버티컬 우위: Lakebase 및 에이전틱 AI를 통한 산업 혁신

이 시리즈의 첫 번째 블로그에서는 Lakebase Postgres가 어떻게 엔터프라이즈 애플리케이션의 기반을 재정의하고 있는지 살펴보았습니다. 즉, 운영 시스템과 분석 시스템 간의 수십 년 된 격차를 단일 거버넌스 플랫폼으로 통합하고 있습니다. 서버리스 Postgres 트랜잭션 데이터베이스를 Data and AI Platform에 직접 도입함으로써, Lakebase는 트랜잭션과 의사 결정 사이에 존재하던 파이프라인과 중복 거버넌스를 제거합니다. 또한 파트너들이 이러한 기반 위에 구축한 산업 전반 및 기능별 액셀러레이터, 즉 비즈니스 종류에 관계없이 적용할 수 있는 에이전트 메모리, 데이터베이스 현대화, 실시간 운영을 위한 재사용 가능한 패턴을 다루었습니다. 시장의 반응은 결정적이었습니다. 출시 이후 Lakebase 도입률은 당사의 데이터 웨어하우징 제품보다 두 배 이상 빠른 속도로 성장했으며, 현재 수천 개의 기업이 프로덕션 워크로드를 실행하고 있습니다.

하지만 기초적인 역량은 산업의 구체적인 현실과 만날 때 비로소 경쟁 우위가 됩니다. 은행이 대응하고 이를 증명해야 하는 규제 변화, 보험사가 며칠이 아닌 몇 분 만에 판정해야 하는 청구, 의료 제공자가 환자를 기다리게 할 수 없는 사전 승인, 쇼핑객이 나가기 전에 소매업체가 파악해야 하는 빈 진열대 등이 이에 해당합니다. 바로 이 부분에서 당사의 컨설팅 및 SI 파트너들이 플랫폼을 실질적인 성과로 전환합니다. 이번 두 번째 블로그에서는 금융 서비스, 제조업 및 에너지, 리테일, CPG 및 여행과 환대, 헬스케어 및 생명 과학, 통신 및 미디어, 공공 부문에 걸쳐 Databricks 파트너들이 Lakebase를 기반으로 구축한 산업별 솔루션을 소개합니다. 각 솔루션은 깊이 있는 버티컬 전문 지식과 Databricks Lakebase의 운영 속도, 통합 거버넌스, 에이전트 지원 기능을 결합하고 있으며, 모두 지금 바로 프로덕션에 적용할 수 있습니다.

이 블로그에서는 다음과 같은 카테고리에서 Databricks Lakebase를 기반으로 구축된 혁신적인 파트너 솔루션을 소개합니다. 

• 금융 서비스
• 제조업 및 에너지
• 리테일, CPG, 여행 및 환대
• 헬스케어 및 생명 과학
• 통신, 미디어, 엔터테인먼트 및 게임
• 공공 부문 

금융 서비스  

Advancing Analytics 
Advancing Analytics의 Regulation Change Agent는 금융 서비스 기업이 Databricks Lakebase를 사용하여 규제 변화에 대응하고 이를 증명할 수 있도록 지원합니다. 컴플라이언스 팀은 FCA, PRA, EU 기관으로부터 점점 더 많은 규제를 받고 있지만, 어려운 점은 단순히 규칙을 읽는 것만이 아닙니다. 무엇이 변경되었는지, 언제 식별되었는지, 그리고 기업이 어떻게 대응했는지를 증명하는 것입니다. 전문 에이전트가 각 변경 사항을 모니터링, 해석 및 갭 분석하는 동안, Lakebase는 이벤트, 분석, 초안 및 의사 결정을 위한 기록 시스템(system of record) 역할을 합니다. Unity Catalog는 에이전트가 읽는 레이크하우스 컨텍스트를 제어합니다. 그 결과 대응 속도가 빨라지고 수작업이 줄어들며 규제 기관을 위한 신뢰할 수 있는 감사 추적(audit trail)이 제공됩니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

Bitwise
Databricks Lakebase 및 Databricks Data Intelligence Platform을 기반으로 구축된 Bitwise의 AI-Native Claims Operations Platform은 청구 처리를 파편화된 수동 워크플로에서 지능형 AI 기반 운영 플랫폼으로 전환합니다. Guidewire나 Duck Creek과 같은 핵심 보험 시스템을 대체하는 대신, 이 플랫폼은 작업 시스템(System of Work) 역할을 하여 이를 보완하고, Databricks는 인텔리전스 시스템(System of Intelligence) 역할을 합니다. Lakebase는 청구 접수, 조사, 문서 관리, 벤더 조율, 손해사정사 활동을 위한 고성능 협업 워크스페이스를 제공하며, Lakeflow를 통해 Databricks 레이크하우스로 지속적으로 동기화됩니다. Claims Knowledge Graph와 Mosaic AI 에이전트를 기반으로 하는 이 플랫폼은 실시간 사기 탐지, 심각도 예측, 준비금 권장, 문서 인텔리전스, 손해사정사 코파일럿을 제공합니다. 보험사는 청구 판정 기간을 며칠에서 몇 분으로 단축하고, 보상 누수 및 손해조사비(LAE)를 줄이며, 복잡한 ETL 및 CDC 파이프라인을 제거하고, 손해사정사의 생산성을 향상시키고, 합의 주기를 가속화하여 궁극적으로 손해율, 합산비율 및 고객 만족도를 최적화할 수 있습니다.

Capgemini
KYC + pKYC 산업 액셀러레이터: Capgemini의 KYC + pKYC 액셀러레이터는 KYC 및 pKYC 프로세스를 혁신하도록 설계된 도메인 주도형 에이전트 기반 솔루션입니다. 대화형 AI와 함께 깊은 도메인 전문 지식과 데이터 기반 자동화를 활용하여 고객 온보딩, 지속적인 모니터링, 정기 재인증을 간소화합니다. 또한 정책 및 규정을 인식하는 추론을 통합하여 레이크하우스 아키텍처 상에 통합된 KYC Data Foundation을 구축합니다. 이 솔루션은 Lakebase를 활용하여 보고서 관리의 일부 핵심 프로세스를 활성화하고, 전반적으로 수작업을 크게 줄이며, 온보딩 일정을 단축하고, 설명 가능성과 감사 가능성을 향상시키며, 지능형 KYC 및 pKYC 운영을 위한 확장 가능하고 미래에 대비한 프레임워크를 제공합니다.

Datapao
Datapao Hyper-Personalization Accelerator는 Databricks Genie와 Lakebase를 결합하여 엔터프라이즈 규모에서 실시간으로 개인화된 고객 경험을 제공합니다. 이 솔루션은 레이크하우스의 분석 인텔리전스와 저지연 운영 서빙을 통합하여 마케팅, 이커머스, 고객 경험 팀이 1초 미만의 빠른 응답 속도로 맞춤형 추천, 콘텐츠, 제안을 생성할 수 있도록 지원합니다. 비즈니스 사용자는 Genie에서 자연어 쿼리를 통해 고객 세그먼트를 탐색하고 개인화 가설을 검증할 수 있으며, Lakebase는 라이브 애플리케이션을 위한 프로덕션급 서빙 레이어를 구동합니다. 고객 데이터에 대한 규정 준수 및 거버넌스가 적용된 액세스를 위해 Unity Catalog를 기반으로 구축된 이 액셀러레이터는 여러 산업 분야에서 개인화를 운영화할 수 있는 반복 가능한 청사진을 제공합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요.

Entrada
Entrada의 Mortgage Intelligence Platform은 내부 파이프라인, Cotality 부동산 인텔리전스, 경쟁 신호, 지리 공간적 컨텍스트를 실행 가능한 단일 뷰로 통합합니다. AI 네이티브 인사이트는 숨겨진 기회와 위험을 드러내어 대출, 언더라이팅, 리스크 팀에 힘을 실어줍니다. 내장된 에이전트 오케스트레이션과 Lakebase 감사 추적을 통해 모든 권장 사항이 투명하고 검토 가능하며 규정을 완벽히 준수하도록 보장합니다. Genie의 대화형 분석과 Agent Bricks 오케스트레이션을 활용하는 이 플랫폼을 통해 조직은 평이한 언어로 인사이트를 쿼리하고, 완전한 인텔리전스 서류를 작성하며, 고객 유지 및 신규 대출 기회에 대해 결단력 있게 조치를 취할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

IBM
Claims & Underwriting Copilot: 청구 및 언더라이팅은 고객 경험, 손실 경제학, 규제 준수가 맞물리는 영역입니다. Genie + Lakebase를 기반으로 구축된 Claims & Underwriting Copilot은 손해사정사와 언더라이터에게 통합된 보험 정책, 청구, 제3자 및 문서 데이터, 제출물, FNOL, 의료 기록, 견적서 및 서신에서의 자동 추출, 예측 위험 점수 산정, 인간의 감독을 거치는 거버넌스 기반 권장 사항 등 단일 실시간 의사 결정 레이어를 제공합니다. Capgemini의 2025년 11월 세계 클라우드 보고서(World Cloud Report) 결과에 따르면 보험사들은 언더라이팅(68%) 및 청구 처리(65%)에 AI 에이전트를 도입하는 것을 목표로 하고 있지만, 금융 기관 중 대규모로 에이전트를 배포한 곳은 10%에 불과합니다. 이 격차가 바로 기회입니다. 엔터프라이즈 속도에서 통제력이나 신뢰를 희생하지 않으면서 의사 결정을 가속화할 수 있습니다. 

Impetus
Impetus의 실시간에 준하는 신용카드 이상 거래 탐지 솔루션 프레임워크(Databricks 기반, Lakebase 및 Genie 지원)는 대용량 트랜잭션의 저지연 처리를 지원합니다. 스트리밍 파이프라인이 데이터를 수집 및 변환하고, Lakebase는 빠르고 확장 가능한 추론을 위한 지능형 피처를 제공합니다. 머신러닝 모델과 규칙 기반 로직이 결합되어 정확한 이상 거래 탐지가 가능하며, Genie는 컴플라이언스 및 리스크 데이터에 대한 대화형 인사이트를 제공합니다. 이러한 통합된 접근 방식은 실시간에 준하는 의사 결정, 거버넌스가 확보된 인텔리전스, 확장 가능한 성능을 보장하여 기업이 투명성, 감사 가능성, 인사이트에 대한 쉬운 접근성을 유지하면서 사기를 선제적으로 탐지할 수 있도록 지원합니다.

