할 수 있습니다. 또한 HP는 Lakehouse Federation을 사용하여 다른 플랫폼의 데이터를 통합할 수도 있습니다.

AI 구동 마케팅 기반 구축을 위한 HP의 4가지 교훈

시장 진출(go-to-market) 로드맵 전체에서 HP는 다음 세 가지 영역의 가치를 평가하고 있습니다.

• 성과: 더 나은 인사이트, 기획, 활성화, 리포팅 및 측정
• 생산성: 더 빠른 모델 개발, 오디언스 생성 및 데이터 액세스
• TCO: 플랫폼, 라이선싱, 통합 및 운영 비용 절감

Genie 및 CustomerLake를 활용한 HP의 작업은 이 세 가지 영역을 모두 함께 해결할 수 있는 가능성을 보여줍니다. HP의 여정은 마케팅 스택을 현대화하려는 다른 기업에게 네 가지 실용적인 시사점을 제공합니다.

1. 비즈니스 니즈에 맞춰 CDP를 정의하세요. 경직된 범주 정의나 제품 체크리스트 대신 이해관계자에게 필요한 기능부터 시작하세요.
2. 거버넌스가 갖춰진 Marketing Lakehouse를 구축하세요. 셀프 서비스와 에이전트가 안정적으로 작동하려면 먼저 데이터 통합, 품질 및 액세스가 제공되어야 합니다.
3. 데이터 및 AI와 가장 가까운 CDP 기능을 선택하세요. AI 에이전트는 고객 컨텍스트, 비즈니스 정의 및 활성화 기능이 동일한 기반에서 작동할 때 가장 잘 지원되어 대규모로 정확하고 안전하게 작업할 수 있는 컨텍스트를 제공합니다.
4. 성과, 생산성 및 TCO를 함께 측정하세요. 빠른 활성화, 매출 영향, 엔지니어링 오버헤드 감소, 플랫폼 비용 절감은 모두 동일한 혁신 과정에서 서로 연결되어 있는 요소입니다.

HP의 여정은 마케팅 활성화 현대화와 AI의 대규모 적용이 모두 동일한 기반 위에서 데이터, 인텔리전스, 액션을 결합하는 데 달려 있음을 보여줍니다. 거버넌스가 갖춰진 Marketing Lakehouse 기반의 CustomerLake와 Genie를 통해, HP는 단절된 시스템 간에 컨텍스트를 재생성할 필요 없이 마케터와 에이전트가 신뢰할 수 있는 컨텍스트에 직접 액세스할 수 있도록 지원하고 있습니다. 초기 결과로 수개월이 걸리던 오디언스 준비 기간을 2시간으로 단축했으며, CDP TCO를 최대 40% 절감할 수 있는 가능성을 확인했습니다. 이러한 성과는 대규모 환경에서 더 빠르고 지능적이며 맞춤화된 고객 참여를 유도하는 기초가 됩니다.

전체 Data + AI Summit 세션은 여기에서 시청하실 수 있습니다.

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