Red Hat은 세계 최고의 엔터프라이즈 오픈 소스 소프트웨어 솔루션 제공업체로, Fortune 500대 기업의 90%를 포함한 여러 조직이 하이브리드 클라우드, 자동화, Linux 및 AI 전반에서 미션 크리티컬 워크로드를 실행할 수 있도록 지원합니다. 하지만 고도로 데이터 기반인 마케팅 조직에서조차 성과 관련 질문에 답하고 인사이트를 찾으려는 팀들은 대시보드, 문서, 스프레드시트, 내부 도구에 분산된 파편화된 정보로 인해 속도가 지체되었습니다. 이를 해결하기 위해 Red Hat은 Marketing Insights and Navigation Engine(MINE)을 구축했습니다. 오픈 하이브리드 클라우드 기반으로 구동되고 데이터 인텔리전스를 위해 Databricks를 통합한 MINE은 마케터에게 신뢰할 수 있는 답변에 액세스하고, 성과 데이터를 탐색하며, 인사이트에서 행동으로 더 빠르게 이동할 수 있는 대화형 방식을 제공하는 고급 에이전틱 마케팅 플랫폼입니다.
파편화된 데이터 탐색에서 정밀 마케팅으로
Red Hat의 마케팅 팀은 더 빠르게 움직여야 했지만, 마케터들이 의존하는 정보는 여러 시스템에 분산되어 있었습니다. 캠페인 성과는 대시보드에 있었고, 정의와 프로세스 가이드는 문서에 있었습니다. 파이프라인, 어카운트 참여도, 기여도(attribution) 컨텍스트는 종종 수동으로 결합해야 했습니다. 과제는 단순히 데이터를 찾는 것이 아니라, 팀들이 일관되게 해석하고 신속하게 조치를 취할 수 있는 신뢰할 수 있고 맥락화된 마케팅 인텔리전스를 찾는 것이었습니다.
"MINE 도입 이전에는 의사 결정이 느리고 파편화되어 있었습니다. 마케터들은 필요한 정보를 찾기 위해 여러 대시보드와 도구를 탐색해야 했고, 시스템 전반에서 캠페인 성과, 어카운트 참여도, 파이프라인 영향을 수동으로 결합해야 했습니다. 마케팅 소스 파이프라인, 리드, 캠페인 기여 로직과 같은 용어를 명확히 해주는 중앙 집중식 공간이 없었기 때문에, 팀들은 문서에 의존하거나 다른 사람에게 문의하여 답을 얻어야 했습니다. "—Rutanshu Desai, Red Hat 마케팅 분석 부문 수석 데이터 과학자
이를 해결하기 위해 Red Hat의 데이터 과학 팀은 마케팅 이해관계자들과 직접 협력하여 가장 마찰이 심한 워크플로우를 파악했습니다. 20개의 포커스 그룹을 운영한 끝에, 팀은 대시보드 탐색, 지표 정의, 캠페인 분석, 자주 묻는 질문과 관련된 공통적인 페인 포인트(pain point)를 식별했습니다.
"저희는 'AI를 위한 AI'라는 함정을 의도적으로 피했습니다. 이해관계자들의 실제 페인 포인트에서 시작하여, 사일로화된 위치에서 정확한 정보를 찾는 데 따르는 마찰을 해결하는 방향으로 구축했습니다."—James Noe, Red Hat 마케팅 분석 부문 데이터 과학 매니저
이러한 인사이트는 Red Hat의 마케팅 인사이트 및 탐색 엔진인 MINE(Marketing Insights and Navigation Engine)의 탄생으로 이어졌습니다. MINE은 마케터에게 깊은 기술적 전문 지식 없이도 신뢰할 수 있는 답변을 찾고, 대시보드를 탐색하며, 지표를 이해하고, 적절한 리소스에 액세스할 수 있는 대화형 방식을 제공하는 내부 GenAI 기반 플랫폼입니다. MINE은 실제 사용자 요구를 중심으로 구축되었기 때문에 단순한 AI 실험을 넘어섰습니다. 마케터들이 실제로 일하는 방식에 맞춰 설계된 신뢰할 수 있는 도구가 되었습니다.