Databricks Lakebase 기반의 Impetus 실시간 보험 청구 처리 솔루션 프레임워크: 보험 청구 처리는 청구 접수, 검증, 심사, 지급 결정을 아우르는 보험사의 핵심 업무입니다. 기존 시스템은 흔히 배치 기반 처리 방식으로 사일로화되어 운영되므로 승인 지연, 데이터 파편화, 사후 대응적 의사 결정을 초래합니다. Impetus는 청구 및 지급 트랜잭션을 실시간으로 캡처하는 Lakebase 중심 아키텍처로 이 유스케이스를 현대화하여, 높은 동시성을 지원하고 ACID를 준수하는 저지연 작업을 가능하게 합니다. Databricks의 통합 데이터 플랫폼을 활용하면 실시간 작업을 위해 트랜잭션 데이터를 Lakebase에 직접 읽고 쓸 수 있으며, 분석, 인사이트 도출 및 운영 효율성 향상을 위해 데이터를 Lakehouse로 동기화할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

Indicium AI
Enterprise Risk Intelligence는 경영진에게 비즈니스 전반의 운영, 재무 및 컴플라이언스 리스크에 대한 지속적인 가시성을 제공합니다. Databricks와 Lakebase를 기반으로 구축된 이 솔루션은 리스크 신호를 거버넌스가 적용된 경영진 뷰로 통합하고, 이상 징후가 발생하는 즉시 감지하며, 대화형 방식으로 근본 원인을 조사할 수 있도록 지원합니다. 리더는 분기별 리스크 검토에서 벗어나 실시간 의사 결정을 내릴 수 있으며, 거버넌스 팀은 통제력을 유지하면서 수동 모니터링 노력을 30~50% 줄일 수 있습니다. 보험사, 은행 및 규제 대상 기업은 감사 태세를 강화하고, 몇 주가 걸리던 사고 해결 시간을 몇 시간으로 단축하며, 사후 보고 업무에서 벗어나 여유 역량을 확보할 수 있습니다. 그 결과 비즈니스 성장을 저해하지 않고 비즈니스와 함께 확장되는 리스크 관리 기능을 확보하게 됩니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

Koantek
Ascend AI AppBase를 기반으로 하는 Risk and Compliance는 Databricks Apps 및 Lakebase 모범 사례를 거버넌스가 확보된 운영 앱 제공 방식으로 제품화합니다. 점점 늘어나는 Lakebase 우선 스타터 키트 라이브러리는 공유 Data-Intelligent Starter 기반 위에서 실행되며, 고객 인텔리전스, AI 에이전트 운영, 리스크 및 컴플라이언스, 산업 운영부터 시작합니다. 각 키트는 Synced Tables를 통해 Unity Catalog 데이터를 제공하고, 트랜잭션 앱 상태를 Lakebase에 저장하며, 앱 리소스, valueFrom 바인딩, 서비스 주체(service-principal) 권한 및 Declarative Automation Bundles를 통해 배포됩니다. Koantek은 키트를 단순한 데모 수준 이상으로 끌어올리는 필드 레이어(수직적 스키마, 권한 매트릭스, 생성된 번들, QA 하네스 및 증명 가능한 근거)를 추가합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

LTM
LTM의 Risk Sentinel 은 은행을 위한 리스크 조기 경보 시스템입니다. 리스크가 크게 터지기 전에 미세한 징후를 보이는 세상에서, Risk Sentinel은 노이즈를 걷어내고 약한 신호를 감지하며, 결제, 트랜잭션 및 시장 변화 전반의 점들을 연결합니다. 그리고 계좌가 부실화되기 전에 우선순위가 지정되고 증거로 뒷받침되는 리스크 사례를 표면화합니다. 에이전트 기반 운영을 통해 알림이 무시되거나 지연되거나 누락되지 않도록 보장하며, 생성부터 종결까지 모든 신호가 철저히 관리됩니다. 이 시스템은 Databricks와 LTM의 BlueVerse라는 두 가지 플랫폼을 사용하여 구축되었습니다. LTM BlueVerse는 사전 구축되어 재사용 가능한 에이전트 마켓플레이스를 갖춘 로우코드/노코드 AI 플랫폼입니다. Risk Sentinel은 BlueVerse의 사전 구축된 에이전트와 도구를 활용하며 Databricks 플랫폼과 원활하게 통합됩니다. 이 애플리케이션은 Databricks Apps에 호스팅되며, 구성 및 토큰 관리를 위한 Lakebase, 데이터 스토리지를 위한 Lakehouse, LLM을 위한 AI Gateway, 가드레일 및 속도 제한(rate limiting), 평가를 위한 LLM-as-Judge, 마지막으로 거버넌스 및 엔터프라이즈급 보안을 위한 Unity Catalog를 활용합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

LTM의 Cyber Risk Navigator는 보험 업계의 핵심 과제인 언더라이터와 리스크 자문가에게 의사 결정에 바로 활용할 수 있는 통합된 사이버 리스크 인텔리전스를 제공하는 LTM의 솔루션입니다. 이 플랫폼은 사이버 리스크 노출 요약, 손실 가능성 지표, 피어 벤치마킹 뷰, 보장 범위 권장 사항과 같은 포괄적인 인사이트를 제공하여 고객과의 상담 중에 더 풍부한 리스크 대화와 신속한 의사 결정을 가능하게 합니다. 이 애플리케이션은 이벤트 처리 및 분석을 위한 중앙 백본으로 Lakebase를 사용하여 구축되었으며, 여러 내부 및 외부 소스에서 데이터를 수집하는 통합 애플리케이션 레이어를 생성합니다. 프론트엔드의 사용자 입력은 Lakebase 내에서 직접 캡처 및 처리되며, Lakebase는 API 호출을 오케스트레이션하고 분석 처리를 관리하며 모델 출력과 인사이트를 단일 거버넌스 레이어로 통합합니다. Databricks 에코시스템을 기반으로 하는 이 아키텍처는 다중 홉(multi-hop) 데이터 이동을 제거하고 지연 시간을 줄이며 실시간 데이터 기반 사이버 리스크 자문을 가능하게 하여, 언더라이터가 대규모로 더 빠르고 현명한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

LTM의 Customer Centricity: Customer Centricity는 은행이 Databricks Genie 및 Lakebase를 사용하여 고객 중심주의를 운영함으로써 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출하는 방법을 보여줍니다. 코어 뱅킹, 카드, 트랜잭션, 서비스 및 디지털 채널 전반의 고객 데이터를 거버넌스가 적용된 Lakebase로 통합하여 즉시 실행 가능한 고객 프로필을 생성합니다. Genie를 통해 관계 관리자(Relationship Manager) 및 마케팅 분석가(Marketing Analyst)와 같은 페르소나가 고객 인사이트와 대화형으로 상호 작용하고, 최선의 다음 행동(Next Best Action)의 우선순위를 정하며, 데이터 기반 근거를 바탕으로 캠페인을 생성할 수 있습니다. 감독자 에이전트는 고객을 배정하고, 상품을 추천하며, 아웃리치 스크립트를 생성하여 성과를 실현합니다. 이를 통해 은행은 대규모로 고객 점유율(wallet share)을 높이고, 상품 구성을 개선하며, 이탈을 줄이고, 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

Polestar Analytics
WealthPulse는 RIA 기업을 위해 구축된 AI 기반 자산 관리 운영 플랫폼입니다. 수탁기관, CRM, 청구, 컴플라이언스, 시장 데이터 등 7가지 소스 유형에 걸쳐 35개 이상의 벤더로부터 데이터를 자동으로 수집, 통합 및 운영합니다. 118개의 KPI 점진적 잠금 해제 엔진은 데이터 소스가 연결됨에 따라 더 깊이 있는 분석을 제공하며, 목적에 맞게 구축된 대시보드는 IT Ops 관리자(파이프라인 상태), 재무 자문가(가구 분석), 회사 리더십(회사 전체 KPI)의 세 가지 페르소나를 지원합니다. 기본 데이터 저장소로 Databricks Lakebase를 활용하고, 거버넌스 및 리니지를 위해 Unity Catalog를, ML 모델 학습(이탈 리스크, 포트폴리오 최적화)을 위해 Mosaic AI를, 플랫폼 전반의 대화형 AI를 위해 Databricks Genie를 활용합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

Wipro
Wealth AI: WealthAI는 재무 자문가 경험 개선 및 고객 참여 심화부터 미들 및 백오피스 운영 가속화에 이르기까지 자산 관리 라이프사이클 전체를 아우르는 포괄적인 AI 기반 플랫폼입니다. Databricks Lakebase/Lakehouse를 활용하는 다중 에이전트 기반의 확장 가능한 아키텍처를 바탕으로 구축되어 실시간 분석, 거버넌스가 적용된 데이터 액세스, AI 에이전트의 회복 탄력성 있는 오케스트레이션을 지원합니다. WealthAI는 거래 감시, 거래 불일치(trade break) 분석, SAR 프로세스 전반에 걸쳐 고급 마케팅 분석, 맞춤형 상품 추천 및 자동화를 적용합니다. 재무 자문가를 위해 고품질 제안서, 맞춤형 시장 조사 및 자문 콘텐츠를 생성합니다. 대화형 분석을 지원하는 Databricks Genie와 강력한 모델 및 데이터 거버넌스를 통해 WealthAI는 효율성, 컴플라이언스, 데이터 품질, 자문가 생산성 및 전반적인 비즈니스 탁월성을 향상합니다. 자세한 내용은  데모를 시청하고  블로그를 읽어보세요. 

