Demo Hub

간단한 온디맨드 동영상을 통해 실무자 관점에서 Databricks를 검토해보세요. 아래 각각의 데모에는 노트북, 동영상, ebook 등 직접 활용해 볼 수 있는 자료들이 포함되어 있습니다.

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제품 데모

Demo Hub

이 데모에서는 Databricks 레이크하우스 플랫폼이 무엇인지 간략한 개요로 안내해 드립니다. 예를 들어 Apache Spark™, Delta Lake, MLflow 및 Koalas와 같은 오픈 소스 프로젝트가 Databricks 에코시스템과 어떤 면에서 적합한지 논의합니다. 자세히 알아보기 →

이 데모에서는 통합형 데이터 브라우저, SQL 쿼리 편집기(실시간 자동 완성 포함), 기본 장착되어 있는 데이터 시각화 툴 및 유연한 대시보드와 알림 기능 등 데이터 애널리스트에게 중요한 의미가 있는 최신 Databricks SQL의 몇 가지 특징을 알아봅니다. 또한 Databricks SQL 엔드포인트가 고성능, 짧은 레이턴시, SQL 최적화된 컴퓨팅 리소스를 제공하여 PowerBI 및 Tableau와 같은 기존 BI 툴을 지원하는 방식도 알아봅니다. 자세히 알아보기 →

Databricks 워크플로

Databricks 워크플로는 모든 데이터, 분석, AI에 적용되는 완전 관리형 오케스트레이션 서비스입니다. 기존 레이크하우스 플랫폼과 긴밀히 통합되므로 모든 클라우드에서 안정적인 프로덕션 워크로드를 생성 및 실행하면서도 최종 사용자에게 간단하게 심층적 중앙 집중형 모니터링을 제공합니다.
자세히 알아보기 →

Unity Catalog Demo

In this brief demonstration, we give you a first look at Unity Catalog, a unified governance solution for all data and AI assets. Unity Catalog provides a single interface to centrally manage access permissions and audit controls for all data assets in your lakehouse, along with the capability to easily search, view lineage and share data. Learn more →

Delta Sharing

In this brief demonstration, we give you a first look at Delta Sharing, an open standard for secure sharing of data assets. You will discover how you can leverage Delta Sharing on Databricks to securely share your existing data across computing platforms, without replicating the data. Data recipients do not need to be on the Databricks platform, on the same cloud or in the cloud at all. Learn more →

Delta Lake on Databricks 를 이용하면 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 가장 좋은 점만 결합한 레이크하우스 아키텍처를 빌드할 수 있습니다. 이 단순한 오픈 플랫폼은 분석과 AI 사용 사례를 지원하면서 데이터를 저장 및 관리합니다. 이 데모에서는 통합 배치 및 스트리밍 데이터 처리, 스키마 적용 및 진화, 시간 이동, UPDATE, MERGE, DELETE 명령 지원 등의 Delta Lake 기능을 소개합니다. 더불어 Delta Lake on Databricks에서 제공하는 향상된 기능도 몇 가지 간략하게 소개합니다. 자세히 알아보기 →

이 데모에서는 Databricks의 실제 데이터 사이언스 및 머신 러닝 사용 사례를 상세히 안내하며 데이터 팀 내 여러 팀원이 Databricks 플랫폼에서 상호작용하고 협업하는 방법을 보여드립니다. 또한 MLflow on Databricks를 이용하면 전반적인 머신 러닝 수명 주기가 어떤 면에서 간결하고 원활해지는지도
알아봅니다. 자세히 알아보기 →

이 데모에서는 Delta Lake에서 ETL(Extract, Transfrom and Load, 추출, 변환 및 로드 기능)을 안정적으로 수행하게 해주는 클라우드 서비스 Delta Live Tables를 최초 공개합니다. 이 서비스는 단순한 UI와 선언적 툴링을 제공하여 데이터 엔지니어링 팀원들이 ETL 개발 과정을 간소화하도록 지원하고, 정의된 데이터 품질 규칙과 불량 데이터 모니터링을 통해 데이터 안정성을 개선하며 이벤트 로그를 통한 심층적 가시성을 확보해 운영을 확장합니다. 자세히 알아보기 →