도입을 활성화하기 위해 MINE은 첫날부터 신뢰할 수 있고 친숙하며 투명하게 느껴져야 했습니다. 데이터 과학 팀은 이를 내부 SSO 및 VPN과 통합하고, 플랫폼 프론트엔드를 배포하고 확장하기 위한 핵심 하이브리드 클라우드 기반인 Red Hat OpenShift에 프론트엔드를 호스팅했습니다. Red Hat OpenShift는 Red Hat 팀이 이미 알고 신뢰하는 검증된 애플리케이션 플랫폼을 제공했으며, Databricks는 거버넌스가 적용된 투명 한 데이터 테이블을 제공하도록 통합되어 마케터에게 답변이 어디서 나왔는지 정확히 보여주었습니다.
“저희는 반복 가능하고 거버넌스가 적용된 결과를 입증함으로써 투명성을 통해 AI에 대한 회의론을 극복했습니다. Databricks를 통해 마케팅 이해관계자들에게 답변이 정확히 어디서 나왔고 왜 일관성이 있는지 보여줄 수 있었습니다. 저희는 그들에게 블랙박스를 제공한 것이 아니라, 신뢰할 수 있는 엔진을 제공했습니다.”—Preston MacDonald, Red Hat 마케팅 분석 부문 수석 AI 엔지니어
Red Hat의 마케팅 조직에 있어 그 가치는 일상적인 의사 결정에서 분명하게 드러났습니다. MINE은 마케터에게 파이프라인 트렌드, 세그먼트 성과, 성과가 우수한 오퍼 및 성과가 저조한 참여에 대한 실시간 액세스를 제공하여, 팀이 분기별 검토를 기다리거나 임시 요청에 의존하는 대신 패턴을 식별하고 전략을 더 빠르게 조정할 수 있도록 지원합니다.
“MINE의 장점은 실시간이라는 점입니다. 파이프라인의 현재 위치, 세그먼트의 성과, 어떤 오퍼가 결과를 이끌어내고 있는지, 그리고 투자 전략을 어디서 변경해야 하는지 신속하게 확인할 수 있습니다.”—Leigh Day, Red Hat 수석 부사장 겸 CMO
Databricks 기반의 MINE 구축: 마케터를 위한 신뢰할 수 있는 에이전틱 인텔리전스 레이어
Red Hat은 데이터, 문서, 모델, 도구, 평가 및 서빙이 하나의 프로덕션 준비 완료된 환경에서 결합될 수 있는 다층 하이브리드 클라우드 환경의 일부로 Databricks를 사용하여 MINE을 구축했습니다. 이 아키텍처는 Red Hat의 오픈 소스 원칙에 부합하여, 개발 속도를 늦추지 않으면서 Apache 2.0 라이선스 모델을 우선시하고, 임베딩을 위해 IBM Granite와 같이 승인된 모델을 사용하며, 외부 모델 엔드포인트(External Model Endpoints)를 통해 승인된 다른 모델을 통합할 수 있는 유연성을 팀에 제공했습니다.
“Databricks는 MINE의 기본 데이터 인프라와 기반을 지원하는 데 필요한 데이터 인텔리전스 툴킷을 제공했습니다. 모델 버전 관리, 데이터 테이블 및 UDF 도구를 위한 Unity Catalog부터 볼륨(Volumes)의 비정형 데이터, 벡터 스토어 및 온라인 테이블에 이르기까지, 저희는 MINE 아키텍처 내에서 데이터를 구축, 지원 및 저장할 수 있는 기반을 갖추게 되었습니다.”—Preston MacDonald, Red Hat 마케팅 분석 부문 수석 AI 엔지니어
Unity Catalog는 MINE의 거버넌스 레이어 역할을 하며, 팀이 플랫폼을 구동하는 정형 및 비정형 자산을 관리할 수 있도록 지원합니다. Red Hat은 거버넌스가 적용된 데이터 테이블, 모델 버전 관리 및 정형 데이터 검색을 위한 에이전틱 도구 역할을 하는 UDF에 Unity Catalog를 사용합니다. 이를 통해 팀은 신뢰할 수 있는 마케팅 데이터를 MINE에 일관되게 노출할 수 있었으며, 사용자가 승인된 정보에만 액세스하고 출력을 신뢰할 수 있는 소스로 역추적할 수 있는 모델을 지원했습니다.