Zeb 
zeb 금융 서비스용 Agentic Lakebase는 Databricks의 "에이전트용 데이터베이스" 포지셔닝을 실현하는 제품화된 에이전트 네이티브 패턴입니다. AI 에이전트는 쿼리, 실행, 스키마 진화, 데이터 수집을 위한 도구와 함께 영구 메모리 및 트랜잭션 런타임 역할을 하는 범위가 지정된 Lakebase 환경을 제공받습니다. 이 패턴은 두 가지 모드로 실행됩니다. 그린필드(Greenfield): 에이전트가 비즈니스 프롬프트를 수락하고, Lakebase를 프로비저닝하며, 데이터 모델을 설계하고, 애플리케이션 코드를 생성한 후, 라이브 Databricks App을 자동으로 배포합니다. 브라운필드(Brownfield): 에이전트가 Lovable, Bolt, v0 또는 Cursor에서 기존 프로토타입을 가져와 모델을 추론하고 이를 프로덕션으로 마이그레이션합니다. 다른 솔루션은 에이전트에게 읽기 전용 컨텍스트만 제공하는 반면, zeb은 완전한 트랜잭션 소유권을 부여합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

제조업 및 에너지  

Aimpoint Digital
Aimpoint Digital의 Energy Intelligence Application은 에너지, 유틸리티, AI 인프라 기업이 파편화된 운영 데이터를 더 빠르고 스마트한 행동으로 전환할 수 있도록 지원합니다. Databricks를 기반으로 구축되고 실시간에 가까운 운영 업데이트를 위해 Lakebase를 활용하는 이 솔루션은 실시간 원격 측정(telemetry), 자산 상태, 이력 컨텍스트, 워크플로 조정, AI 지원 조사를 단일 거버넌스 환경으로 통합합니다. 팀은 서로 단절된 도구나 수동 인수인계에 의존하지 않고도 이상 징후를 더 일찍 감지하고, 더 큰 확신을 가지고 문제를 조사하며, 더 빠르게 대응할 수 있습니다. 그 결과 가시성을 향상하고, 장애 대응을 가속화하며, 수동 작업을 줄이고, 원시 신호에서 정보에 기반한 통제된 의사 결정으로 이어지는 실용적인 경로를 만드는 더욱 탄력적인 운영 모델이 구축됩니다. 

Celebal Technologies
CT Vision은 Lakebase를 사용하여 운영 데이터베이스를 Databricks 워크스페이스 내에 유지함으로써 엔터프라이즈 AI 아키텍처를 재정의하고 있습니다. RDS와 같은 외부 데이터베이스에 의존하는 대신, 이 플랫폼은 단일 보안 경계 내에서 AI 컴퓨팅, 스토리지, 거버넌스 및 트랜잭션 작업을 통합합니다. 이 접근 방식은 네트워크 복잡성을 줄이고, 규정 준수 마찰을 최소화하며, 배포를 단순화하고, 감사 가능성을 향상합니다. PostgreSQL JSONB 스키마를 활용함으로써 CT Vision은 중단 없는 데이터베이스 마이그레이션 없이도 AI 모델과 KPI 구조를 발전시킬 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 더 빠른 배포, 더 강력한 거버넌스, 단순화된 인프라 관리, 지속적으로 진화하는 AI 워크플로에 대한 원활한 적응력을 갖춘 확장 가능하고 엔터프라이즈에 적합한 비디오 인텔리전스를 제공합니다. 통합된 Databricks 네이티브 아키텍처가 어떻게 엔터프라이즈 AI 운영을 단순화하는 동시에 혁신을 가속화하는지 알아보려면 이 블로그를 읽어보세요.

Datapao 
Datapao의 Real-Time Supply Chain Intelligence 플랫폼은 배송, 생산, 재고, 리스크를 Databricks 상의 하나의 라이브 뷰로 통합합니다. 중단 사태가 발생하면 영향을 받는 배송에 즉시 플래그가 지정되고 경로가 자동으로 재지정되며, 그 영향이 단 몇 초 만에 공장 현장까지 추적됩니다. 이를 통해 서로 단절된 시스템 전반에서 며칠 동안 우왕좌왕하던 상황을 즉각적이고 정보에 기반한 의사 결정으로 전환할 수 있습니다. Lakebase를 기반으로 구축되어 라이브 운영 상태와 분석 레이어가 하나의 기반을 공유하므로, 수개월에 걸친 통합 과정 없이 첫날부터 바로 AI를 적용할 수 있습니다. 해상, 항공, 철도, 도로 등 모든 운송 모드에서 작동하며 가상 시뮬레이션(what-if)을 실행하여 팀이 결정을 내리기 전에 미리 테스트해 볼 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

Delaware
Databricks 기반 차세대 MDMS – 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 계량 데이터: 유틸리티 기업들은 정확성, 규정 준수, 운영 인사이트를 보장하는 동시에 방대한 양의 스마트 계량 데이터를 처리해야 하는 압박을 점점 더 많이 받고 있습니다. Delaware의 Databricks 기반 계량 데이터 관리 시스템(MDMS)은 모든 헤드엔드 및 레거시 시스템의 데이터를 영구적이고 신뢰할 수 있는 기록 시스템인 Lakebase로 통합합니다. Lakehouse를 기반으로 구축되어 실시간에 가깝게 수십억 개의 검침 값을 확장 가능하게 수집, 표준화 및 검증할 수 있습니다. Unity Catalog는 엔드투엔드 거버넌스와 계보(lineage)를 제공하여 조직 전반의 규정 준수와 데이터 일관성을 보장합니다. Genie를 사용하면 고객 서비스부터 현장 운영에 이르기까지 비즈니스 사용자가 자연어를 통해 인사이트에 액세스할 수 있습니다. 기존 MDMS 플랫폼에 비해 이 접근 방식은 더 뛰어난 확장성, 더 낮은 비용, 더 빠른 인사이트 액세스를 제공하여 요금 청구 정확도를 향상하고 운영 오버헤드를 줄이며 더 스마트한 그리드 운영을 가능하게 합니다.

Genie 및 Lakebase를 활용한 Delaware의 커넥티드 작업자 역량 강화: Delaware는 공장 데이터를 대화형 경험으로 전환하여 작업자, 엔지니어, 공장 관리자가 더 빠르고 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 지원되는 광범위한 OT 파트너 에코시스템과의 통합을 통해 실시간 OT 데이터가 Databricks Lakehouse로 직접 캡처 및 컨텍스트화되어 IT 및 OT 시스템 전반에 걸쳐 통합된 뷰를 생성합니다. Lakebase는 신뢰할 수 있는 대용량 산업용 데이터를 위한 영구적인 기반 역할을 합니다. Genie를 사용하면 사용자는 정적 대시보드나 엔지니어링 지원에 의존하지 않고 자연어를 사용하여 성능, 품질, 다운타임을 쿼리할 수 있습니다. Unity Catalog는 모든 데이터와 상호 작용에 걸쳐 완전한 계보 및 감사 가능성을 갖춘 안전하고 통제된 액세스를 보장합니다. 그 결과 근본 원인 분석이 빨라지고 추적성이 향상되며 다운타임이 단축되는 동시에, MES 현대화 및 Industry 4.0 사용 사례를 위한 확장 가능한 기반을 제공합니다.

Diggibyte 
LakePulse - Databricks Lakebase 기반의 실시간 제조 인텔리전스: LakePulse는 운영 데이터와 현장 조치 간의 격차를 해소하도록 설계된 Databricks 기반의 실시간 제조 운영 플랫폼입니다. Databricks Lakehouse의 분석 기능과 Lakebase의 저지연 서빙 기능을 결합함으로써, LakePulse는 실시간 KPI, 장비 상태 인사이트, 운영 알림, 최근 프로세스 트렌드를 작업자, 감독자, 공장 관리자에게 직접 전달합니다. 이 플랫폼은 즉각적인 알림 통지, 빠른 확인 워크플로, 기기 간 원활한 모바일 액세스를 지원합니다. Unity Catalog를 통한 통합 거버넌스를 통해 LakePulse는 제조 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하여 기업이 대응력을 높이고, 다운타임을 줄이며, 운영 효율성을 향상하고, 현장에서의 의사 결정을 가속화할 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

Diggibyte LakeForge - Databricks 기반 제조 애플리케이션 현대화: LakeForge는 운영 트랜잭션, 비즈니스 프로세스, 엔터프라이즈 분석을 원활하게 융합하도록 설계된 Databricks 기반의 통합 제조 실행 및 인텔리전스 플랫폼입니다. Databricks Lakebase를 트랜잭션 기반으로 활용하는 LakeForge는 저지연 성능으로 생산 워크플로, 재고 이동, 품질 프로세스, 운영 애플리케이션을 지원하는 동시에, 고급 분석 및 AI를 위해 정제된 Lakehouse 데이터와 지속적으로 동기화합니다. 운영 시스템과 분석 플랫폼 간의 데이터 사일로를 제거함으로써, LakeForge는 애플리케이션, 인사이트, 의사 결정이 동일한 신뢰할 수 있는 데이터 기반 위에서 작동하는 연결된 디지털 제조 에코시스템을 구축합니다. 그 결과 혁신 속도가 빨라지고, 프로세스 가시성이 향상되며, 운영 민첩성이 강화되고, 대규모의 지능형 제조가 가능해집니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

IBM
공급망 인텔리전스 허브(Supply Chain Intelligence Hub): Supply Chain Intelligence Hub(Lakebase)를 통해 기업은 공급망 전반에 걸쳐 AI 기반 인텔리전스 레이어를 구축하고 ERP, TMS, WMS, MES, EDI 및 공급업체 시스템의 데이터를 단일하고 신뢰할 수 있는 기반으로 통합할 수 있습니다. Databricks Lakehouse를 기반으로 구축되어 실시간 가시성, 예측 인사이트, 자동화된 권장 사항을 제공하여 수요와 공급의 균형을 맞춥니다. 악천후와 같은 중단 사태 예측부터 생산 일정에 맞춘 부품 가용성 최적화에 이르기까지, 이 플랫폼은 선제적이고 데이터에 기반한 의사 결정을 지원합니다. 계획, 조달, 물류를 연결함으로써 파편화된 운영을 조정되고 탄력적이며 대응력이 뛰어난 공급망으로 전환하여 서비스 수준을 향상하고 리스크를 줄이며 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출합니다.

IBM Field Service Agent Assist: Field Service Agent Assist는 현장 팀에 실시간으로 맥락을 인식하는 인텔리전스를 제공하여, 기존 EAM 플랫폼 내에서 직접 핸즈프리 안내, 진단 및 자동화된 문서화를 지원합니다. 자산 데이터, 작업 오더 및 기업 지식 소스를 통합함으로써 음성 상호작용을 통해 활동을 원활하게 기록하는 동시에 가이드형 검사, 수리 워크플로우 및 부품 추천을 지원합니다. 안전하고 거버넌스가 확보된 AI 플랫폼을 기반으로 구축되어 추적 가능성과 인간 개입(human-in-the-loop) 감독을 보장합니다. 이 솔루션은 평균 수리 시간을 단축하고, 초기 해결률을 높이며, 행정적 부담을 최소화하고, 안전 준수를 강화하는 동시에 중요한 지식을 보존하고 더 효율적이고 정보에 기반한 회복탄력성 있는 현장 운영을 가능하게 합니다.