비정형 마케팅 지식의 경우, 팀은 Databricks 볼륨(Volumes) 및 Mosaic AI Vector Search를 사용하여 관련 문서, 내부 웹 페이지 및 소스 메타데이터를 검색합니다. 마케터가 질문을 하면 MINE은 적절한 컨텍스트를 검색하고, 근거 있는(grounded) 답변을 생성하며, 검증을 위해 소스 문서 또는 대시보드에 대한 링크를 제공합니다.
“Unity Catalog는 MINE의 핵심적인 신뢰 기반입니다. 중앙 집중식 거버넌스를 제공하여 MINE이 답변을 생성할 때 특정 사용자가 볼 수 있도록 권한이 부여된 데이터만 가져오도록 검증합니다. 액세스 제어 외에도 Unity Catalog는 리니지(lineage) 및 버전 관리를 지원하므로 모든 인사이트를 기원으로 역추적할 수 있습니다.”—Shraddha Sutar, Red Hat 마케팅 분석 부문 데이터 과학자
Databricks Genie는 마케터가 캠페인 ID, 프로그램, 이벤트 시리즈, 오퍼 및 어카운트 정보 찾기와 같은 정형 데이터를 자연어로 탐색할 수 있도록 지원합니다. 마케터는 광범위한 비즈니스 질문으로 시작하여 필터로 이를 세분화하고, 후속 질문을 던지며, 계획 및 보고에 사용할 수 있는 요약본이나 테이블을 받을 수 있습니다.
To support production deployment and continuous improvement, Red Hat used Mosaic AI Model Serving for scalable endpoints, along with MLflow, traces, inference tables and LLM-as-a-judge evaluation to monitor agent behavior and improve answer quality over time. With Databricks handling the governed data, GenAI development, model serving and evaluation layer, the lean data science team could focus less on infrastructure and more on the marketer-facing workflows, tools and user experience. That flexible foundation allowed the team to test new capabilities and improve answer quality without having to rebuild the architecture each time.
“Databricks는 파편화된 데이터를 신뢰할 수 있고 확장 가능한 AI 시스템으로 전환하는 데 필요한 통합 거버넌스와 데이터 인텔리전스를 제공하여, AI를 실험실 연구 수준에서 마케터들이 실제로 신뢰하는 프로덕션 지원 현실로 성공적으로 전환시켰습니다.”—Shraddha Sutar, Red Hat 마케팅 분석 부문 데이터 과학자
비즈니스 영향: 더 빠른 의사 결정, 셀프 서비스 확대 및 협업 강화
MINE은 Red Hat의 마케팅 조직에 측정 가능한 생산성 향상을 가져다주었습니다. 실제 쿼리 양, 사용자 참여도 및 동작 시간 연구를 바탕으로 Red Hat은 MINE이 인사이트 도출 시간을 70% 단축하여 마케터가 대시보드, 문서 및 내부 시스템을 검색하는 데 소비하는 시간을 줄임으로써 연간 약 34,000시간을 절약하는 것으로 계산했습니다. 보수적인 주니어 마케터 시급을 적용하여, 팀은 연간 130만 달러의 생산성 가치가 창출되는 것으로 추정했습니다. 중요한 의사 결정을 내리는 고위 리더를 포함하여 다양한 직급의 마케터들이 MINE을 사용하고 있기 때문에, 팀은 실제 비즈니스 가치가 이보다 훨씬 더 높을 것으로 보고 있습니다.
“70% 개선을 이끌어낸 핵심 요인은 사용자에게 데이터 인사이트와 문서 모두에 액세스할 수 있는 단일화된 대화형 인터페이스를 제공한 것이었습니다. 이를 통해 도구, 탭 및 여러 리소스 간을 전환하는 데 소요되는 시간이 크게 줄어들어 사용자가 올바른 정보를 훨씬 더 빠르게 찾을 수 있게 되었습니다.”—Rutanshu Desai, Red Hat 마케팅 분석 부문 수석 데이터 사이언티스트
Red Hat의 CMO에게 더 광범위한 영향은 조직의 민첩성입니다. MINE은 팀에 성과 패턴에 대한 셀프 서비스 액세스를 제공하여, 무엇이 효과가 있는지 지속적으로 파악하고, 성과가 저조한 부분을 감지하며, 캠페인, 육성 프로그램 또는 투자 결정을 더 빠르게 조정할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 마케팅 운영 및 데이터 사이언스 팀에 대한 반복적인 요청이 줄어들었고, 글로벌 팀에는 성과에 대한 공유된 뷰를 제공하게 되었습니다.