IBM Drone Operations Control Plane은 자산, 작업 오더, 드론 이미지 및 환경 데이터를 인프라 상태에 대한 신뢰할 수 있는 단일 뷰로 통합하는 지도 중심의(map-first) 운영 플랫폼입니다. Databricks Lakebase를 기반으로 구축되어 SCADA, EAM/CMMS, 날씨 및 미디어 데이터를 수집하고 정제하여 위험 점수 산정, 식생 분석 및 예측 인사이트를 제공합니다. 자동화된 이미지 분류는 드론 사진을 자산 및 작업 오더에 직접 연결하여 수동 프로세스를 없애고 이상 감지 및 유지보수 우선순위 지정을 가능하게 합니다. 식생 침범 및 자산 위험을 선제적으로 드러냄으로써 이 솔루션은 검사 추적성을 개선하고, 분류를 가속화하며, 리소스 계획을 최적화하고, 정전을 줄이며, 안전, 준수 및 그리드 회복탄력성을 향상시킵니다.

Infosys 
Energy.AI - Production Optimization: Energy.AI는 AI 기반 엔지니어링과 Databricks 기반 데이터 인텔리전스 플랫폼을 사용하여 유정 성능을 최적화합니다. SCADA, 히스토리안 및 기업 데이터를 통합하여 신속한 온보딩, 확률론적 예측, 실시간 감시 및 예측적 유동 보증을 지원합니다. 인사이트와 모델 결과물은 Databricks 앱을 통해 엔지니어에게 전달되며, Lakebase가 포함된 LangGraph는 인간 승인 체크포인트를 통해 확장 가능하고 상태 유지형(stateful) 에이전트 워크플로우를 가능하게 합니다. 이 솔루션은 예측 정확도를 높이고, 개입 시간을 단축하며, 채굴 비용을 낮추어 효율적이고 데이터 중심의 생산 운영을 주도합니다. 

Koantek
Intelligent Operations(Ascend AI AppBase 기반)는 Databricks Apps 및 Lakebase 모범 사례를 거버넌스가 확보된 운영 앱 제공 형태로 제품화합니다. 점차 확장되고 있는 Lakebase 우선 스타터 키트 라이브러리는 공유 Data-Intelligent Starter 기반 위에서 실행되며, 고객 인텔리전스, AI 에이전트 운영, 리스크 및 컴플라이언스, 산업 운영부터 시작합니다. 각 키트는 Synced Tables를 통해 Unity Catalog 데이터를 제공하고, 트랜잭션 앱 상태를 Lakebase에 저장하며, 앱 리소스, valueFrom 바인딩, 서비스 주체(service-principal) 권한 및 Declarative Automation Bundles를 통해 배포됩니다. Koantek은 키트를 단순한 데모 수준 이상으로 끌어올리는 필드 레이어(버티컬 스키마, 권한 매트릭스, 생성된 번들, QA 하네스 및 검증 가능한 증거)를 추가합니다. 자세한 내용은 이 블로그를 읽어보세요. 

Lovelytics 
Gridlytics: Lovelytics Gridlytics AI 액셀러레이터는 환경 및 자산 성능 데이터를 Databricks Lakehouse 및 AI 모델의 강력한 기능과 결합하여 선제적인 위험 평가를 가능하게 하고 시스템 회복탄력성을 보장합니다. Gridlytics AI, developed by Lovelytics in partnership with Databricks,는 유틸리티 그리드 운영을 현대화하기 위해 설계된 전용 액셀러레이터입니다. 환경 신호, 자산 성능, 현장 메트릭을 포함하여 사일로화된 데이터를 거버넌스가 확보된 레이크하우스 아키처상의 단일 화면(single pane of glass)으로 통합함으로써 선제적인 위험 평가와 더 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다. 이 솔루션은 GenAI 및 예측 분석을 활용하여 수동 워크플로우를 자동화하고, 정전 시나리오를 시뮬레이션하며, 자연어 질의를 제공합니다. 주요 이점으로는 최대 30%의 효율성 향상 및 20%의 생산성 향상이 있으며, 유틸리티 기업이 사후 대응적 유지보수에서 현대적인 에너지 수요를 위한 회복탄력성 있고 데이터 중심적인 전략으로 전환할 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 이 데모를 시청해 보세요. 

Lovelytics Dronelytics: Dronelytics는 Databricks Data Intelligence Platform을 기반으로 구축된 엔드투엔드 항공 인텔리전스 액셀러레이터입니다. 드론 이미지의 수집 및 처리를 자동화하여 송전, 배전 및 신재생 에너지 전반에서 자산 상태 검사를 간소화합니다. 에이전틱 AI(Agentic AI) 및 컴퓨터 비전을 활용하여 이 솔루션은 터빈 균열 및 손상된 애자(insulator)와 같은 중요한 결함을 최대 40% 더 빠른 속도로 식별합니다. 이 플랫폼은 Unity Catalog를 통해 사일로화된 드론 데이터를 안전한 단일 화면(single pane of glass)으로 통합하여 예측 유지보수 및 우선순위가 지정된 일정을 가능하게 합니다. 이러한 중앙 집중식 아키처는 수동 작업과 중복되는 현장 운영을 줄여 자산 유형별로 연간 약 75만~90만 달러의 노동 효율성 향상 효과를 제공합니다. 자세한 내용은 이 데모를 시청해 보세요. 

Lovelytics Veglytics: Veglytics는 Databricks Apps를 기반으로 구축되고 Lakebase를 기반으로 구동되는 엔드투엔드 식생 관리 솔루션입니다. LiDAR, 항공 이미지 및 자산 데이터를 통합하여 고해상도 위험 인사이트를 생성하는 전용 데이터 모델과 자동화된 파이프라인을 활용하여 가치 실현 시간(time-to-value)을 단축합니다. 이 플랫폼은 통합 대시보드와 고성능 3D LiDAR 시각화를 통해 가시성을 향상시켜 유틸리티 기업이 사후 대응에서 선제적 유지보수로 전환할 수 있도록 지원합니다. AI 지원 계획 및 통합 작업자 워크플로우를 결합함으로써 Veglytics는 운영 효율성을 크게 향상시킵니다. 이를 통해 더 빠른 작업 오더 생성과 표적화된 수목 가지치기가 가능해져 궁극적으로 산불 위험을 줄이고, 규정 준수를 보장하며, 연간 수백만 달러에 달하는 O&M 지출을 최적화합니다. 자세한 내용은 이 동영상을 시청해 보세요. 

Lovelytics Meteolytics: Meteolytics는 복잡한 기상 데이터를 실행 가능한 비즈니스 인텔리전스로 변환하도록 설계된 고성능 분석 솔루션입니다. Databricks 플랫폼을 기반으로 구축되어 서로 다른 날씨 소스를 통합함으로써 에너지 및 유틸리티 기업에 공급, 수요 및 기후 영향에 대한 예측 인사이트를 제공합니다. 이 도구는 지리공간 매핑, 자동 알림 및 시나리오 시뮬레이션을 제공하여 인프라를 보호하고 신재생 에너지 그리드를 최적화합니다. 실시간 날씨 피드를 운영 데이터와 통합함으로써 Meteolytics AI는 조직이 O&M 비용을 절감하고 간소화된 대화형 시각화를 통해 기상학자의 시간을 최대 30% 절약할 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 이 동영상을 시청해 보세요. 

Lovelytics Windsights: Windsights는 Databricks Data Intelligence Platform을 기반으로 구축된 AI 기반 예측 유지보수 액셀러레이터입니다. 고주파 SCADA 원격 측정, 기상 데이터 및 항공 이미지를 거버넌스가 확보된 Lakehouse로 통합함으로써 유틸리티 기업이 사후 대응에서 선제적 자산 관리로 전환할 수 있도록 지원합니다. 맞춤형 딥러닝 모델과 LLMs를 활용하여 Windsights는 복잡한 고장 패턴을 식별하고 부품 성능 저하가 발생하기 전에 이를 예측합니다. 이러한 접근 방식은 터빈 다운타임을 35~50% 줄이고 계획된 상태 기반 개입을 통해 O&M 비용을 크게 낮춥니다. 사용하기 쉬운 Databricks App을 통해 제공되는 이 솔루션은 플릿 성능을 최적화하고, 기술자의 안전을 개선하며, 풍력 자산의 전반적인 수명을 연장합니다. 자세한 내용은 이 동영상을 시청해 보세요. 

Lovelytics Energylytics: Energylytics는 에너지 거래를 현대화하기 위해 Lovelytics가 개발한 통합 AI 기반 인텔리전스 플랫폼입니다. Databricks Data Intelligence Platform을 기반으로 구축되어 시장 가격, 날씨 패턴, 그리드 상태를 포함한 서로 다른 데이터를 단일 진실 공급원(single source of truth)으로 중앙 집중화합니다. 수동 스프레드시트를 실시간 가시성 및 예측 분석으로 대체함으로써 이 플랫폼은 유틸리티 기업이 거래 결정을 최적화하고 리스크를 관리할 수 있도록 지원합니다. Databricks Genie 및 Agent Bricks와 같은 주요 기능은 자율적인 입찰 패키징 및 자연어 질의를 가능하게 하여 에너지 거래 팀의 운영 효율성을 크게 향상시키는 동시에 잠재적으로 2,000만~8,000만 달러의 증분 마진을 제공합니다. 자세한 내용은 이 동영상을 시청하고 이 블로그를 읽어보세요. 

Perficient 
Battery Passport AI (BPAI) 는 공장에서 재활용에 이르기까지 EV 배터리 데이터를 추적합니다. 상태 점수를 매기고, 수명 종료를 예측하며, 자동차 OEM 및 배터리 라이프사이클 이해관계자를 위해 판매 시점에 검증된 배터리 텔레메트리를 제공합니다. 분석을 위한 대규모 연산은 레이크하우스에서 실행되는 한편, Databricks의 관리형 Postgres 트랜잭션 엔진인 Lakebase는 BPAI를 고도로 대화형인 사용자 경험으로 변환합니다. 정제된 상태 점수, 텔레메트리 및 서비스 이력은 Delta에서 Lakebase로 동기화되며, BPAI는 이를 표준 Postgres 연결을 통해 1초 미만의 대기 시간으로 읽습니다. 차량 대시보드, 배터리 수준 텔레메트리, 서비스 인텔리전스가 모두 실시간으로 제공됩니다. 경고 분류는 Postgres 권고 잠금(advisory locks)과 조정되어 실시간으로 Lakebase에 다시 기록되므로, 운영 상태가 이를 생성한 분석 바로 옆에 위치하게 됩니다. 딜러는 카운터에서 수 밀리초 만에 VIN별로 검증된 배터리 패스포트를 가져오고, 에이전트는 실시간 상태에 대해 트랜잭션 방식으로 결정을 읽고 쓰며, 파트너와 마켓플레이스는 온디맨드로 재판매 등급의 배터리 텔레메틱스를 받습니다. 이 모든 것은 별도의 추가 운영 데이터베이스를 실행할 필요 없이 Unity Catalog를 통해 거버넌스가 제공되는 하나의 통합 플랫폼에서 서비스됩니다.

Solita
Solita의 Energy Management Foundation은 에너지 집약적인 제조업체가 유틸리티 데이터를 통합하여 명확한 기준선을 마련하고 예측 모델링을 수행할 수 있도록 지원하는 Databricks 참조 아키텍처 및 참조 데이터 모델을 포함합니다. Databricks Data Intelligence Platform을 기반으로 구축되어 공장 텔레메트리 및 계측 데이터를 ISA-95 표준 자산 계층 구조로 정리합니다. Unity Catalog를 통해 거버넌스가 제공되고 Lakebase를 운영 저장소로 사용하는 이 액셀러레이터는 시계열 데이터를 처리하여 에너지 원단위(SEC)와 같은 지표를 추적합니다. 이 실용적인 기반은 에너지 관리자에게 설비 부하 최적화, 비용 절감, 규정 준수 보고 간소화, 구체적인 탈탄소화 목표 달성에 필요한 정확한 인사이트를 제공합니다. 자세한 내용은 이 블로그를 읽어보세요. 

Solita의 Installed Base Foundation은 장비 OEM 및 자산 집약적인 운영업체가 단일 거버넌스 기반 하에 혼합 차량(mixed-fleet) 데이터를 수집할 수 있도록 지원하는 Databricks 참조 아키텍처 및 참조 데이터 모델을 포함합니다. Databricks Data Intelligence Platform을 기반으로 구축되어 업계 표준 자산 모델을 사용하여 장비 텔레메트리와 서비스 기록을 결합합니다. Unity Catalog를 통해 거버넌스가 제공되고 Lakebase를 운영 저장소로 사용하는 이 액셀러레이터는 차량 성능 및 가용성에 대한 명확한 실시간 보기를 제공합니다. 이 실용적인 기반은 에너지 관리자에게 설비 부하를 최적화하고 가치 창출 시간을 단축할 수 있는 체계적인 기반을 제공하는 동시에, 팀에게는 예측 유지보수, 자산 실시간 보기, 서비스 계획 도구와 같은 디지털 서비스를 제공할 수 있는 탄탄한 기반을 마련해 줍니다. 자세한 내용은 이 블로그를 읽어보세요. 

Syren Cloud
Databricks Lakebase를 통한 실시간 주문 가시성: 인도의 선도적인 글로벌 전력 및 배전 변압기 제조업체는 사전 판매, 설계, 제조, 검사, 발송에 이르는 전체 라이프사이클에 걸쳐 실시간 주문 추적과 엔드투엔드 가시성이 필요했으나, 데이터가 사일로화된 엔터프라이즈 시스템에 분산되어 있었습니다. Syren 전문가들은 Databricks를 기반으로 풀스택 포털을 구축했으며, 이는 외부 고객에게 실시간 주문 추적을 제공하는 고객용 B2B 포털과 11개의 엔지니어링 및 운영 역할을 위한 내부 추적기라는 두 가지 화면을 제공합니다. Databricks Lakebase는 단일 운영 데이터베이스 역할을 하여 실시간 애플리케이션 쓰기를 처리하는 동시에 Scheduled Sync를 통해 복제된 ERP 소스의 Gold 데이터를 제공하므로, 별도의 OLTP 데이터베이스나 맞춤형 CDC 파이프라인이 필요하지 않습니다. 그 결과 기존의 3개 시스템이 하나로 통합되어 고객과 내부 팀 모두에게 대기 시간이 짧은 통합 주문 보기를 제공할 수 있게 되었습니다. Databricks 기반 Syren의 전문 솔루션에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.

Tredence 
T-Discovery for Manufacturing: Lakebase용 실시간 피처 엔지니어링 액셀러레이터: T-Discovery는 에이전트형 AI(agentic AI)를 사용하여 실시간 ML에서 가장 어려운 부분인 '어떤 피처를 구축해야 하는지 파악하는 것'을 해결합니다. 도메인 전문가는 자연어로 비즈니스 목표를 설명하고, Milky Way의 에이전트형 가설 발견 엔진은 레이크하우스를 탐색하고 피처 가설을 생성하며 레이블이 지정된 결과에 대해 후보를 검증하여 몇 주 동안 수동으로 노트북을 탐색해야 했던 작업을 대체합니다. 결과물은 Unity Catalog 메타데이터와 기본 키/외래 키 정의가 포함된 프로덕션 준비 완료된 피처로, Spark Real-Time Mode에서 실행하고 Lakebase Online Feature Store에서 제공할 준비가 되어 있습니다. T-Discovery는 발견하고, SQL을 빌드하고, 검증합니다. 그 외의 모든 작업은 Databricks 플랫폼이 처리합니다.

Zeb 
zeb의 제조업 및 에너지를 위한 Agentic Lakebase는 Databricks의 "에이전트용 데이터베이스" 포지셔닝을 운영화하는 제품화된 에이전트 네이티브 패턴입니다. AI 에이전트는 쿼리, 실행, 스키마 발전, 데이터 수집을 위한 도구와 함께 영구 메모리 및 트랜잭션 런타임 역할을 하는 범위가 지정된 Lakebase 환경을 제공받습니다. 두 가지 모드로 실행됩니다. 그린필드(Greenfield): 에이전트가 비즈니스 프롬프트를 수신하고, Lakebase를 프로비저닝하고, 데이터 모델을 설계하고, 애플리케이션 코드를 생성하고, 라이브 Databricks App을 자동 배포합니다. 브라운필드(Brownfield): 에이전트가 Lovable, Bolt, v0 또는 Cursor에서 기존 프로토타입을 수집하고, 모델을 추론하고, 이를 프로덕션으로 마이그레이션합니다. 다른 솔루션은 에이전트에 읽기 전용 컨텍스트만 제공하는 반면, zeb은 완전한 트랜잭션 소유권을 부여합니다. 자세한 내용은 이 블로그를 읽어보세요. 

리테일, CPG, 여행 및 호스피탈리티   

Avanade
Lakebase를 활용한 리테일 피팅룸: 영국의 선도적인 패션 리테일러는 Databricks Apps, Lakehouse 및 Lakebase를 기반으로 구축된 에이전트 기반 AI 솔루션을 사용하여 피팅룸 프로세스를 현대화했습니다. 피팅 노트와 이미지를 캡처하고 통합하는 수동적이고 파편화된 워크플로우가 실시간 인세션(in-session) 경험으로 대체되어, 기술자가 관찰 내용을 구두로 기록하고 사진을 촬영하면 AI가 이를 즉시 텍스트로 변환하고 구조화하며 보완합니다. Unity Catalog를 통해 거버넌스가 제공되고 운영 워크로드를 위해 Lakebase를 활용하는 이 솔루션은 트랜잭션 데이터와 분석 데이터를 통합하여 공급업체 시스템과의 원활한 통합을 지원합니다. 이 접근 방식은 세션 후 재작업을 없애고, 리소스 요구 사항을 줄이며, 공급업체와의 커뮤니케이션을 가속화하는 동시에 AI 기반 제품 개발을 위한 확장 가능한 기반을 구축합니다.

Celebal Technologies
항공 분야용 Dynamic Pricing Accelerator는 Databricks Lakebase를 사용하여 가격 책정을 수동적인 프로세스에서 실시간 수익 인텔리전스 역량으로 전환하고 있습니다. Databricks Lakehouse가 수요 예측, 탄력성 모델링, 경쟁사 인텔리전스 및 가격 최적화를 위한 분석 기반을 제공하는 동안, Lakebase는 시장 속도에 맞춰 의사결정을 실행하는 데 필요한 운영 레이어를 제공합니다. 제로 카피(Zero-copy) Lakebase 브랜치는 시나리오 시뮬레이션을 지원하고, 트랜잭션 기록은 가격 제안, 승인, 의사결정 로그 및 Genie 세션 상태를 관리합니다. 10ms 미만의 읽기 및 쓰기 속도와 네이티브 Unity Catalog 거버넌스를 갖춘 이 플랫폼은 가격 책정 라이프사이클 전반에서 인사이트와 실행을 연결합니다. Lakebase가 가격 인텔리전스와 운영 의사결정 간의 격차를 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지 보려면 이 블로그를 읽어보세요.

CI&T
Reflex: POS 데이터 활성화 솔루션: 보고서에서 반사 신경으로 - Databricks Lakebase와 Agent Bricks가 리테일 및 CPG 분야의 의사결정 대기 시간을 재구성하는 방법: Reflex는 90초 이내에 POS 데이터를 행동으로 전환합니다. Databricks Lakebase + Agent Bricks를 기반으로 구축되었습니다. Kafka도, Debezium도, 야간 ETL도 필요하지 않습니다. 리테일 업계는 대시보드를 최적화하는 데 10년을 보냈지만, 거래와 의사결정 사이의 격차는 여전히 몇 시간 단위로 측정됩니다. 진짜 병목 현상은 아키텍처에 있습니다. OLTP와 OLAP가 서로 다른 시스템에 존재하며 취약한 미들웨어로 연결되어 있기 때문입니다. Databricks Lakebase는 이러한 격차를 해소합니다. Kafka, Debezium, 야간 ETL 없이도 POS 거래 데이터가 60초 이내에 Lakehouse에 도달합니다. 여기에 Agent Bricks를 결합하면 모니터링은 더 이상 사람이 하는 작업이 아닙니다. 자율 에이전트가 품절을 감지하고, 재발주 주문 초안을 작성하고, 관리자가 빈 선반을 알아차리기 전에 가격 인하를 트리거합니다. 이것이 바로 데이터 인프라가 보고서가 아닌 반사 신경이 되는 리테일 및 CPG를 위한 CI&T의 운영 모델인 Reflex의 기초입니다. 자세한 내용은 이 블로그를 읽어보세요. 