“MINE은 공평한 경쟁 환경을 조성합니다. 모든 사람이 일관된 소스에서 추출되고 실시간으로 업데이트되는 동일한 정보를 보고 있습니다.”—Leigh Day, Red Hat 수석 부사장 겸 최고 마케팅 책임자(CMO)
그에 못지않게 중요한 점은 MINE이 마케팅과 데이터 사이언스 간의 파트너십을 강화했다는 것입니다. 앱 내 피드백, Jira 워크플로우 및 지속적인 이해관계자 검토를 활용하여 Red Hat의 데이터 사이언스 팀은 실제 마케터의 요구사항을 바탕으로 MINE을 지속적으로 개선하고 있습니다. 이러한 협업을 통해 팀은 일회성 데이터 요청에 대응하는 수준에서 벗어나 조직 전체에 지식을 확장하는 공유 마 케팅 인텔리전스 레이어를 구축하는 단계로 나아갈 수 있었습니다.
“우리는 데이터만 다루는 팀에서 벗어나 사용자와 한 공간에서 호흡하는 팀으로 거듭났습니다. 우리는 단순히 마케터를 위해 개발하는 것이 아니라, 마케터와 함께 개발하고 있습니다.”—James Noe, Red Hat 마케팅 분석 부문 데이터 사이언스 매니저
생산성을 넘어, MINE은 비즈니스 내부에서 마케팅의 신뢰성을 강화하고 있습니다. 모든 마케터가 신뢰할 수 있는 인텔리전스에 액세스할 수 있도록 함으로써, Red Hat은 현대 마케팅이 측정 가능하고 기술적이며 데이터에 기반한다는 점을 공고히 하고 있습니다. MINE이 일상적인 의사 결정의 일부가 됨에 따라 마케팅 팀은 더 빠른 속도, 정밀성 및 자신감을 가지고 움직일 수 있습니다.
“마케팅은 과학입니다. 공식화되어 있고 기술적이며, 비즈니스의 다른 부서 못지않게 데이터를 활용합니다. MINE은 이를 증명하는 데 도움을 주고 있습니다.”—Leigh Day, Red Hat 수석 부사장 겸 최고 마케팅 책임자(CMO)
Red Hat의 향후 계획
MINE의 현재 성공을 확장하기 위해, Red Hat은 거버넌스가 적용된 마케팅 인텔리전스를 다른 도구 및 에이전트 기반 워크플로우에 임베드할 수 있도록 Model Context Protocol (MCP)을 통해 플랫폼을 연결하고 있습니다. MCP와 같은 개방형 표준을 옹호함으로써, Red Hat은 기업이 벤더 종속 없이 여러 플랫폼에서 상호 연결된 AI 에이전트를 확장할 수 있는 청사진을 설계하고 있습니다. 향후 통합에는 Slack, 내부 마케팅 허브 및 캠페인 관리 인터페이스가 포함될 수 있으며, 이를 통해 마케터가 이미 일하고 있는 공간으로 신뢰할 수 있는 인사이트를 확장할 수 있습니다.
MINE이 실행과 더 긴밀하게 연결됨에 따라, Red Hat은 클릭률, 매출 영향도, 캠페인 성과 개선을 포함한 다운스트림 비즈니스 영향을 측정할 수 있는 새로운 기회를 모색하고 있습니다. Leigh Day CMO에게 목표는 AI 그 자체가 아닙니다. 고객 경험을 개선하고, 더 나은 투자 결정을 내리며, Red Hat의 마케팅 조직이 더 높은 정밀도로 운영되도록 돕는 것입니다.
“우리는 항상 고객을 최우선으로 생각하고자 합니다. 고객이 필요로 하는 것을 찾고, 고객의 어려움을 이해하며, 가능한 최선의 방법으로 서비스를 제공하는 것입니다.”—Leigh Day, Red Hat 수석 부사장 겸 최고 마케팅 책임자(CMO)
MINE 개발팀 소개
MINE은 비즈니스 전반의 마케팅 이해관계자들과 긴밀히 협력하여 Red Hat의 데이터 사이언스 및 마케팅 분석 팀에 의해 구축되었습니다.
주요 기여자: James Noe, Preston MacDonald, Rutanshu Desai, Shraddha Sutar, Greer Homer, Rylee Sweeney