Cognizant
LiveLink — Databricks Lakebase 기반 실시간 VIP 장바구니 복구(VIP Rescue Accelerator): 소매업체는 이미 가치가 높은 고객에게 조치를 취할 수 있는 데이터(장바구니 가치, 고객 평생 가치, 등급, 구매 내역 등)를 보유하고 있지만, 이 데이터는 골든 타임이 훨씬 지난 야간 배치 작업에서만 통합됩니다. 이 액셀러레이터는 Databricks에서 이러한 격차를 해소합니다. 라이브 앱 및 키오스크 체크인 정보가 Lakebase(관리형 Postgres)에 저장되고, Unity Catalog 페더레이션이 이를 복사나 스트리밍 파이프라인, reverse-ETL 없이 Delta Gold의 기존 고객 가치 데이터와 즉시 결합합니다. 거버넌스가 적용된 단일 뷰를 통해 매장 관리자 대시보드, 경영진용 AI/BI Genie, 매장 직원용 실시간 알림을 지원하므로, 고객이 아직 매장에 머무는 동안 방치된 VIP 장바구니를 매출로 전환할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

Datasentics
Databricks Lakebase를 통한 실시간 가격 책정 의사 결정: 소매 가격 책정은 수천 개의 SKU에 걸쳐 이루어지며, 대부분의 팀은 여전히 경쟁사 정보와 직관에 의존하여 가격을 결정합니다. 이로 인해 마진을 극대화하지 못하고, 가격 변동의 효과는 시뮬레이션이 아닌 나중에서야 P&L에 나타나게 됩니다. PriceWise는 제품별 수요 및 가격 탄력성을 모델링하고, 제품이 출고되기 전에 매출, 마진, 판매량에 미치는 영향을 예측하며, 소매업체의 자체 규칙 및 가이드라인 내에서 세그먼트별 전략을 추천합니다. 대화형 레이어는 Lakebase가 진가를 발휘하는 영역입니다. PriceWise는 Unity Catalog에서 가격 및 제품 데이터를 지속적으로 동기화하는 관리형 Postgres 데이터베이스에서 실행되므로, 데이터가 Databricks 내에서 안전하게 제어되는 동시에 모든 시뮬레이션과 가격 조회가 밀리초 단위로 처리됩니다. A/B 테스트 결과가 이를 증명합니다. 파일럿 시장에서 36%의 매출 성장, 정식 출시 후 12%의 지속적인 성장, 최대 5%의 마진 증가를 기록했으며, 하나의 프로덕션 가격 책정 프로그램으로 연간 47만 유로의 수익을 거두었습니다. 규칙 기반 도구의 성과는 보통 한 자릿수 퍼센트에 그칩니다.

Infocepts
Infocepts OptiStoreAI 는 기존 매장 운영과 원활하게 통합되어 운영 효율성을 높이고 다운타임을 줄이며 쇼핑객 경험을 향상시키는 AI 기반 소매 솔루션 제품군입니다. Unity Catalog, Lakehouse, Lakebase, MLOps, AI/BI 대시보드 및 Databricks Apps로 구성된 Databricks 네이티브 아키텍처를 통해, AgentBricks 및 AI/BI Genie를 기반으로 종합적인 진단, 영향 분석, 매장별 선제적 알림 및 매출 손실 방지를 위한 권장 사항을 제공하여 실적이 저조한 매장을 더 빠르게 식별할 수 있도록 지원합니다. OptiStoreAI를 활용하여 매장 실적, 매장 오픈 리스크, 확장 인텔리전스, 플래노그램 준수부터 소매 네트워크 전반의 매장 지원에 이르기까지 다양한 사용 사례를 해결해 보세요. 자세한 내용은 이 데모를 시청해 보세요. 

Koantek
Customer Intelligence based on Ascend AI AppBase는 Databricks Apps 및 Lakebase 모범 사례를 거버넌스가 적용된 운영 앱 제공 방식으로 제품화합니다. 지속적으로 확장되고 있는 Lakebase 우선 스타터 키트 라이브러리는 공유 Data-Intelligent Starter 기반 위에서 실행되며, 고객 인텔리전스, AI 에이전트 운영, 리스크 및 컴플라이언스, 산업 운영부터 지원합니다. 각 키트는 Synced Tables를 통해 Unity Catalog 데이터를 제공하고, 트랜잭션 앱 상태를 Lakebase에 저장하며, 앱 리소스, valueFrom 바인딩, 서비스 주체(service-principal) 권한 및 Declarative Automation Bundles를 통해 배포됩니다. Koantek은 버티컬 스키마, 권한 매트릭스, 생성된 번들, QA 하네스, 검증 가능한 증거 등 단순한 데모 수준을 넘어서는 실무 레이어를 추가합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

LatentView Analytics
CatalogMate는 제품 콘텐츠를 확장하고 소매업의 성장을 가속화하기 위해 구축된 LatentView의 에이전트 기반 콘텐츠 인텔리전스 엔진입니다. AI 기반 검색 게이트웨이가 소비자의 검색, 비교, 구매 방식을 재정의함에 따라, CatalogMate는 멀티모달 제품 시트를 브랜드 가이드라인을 준수하는 고성능 PDP 카피로 변환하여 수작업으로 인한 병목 현상을 제거합니다. 그 핵심에는 저지연 운영 데이터 레이어 역할을 하는 Databricks Lakebase가 있습니다. 이는 Postgres 네이티브 트랜잭션 저장소로, 실시간으로 구조화된 제품 및 브랜드 속성을 기반으로 모든 콘텐츠 생성을 수행하므로 카피가 오래된 내보내기 파일이 아닌 항상 최신 카탈로그를 바탕으로 작성됩니다. Lakebase는 이러한 운영 데이터를 Databricks 플랫폼에 직접 통합하기 때문에, CatalogMate는 콘텐츠를 지속적으로 업데이트하고, 시즌별 수요에 유연하게 대응하며, 실시간 고객 피드백을 통합하여 제품 검색 가능성을 높이고, 업데이트된 콘텐츠와 참여 신호를 동일한 단일 소스(source of truth)에 실시간으로 다시 기록합니다. 내장된 human-in-the-loop 레이어를 통해 카피라이터가 직접 제어권을 갖고 배포 전에 모든 결과물을 검증하고 승인할 수 있습니다. 또한 Lakebase에 저장된 브랜드 가이드라인과 연동되어 파이프라인 전반에서 브랜드 및 법적 규정 준수를 보장합니다. SEO, GEO, AEO에 최적화된 CatalogMate는 AI 기반 검색 채널 전반에서 가시성을 극대화하도록 설계되었습니다. 90일간의 가치 증명(proof-of-value)부터 글로벌 확장까지 Databricks를 기반으로 지원됩니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

Lingaro
T-Ops Twin: Databricks Lakebase는 글로벌 FMCG 물류를 위한 모듈형 운송 커맨드 센터이자 디지털 트윈인 T-Ops Twin의 운영 시스템 레코드 역할을 합니다. 이는 다중 지역, 다중 모드, 다중 운송업체 네트워크 전반에서 실시간 가시성, 거버넌스가 적용된 워크플로, 승인, 운송업체 협업 및 분석을 하나의 운영 모델로 통합합니다. Lakebase는 실시간 트윈을 위한 워크플로/배송/작업 업데이트, 검색 및 문서 메타데이터, 지리 공간 스냅샷을 보관하여 실시간에 준하는 데이터 경로를 제공합니다. T-Ops Twin은 TMS, ERP, 이메일, 스프레드시트 및 운송업체 채널에 분산된 데이터와 프로세스, 불분명한 책임 소재와 긴 주기 시간으로 인한 늦고 수동적인 예외 처리, 취약한 임계값 제어로 인한 수동적이고 긴 승인 경로 등으로 발생하는 문제를 해결합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

Lovelytics
SKUlytics: Lovelytics의 전략적 소매 인텔리전스 플랫폼인 SKUlytics는 단절된 데이터를 측정 가능한 경쟁 우위로 전환합니다. 거시 시장 인텔리전스와 SKU 수준의 정밀도를 결합하여 팀이 매출을 늘리고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다. 브랜드 가시성, 참여, 전환, 최적화라는 네 가지 핵심 요소를 중심으로 SEO 순위, 콘텐츠 상태, 재고 가용성과 같은 주요 동인을 추적합니다. 이러한 인사이트는 최대 98%의 OSA, 20%의 ROAS 개선, 95%의 데이터 흐름 자동화를 달성하여 정량화할 수 있는 비즈니스 가치를 창출합니다. 궁극적으로 SKUlytics는 미디어 및 가격 데이터를 조화롭게 통합하여 고객 경험을 최적화하고 수익 마진을 보호합니다. 자세한 내용은 이 데모를 시청하고 이 블로그에서 확인해 보세요. 

Lovelytics Merchlytics - 소매 머천다이징을 위한 데이터 제품: Merchlytics는 수동 조정을 제거하는 기본 데이터 인프라를 구축하여 매출 및 성과에 대한 통합된 360도 뷰를 제공합니다. 이 제품군은 AI 기반 예측을 통해 정량화할 수 있는 가치를 창출하고 재주문 시점을 최적화하여 품절 및 과잉 재고를 줄입니다. 공급업체 스코어카드와 구색 최적화(Assortment Optimization)를 활용하여 팀은 SKU를 합리화하고 지역화된 재고를 특정 수요 패턴에 맞출 수 있습니다. 마지막으로, 이 플랫폼은 시나리오 계획을 활용하여 마진 누수를 줄이고 모든 채널에서 최적의 가격대를 보장함으로써 가격 책정 및 프로모션 효과를 극대화합니다. 자세한 내용은 이 데모를 시청해 보세요. 

Manuka
Manuka TwinOS: Manuka의 TwinOS는 Lakebase를 기반으로 구축된 Databricks 네이티브 리테일 및 CPG 디지털 트윈으로, 운영 데이터, 분석 인텔리전스, AI 기반 작업을 하나의 플랫폼으로 통합하도록 설계되었습니다. 이 솔루션은 매장, 공급업체, 재고, 프로모션, 유통 및 주문 처리 흐름의 실시간 모델을 생성한 다음, 해당 모델을 Lakehouse 분석 및 대화형 의사 결정 경험에 연결합니다. 낮은 대기 시간의 운영 백본 역할을 하는 Lakebase를 통해 TwinOS는 공급망, 머천다이징, 커머셜 팀을 위한 실시간 모니터링, 시나리오 시뮬레이션, 에이전트 워크플로우를 지원합니다. 그 결과 거버넌스가 확보되고 프로덕션 준비가 완료된 의사 결정 OS가 제공되어 리테일 및 CPG 브랜드가 인사이트에서 행동으로 더 빠르게 전환할 수 있도록 돕습니다. 모니터링. 예측. 결정. 실행. 자세한 내용은 이 데모를 시청하고 이 블로그를 읽어보세요. 

MathCo
상시 작동형 마케팅 믹스 모델링(MMM)을 위한 Lakebase Accelerator: 실시간 MMM과의 격차를 줄이려면 더 나은 모델 그 이상이 필요합니다. 목적에 맞게 구축된 인프라가 필요합니다. 기업은 영구 데이터 및 컨텍스트 레이어의 부재, 의사 결정을 위한 낮은 대기 시간 액세스의 부재, 대규모로 재사용 가능한 데이터 제품의 부재라는 세 가지 중요한 격차에 직면해 있습니다. MathCo의 솔루션인 Always-On MMM을 구동하는 Lakebase Accelerator는 이러한 각 문제를 직접 해결합니다. Lakebase, Delta 및 Unity Catalog를 기반으로 구축된 Unified Data & Context Fabric은 거버넌스가 확보되고 재사용 가능한 기반을 생성합니다. HTAP 기반 테이블은 실시간 쿼리 및 시뮬레이션을 지원합니다. 애플리케이션 및 소비 레이어는 실시간 대시보드와 내장형 의사 결정 인텔리전스를 제공하며, 의사 결정 인텔리전스 및 에이전트 레이어는 시나리오 계획과 예산 최적화를 자동화하여 실시간 Lakebase 기반 앱을 통해 소비를 90% 증가시킵니다. 자세한 내용은 이 블로그를 읽어보세요. 

Sigmoid Analytics
마케팅 예산 최적화: 한 글로벌 음료 기업의 시나리오 계획 플랫폼은 트랜잭션 MLAPI 및 UI 데이터베이스가 핵심 Databricks 분석 및 GenAI 워크로드와 완전히 분리된 채 Azure PostgreSQL에 사일로화되어 있어 심각한 운영 마찰을 겪고 있었습니다. 이러한 아키텍처 분리로 인해 맞춤형 커넥터가 필요했고, 지원되지 않는 인프라 격차가 발생했으며, 분석 인사이트와 운영 활성화 사이에 24~48시간의 대기 시간 지연이 발생했습니다. 이러한 마찰 요인을 제거하기 위해 이 기업은 Databricks Lakebase에 의해 기본적으로 구동되는 Sigmoid LatticeIQ로 마이그레이션했습니다. 이러한 전환을 통해 커넥터가 필요 없는 Spark 통합과 함께 단일 Unity Catalog 거버넌스 플레인 아래로 플랫폼이 통합되었으며, 2개의 맞춤형 ETL 파이프라인이 완전히 제거되었습니다. 결과적으로 이 솔루션은 10ms 미만의 UI 쿼리 대기 시간을 실현하여 기획자가 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있도록 도왔으며, 마케팅 ROI 50% 향상 및 데이터 커버리지 30% 증가라는 결과를 가져왔습니다.

Sigmoid Analytics의 AI 네이티브 CDP: 한 선도적인 CPG 기업은 운영용 소비자 프로필 데이터가 Databricks에서 실행되는 분석 모델과 사일로화되어 있어 심각한 운영 지연을 겪고 있었습니다. 이처럼 분리된 아키텍처로 인해 맞춤형 ETL 파이프라인이 필요했고, 이로 인해 24~48시간의 대기 시간 격차가 발생하고 동일한 소비자 레코드에 대해 이중 거버넌스 오버헤드가 발생했습니다. 이러한 병목 현상을 해결하기 위해 이 회사는 Sigmoid LatticeIQ를 배포하여 Lakebase를 Consumer Data Platform의 운영 서빙 레이어로 활용했습니다. LatticeIQ의 Synced Tables는 10ms 미만의 쿼리 대기 시간을 성공적으로 제공했으며, Moonlink CDC는 2개의 맞춤형 파이프라인을 제거했습니다. 이 통합 프레임워크는 100만 개 이상의 고유 레코드를 처리하고 92%의 프로필 정확도를 달성했습니다.

Sigmoid Analytics의 에이전트 기반 S&OP 예측: 한 프리미엄 FMCG 기업은 Databricks Gold 테이블의 수요 예측 인사이트를 운영 분석가에게 직접 제공하려 할 때 허용할 수 없는 사용자 인터페이스 대기 시간에 직면했습니다. 기존의 독립형 운영 데이터베이스를 가동하려면 새로운 ETL 파이프라인을 구축해야 하므로 상당한 유지 관리 오버헤드와 데이터 최신성 지연이 발생했을 것입니다. 이러한 병목 현상을 해결하기 위해 이 회사는 Sigmoid LatticeIQ를 통합 데이터베이스 서빙 레이어로 배포했습니다. 주 3회 실행되는 Databricks Workflow 작업과 Mosaic AI Agent Bricks에 의해 구동되는 이 아키텍처는 모든 별도의 ETL 인프라를 제거합니다. 이 구성을 통해 10ms 미만의 대화형 UI 쿼리 대기 시간과 함께 제로 스케일(scale-to-zero) 비용 효율성을 달성했습니다.

Zeb
Zeb의 리테일, CPG, 여행 및 환대 산업을 위한 Agentic Lakebase는 Databricks의 "에이전트용 데이터베이스" 포지셔닝을 운영화하는 제품화된 에이전트 네이티브 패턴입니다. AI 에이전트는 쿼리, 실행, 스키마 발전, 데이터 수집을 위한 도구와 함께 영구 메모리 및 트랜잭션 런타임으로 범위가 지정된 Lakebase 환경을 제공받습니다. 이 솔루션은 두 가지 모드로 실행됩니다. 그린필드(Greenfield): 에이전트가 비즈니스 프롬프트를 수락하고, Lakebase를 프로비저닝하고, 데이터 모델을 설계하고, 애플리케이션 코드를 생성하고, 라이브 Databricks App을 자동 배포합니다. 브라운필드(Brownfield): 에이전트가 Lovable, Bolt, v0 또는 Cursor의 기존 프로토타입을 수집하고, 모델을 추론하여 프로덕션으로 마이그레이션합니다. 다른 솔루션이 에이전트에게 읽기 전용 컨텍스트를 제공하는 반면, zeb은 완전한 트랜잭션 소유권을 부여합니다. 자세한 내용은 이 블로그를 읽어보세요. 

헬스케어 및 생명 과학   

CitiusTech
메타데이터 기반 수집 프레임워크(MDIF) 및 데이터 품질: 헬스케어 조직은 EHR, 지불자 시스템, 실험실 및 타사 플랫폼과 같은 다양한 소스에서 RDBMS, CSV, HL7, EDI, FHIR를 포함한 여러 형식으로 들어오는 데이터를 수집하고 조화시키는 데 점점 더 많은 어려움을 겪고 있습니다. 표준화된 오케스트레이션이 없으면 중복 파이프라인, 높은 엔지니어링 노력, 일관되지 않은 데이터 품질이 발생하고, M&A 또는 소스 시스템 업그레이드 중 스키마 변경으로 인한 위험이 증가합니다. Databricks Lakebase를 기반으로 구동되는 CitiusTech의 통합 메타데이터 기반 수집 프레임워크(MDIF) 및 데이터 품질 솔루션은 소스 온보딩, 검증 및 거버넌스에 대한 구성 기반 접근 방식을 제공합니다. 중앙 메타데이터 리포지토리, 직관적인 UI, ADF 기반 오케스트레이션 및 Databricks 노트북을 통해 온보딩을 간소화하고 Lakebase 데이터에 대한 신뢰도를 높입니다. 자세한 내용은 이 블로그를 읽어보세요.

Cognizant
진료 대기 시간 제로: Databricks Lakebase를 활용한 실시간 사전 승인: 이용 관리에서의 사전 승인 결정은 분석용 레이크하우스 테이블이 즉각적인 특정 시점 조회용으로 구축되지 않았기 때문에 의료 제공자의 워크플로우를 지연시키는 경우가 많습니다. HealthCare Utilization Management 플랫폼은 Unity Catalog를 통해 기본적으로 거버넌스가 제공되는 완전 관리형 Postgres 호환 운영 레이어인 Databricks Lakebase를 도입하여 이 문제를 해결합니다. Synced Tables는 골드 레이어의 자격, 혜택, 제공자 및 임상 지침 데이터를 거의 실시간으로 Lakebase에 복제하며, 읽기 복제본과 오토스케일링은 높은 동시성의 제공자 트래픽을 흡수합니다. 그 결과, 밀리초 미만의 승인 조회, 더 빠른 임상 의사 결정, 관리할 별도의 데이터베이스 없이 운영 및 분석 워크로드를 아우르는 단일 거버넌스 아키텍처가 구현됩니다. 자세한 내용은 이 블로그를 읽어보세요. 

Manuka AI
Manuka AI의 CareIQ는 행동 건강, 자폐증 서비스 및 ABA 치료를 위해 Lakebase를 기반으로 구축된 Databricks 네이티브 솔루션입니다. 이 솔루션은 임상 운영, 수익 주기, 인력 배치 및 환자 참여를 실시간 의사 결정이 가능한 시스템으로 통합합니다. CareIQ는 환자, 의료 제공자, 승인, 세션, 청구 및 지불자 상호 작용의 실시간 운영 모델을 생성하고, 이를 Lakehouse 분석 및 AI 기반 워크플로우에 연결합니다. Lakebase를 통해 활용도, 승인 누출, 인력 배치 용량, 지불자 성과, 일정 계획 및 에이전트 워크플로우를 모니터링할 수 있습니다. Genie 기반의 대화형 인터페이스는 자연어 쿼리 및 작업을 지원하여 의료 제공자가 활용도를 높이고, 수익 누출을 줄이며, 아동과 가족을 위한 더 나은 결과를 지원할 수 있도록 돕습니다. 자세한 내용은 이 데모를 시청하세요. 

Persistent Systems
CRO Analytics in a Box: CRO Analytics in a Box는 여러 CRO 및 스폰서 시스템의 임상, 운영, 품질 및 재무 데이터를 거버넌스가 적용된 Lakehouse로 통합하는 Databricks 네이티브 액셀러레이터입니다. 메달리온 아키텍처(medallion architecture)를 사용하여 실시간 및 과거 원시 데이터를 연구 감독, 사이트 성능, 등록, 품질 및 재무 분석을 위한 표준화되고 비즈니스에 바로 사용할 수 있는 데이터 제품으로 변환합니다. Databricks Genie 및 AI/BI는 대화형 및 대시보드 기반의 인사이트 소비를 제공하며, Lakebase는 저지연 서빙, 워크플로우 애플리케이션 및 라이트백(writeback) 기반 작업 추적을 위한 운영 Postgres 레이어를 추가합니다. 이 솔루션을 통해 인사이트 생성뿐만 아니라 운영 실행 및 폐루프(closed-loop) 성능 개선이 가능해집니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

SunnyData
SunnyCoach for Healthcare & Life Sciences는 보험사 및 의료 제공자 콜센터 팀이 청구 거부 이의 제기, 혜택 보장 범위 문의, 청구 분쟁, 트리아지(triage) 전화 등 중요도가 높은 고객 및 환자와의 대화를 실제와 유사한 음성 기반 AI 페르소나와 연습하고, 공감도, 정확도, 규정 준수 여부에 대해 루브릭 점수가 매겨진 피드백을 수초 만에 받을 수 있는 AI 시뮬레이션 플랫폼입니다. Lakebase는 운영 기록 시스템(system of record) 역할을 합니다. 모든 대화 차례마다 세션 상태, 점수, 상담사 진행 상황을 기록하여 저지연 읽기 및 재개 가능한 세션을 지원하며, 동시에 동일한 데이터가 프로그램 분석을 위해 메달리온 테이블로 흘러 들어갑니다. Databricks 서빙 엔드포인트는 AI 페르소나와 실시간 피드백 엔진을 구동하며, Unity Catalog에 의해 엔드투엔드로 제어됩니다. 

Zeb
Zeb의 Agentic Lakebase for Healthcare는 Databricks의 "에이전트용 데이터베이스" 포지셔닝을 실현하는 제품화된 에이전트 네이티브 패턴입니다. AI 에이전트는 쿼리, 실행, 스키마 발전, 데이터 수집 도구와 함께 영구 메모리 및 트랜잭션 런타임으로 범위가 지정된 Lakebase 환경을 할당받습니다. 이는 두 가지 모드로 실행됩니다. Greenfield(그린필드): 에이전트가 비즈니스 프롬프트를 수신하고, Lakebase를 프로비저닝하며, 데이터 모델을 설계하고, 애플리케이션 코드를 생성한 후 라이브 Databricks App을 자동 배포합니다. Brownfield(브라운필드): 에이전트가 Lovable, Bolt, v0 또는 Cursor에서 기존 프로토타입을 가져와 모델을 추론하고 이를 프로덕션으로 마이그레이션합니다. 다른 솔루션들이 에이전트에 읽기 전용 컨텍스트만 제공하는 반면, zeb은 완전한 트랜잭션 소유권을 부여합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

통신, 미디어, 엔터테인먼트 및 게임  

Lovelytics
Audiencelytics: Audiencelytics는 Lovelytics가 Locality와 협력하여 지역 광고를 혁신하기 위해 개발한 정교한 오디언스 인텔리전스 솔루션입니다. Databricks Data Intelligence Platform을 활용하여 파편화된 시청률 데이터를 브랜드가 활용할 수 있는 단일 자산으로 통합합니다. 이 플랫폼은 생성형 AI와 자동화를 사용하여 선형(linear) 채널과 스트리밍 채널 모두에서 캠페인 기획, 마케팅 활성화 및 결과 측정을 간소화합니다. 이러한 중앙 집중식 접근 방식은 사일로화된 워크플로우와 비용이 많이 드는 서드파티 프로세서에 대한 의존도를 제거하여 운영 비용을 크게 절감합니다. 궁극적으로 Audiencelytics는 광고주에게 정밀한 타겟팅과 실시간 인사이트를 제공하여 지역 미디어 캠페인의 확장성과 효과를 지속적으로 보장합니다. 자세한 내용은 이 동영상과 블로그에서 확인해 보세요. 

Lovelytics Churnlytics: Churnlytics는 통신, 미디어, 엔터테인먼트 분야의 기업들이 고객 이탈에 대응할 수 있도록 Lovelytics가 개발한 고급 예측 분석 솔루션입니다. Databricks Data Intelligence Platform을 기반으로 구축되어 사용 패턴, 결제 내역, 고객 상호작용 등 서로 다른 데이터 소스를 통합하여 구독자 행동에 대한 통합된 뷰를 제공합니다. 머신러닝 모델을 적용함으로써 Churnlytics는 고객이 이탈하기 전에 "이탈 위험" 고객을 식별하여 기업이 선제적이고 개인화된 고객 유지 캠페인을 시작할 수 있도록 지원합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 기업이 사후 대응에서 전략적 예방으로 전환하도록 도와주며, 궁극적으로 실시간 인텔리전스를 통해 반복 매출을 보호하고 장기적인 고객 평생 가치(LTV)를 높입니다. 자세한 내용은 이 동영상에서 확인해 보세요. 

Wipro
Wipro Telecom Sales and Marketing Accelerator: 이 솔루션은 잠재 고객 발굴 및 전환부터 판매, 온보딩, 설치, 서비스, 지속적인 교차 판매/업셀링에 이르기까지 전체 고객 라이프사이클을 재설계하여 통신 중소기업(SMB) 부문을 타겟팅합니다. Lakebase 및 Genie를 기반으로 하는 Wipro Agentic AI 솔루션은 영업, 마케팅, 고객 서비스 및 수익 관리 전반에서 지능적이고 컨텍스트를 인식하는 의사결정을 가능하게 합니다. Customer 360 인텔리전스, 성향 기반 인사이트, 동적 가격 책정, 실시간 추천 및 제로 터치 처리를 통합함으로써 통신사는 B2B 규정 준수를 보장하면서도 B2C와 같은 단순함을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 더 빠른 계약 체결, 더 높은 ARPU, 이탈 감소 및 SMB 비즈니스의 지속 가능한 글로벌 성장을 이끌어낼 수 있습니다.

Zeb
Zeb의 Agentic Lakebase for Communications and Media는 Databricks의 "에이전트용 데이터베이스" 포지셔닝을 실현하는 제품화된 에이전트 네이티브 패턴입니다. AI 에이전트는 쿼리, 실행, 스키마 발전, 데이터 수집 도구와 함께 영구 메모리 및 트랜잭션 런타임으로 범위가 지정된 Lakebase 환경을 할당받습니다. 이는 두 가지 모드로 실행됩니다. Greenfield(그린필드): 에이전트가 비즈니스 프롬프트를 수신하고, Lakebase를 프로비저닝하며, 데이터 모델을 설계하고, 애플리케이션 코드를 생성한 후 라이브 Databricks App을 자동 배포합니다. Brownfield(브라운필드): 에이전트가 Lovable, Bolt, v0 또는 Cursor에서 기존 프로토타입을 가져와 모델을 추론하고 이를 프로덕션으로 마이그레이션합니다. 다른 솔루션들이 에이전트에 읽기 전용 컨텍스트만 제공하는 반면, zeb은 완전한 트랜잭션 소유권을 부여합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

공공 부문  

Slalom
LakeSpeak: Slalom의 공공 부문 고객 중 한 곳은 Slalom의 MCP 기반 Brickbuilder 액셀러레이터인 LakeSpeak와 같은 AI 기반 도구를 사용하여 동적인 실시간 상황 보고서(Situation Reports)를 작성함으로써 비상 대응 체계를 현대화하고 있습니다. 이를 통해 의사결정이 개선되고 수동 보고가 줄어들며, 재난 발생 시 표적화된 데이터 쿼리를 위한 AI 어시스턴트를 제공합니다. LakeSpeak는 로직을 복제하거나 거버넌스를 깨뜨리거나 통합 패턴을 다시 작성하지 않고도 외부 앱, 에이전트 및 엔터프라이즈 사용자에게 Databricks Genie 및 Lakebase를 노출할 수 있는 안전하고 표준화된 게이트웨이를 제공합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

Zeb
Zeb의 Agentic Lakebase for Public Sector는 Databricks의 "에이전트용 데이터베이스" 포지셔닝을 실현하는 제품화된 에이전트 네이티브 패턴입니다. AI 에이전트는 쿼리, 실행, 스키마 발전, 데이터 수집 도구와 함께 영구 메모리 및 트랜잭션 런타임으로 범위가 지정된 Lakebase 환경을 할당받습니다. 이는 두 가지 모드로 실행됩니다. Greenfield(그린필드): 에이전트가 비즈니스 프롬프트를 수신하고, Lakebase를 프로비저닝하며, 데이터 모델을 설계하고, 애플리케이션 코드를 생성한 후 라이브 Databricks App을 자동 배포합니다. Brownfield(브라운필드): 에이전트가 Lovable, Bolt, v0 또는 Cursor에서 기존 프로토타입을 가져와 모델을 추론하고 이를 프로덕션으로 마이그레이션합니다. 다른 솔루션들이 에이전트에 읽기 전용 컨텍스트만 제공하는 반면, zeb은 완전한 트랜잭션 소유권을 부여합니다. 자세한 내용은 이 블로그에서 확인해 보세요. 

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파트너 솔루션으로 데이터 및 AI 성과 가속화 

이 모든 솔루션을 관통하는 핵심은 동일합니다. 운영 데이터, 분석, AI가 거버넌스가 적용된 하나의 단일 기반을 공유할 때 인사이트와 조치 사이의 거리가 좁혀집니다. 그리고 이러한 속도를 측정 가능한 비즈니스 가치로 바꾸는 것은 바로 산업 분야의 전문성입니다. 여기에 소개된 파트너들은 이미 아키텍처 단계에서 프로덕션 단계로 전환했으며, 이들이 구축한 액셀러레이터는 지금 바로 귀사의 환경에 배포할 준비가 되어 있습니다. 파트너 또는 Databricks 어카운트 팀에 문의하여 파일럿 범위를 구성해 보세요. 귀사가 어떤 산업에 속해 있든, Lakebase 기반의 이점을 가장 빠르게 확보하는 방법은 이미 해당 분야를 잘 알고 있는 파트너와 협력하는 것입니다.

Brickbuilder 솔루션 및 액셀러레이터 시작하기

AI, ML, 데이터 엔지니어링 중심의 액셀러레이터 및 산업별 솔루션을 포함한 전체 파트너 솔루션과 액셀러레이터를 Databricks Brickbuilder 페이지에서 확인해 보세요.

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