Databricks의 Auto Loader를 사용하면 새로운 배치 및 실시간 데이터 파일이 도착하는 대로 곧장 Delta Lake 테이블에 증분식으로, 효율적인 형태로 수집할 수 있으므로 여기에 항상 가장 온전하고 최신 상태인 데이터를 포함하도록 보장됩니다. SQL 사용자는 단순한 "COPY INTO" 명령을 사용해 새 데이터를 자동으로 Delta Lake 테이블에 가져올 수 있으며, 이미 처리된 파일이 무엇인지 계속 확인할 필요가 없습니다. 자세히 알아보기 →










Demo Hub

이 데모에서는 Databricks 레이크하우스 플랫폼이 무엇인지 간략한 개요로 안내해 드립니다. 예를 들어 Apache Spark™, Delta Lake, MLflow 및 Koalas와 같은 오픈 소스 프로젝트가 Databricks 에코시스템과 어떤 면에서 적합한지 논의합니다. 자세히 알아보기 →

이 데모에서는 통합형 데이터 브라우저, SQL 쿼리 편집기(실시간 자동 완성 포함), 기본 장착되어 있는 데이터 시각화 툴 및 유연한 대시보드와 알림 기능 등 데이터 애널리스트에게 중요한 의미가 있는 최신 Databricks SQL의 몇 가지 특징을 알아봅니다. 또한 Databricks SQL 엔드포인트가 고성능, 짧은 레이턴시, SQL 최적화된 컴퓨팅 리소스를 제공하여 PowerBI 및 Tableau와 같은 기존 BI 툴을 지원하는 방식도 알아봅니다. 자세히 알아보기 →

Databricks 워크플로

Databricks 워크플로는 모든 데이터, 분석, AI에 적용되는 완전 관리형 오케스트레이션 서비스입니다. 기존 레이크하우스 플랫폼과 긴밀히 통합되므로 모든 클라우드에서 안정적인 프로덕션 워크로드를 생성 및 실행하면서도 최종 사용자에게 간단하게 심층적 중앙 집중형 모니터링을 제공합니다.
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Unity Catalog Demo

In this brief demonstration, we give you a first look at Unity Catalog, a unified governance solution for all data and AI assets. Unity Catalog provides a single interface to centrally manage access permissions and audit controls for all data assets in your lakehouse, along with the capability to easily search, view lineage and share data. Learn more →

Delta Sharing

In this brief demonstration, we give you a first look at Delta Sharing, an open standard for secure sharing of data assets. You will discover how you can leverage Delta Sharing on Databricks to securely share your existing data across computing platforms, without replicating the data. Data recipients do not need to be on the Databricks platform, on the same cloud or in the cloud at all. Learn more →

Delta Lake on Databricks 를 이용하면 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 가장 좋은 점만 결합한 레이크하우스 아키텍처를 빌드할 수 있습니다. 이 단순한 오픈 플랫폼은 분석과 AI 사용 사례를 지원하면서 데이터를 저장 및 관리합니다. 이 데모에서는 통합 배치 및 스트리밍 데이터 처리, 스키마 적용 및 진화, 시간 이동, UPDATE, MERGE, DELETE 명령 지원 등의 Delta Lake 기능을 소개합니다. 더불어 Delta Lake on Databricks에서 제공하는 향상된 기능도 몇 가지 간략하게 소개합니다. 자세히 알아보기 →

이 데모에서는 Databricks의 실제 데이터 사이언스 및 머신 러닝 사용 사례를 상세히 안내하며 데이터 팀 내 여러 팀원이 Databricks 플랫폼에서 상호작용하고 협업하는 방법을 보여드립니다. 또한 MLflow on Databricks를 이용하면 전반적인 머신 러닝 수명 주기가 어떤 면에서 간결하고 원활해지는지도
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이 데모에서는 Delta Lake에서 ETL(Extract, Transfrom and Load, 추출, 변환 및 로드 기능)을 안정적으로 수행하게 해주는 클라우드 서비스 Delta Live Tables를 최초 공개합니다. 이 서비스는 단순한 UI와 선언적 툴링을 제공하여 데이터 엔지니어링 팀원들이 ETL 개발 과정을 간소화하도록 지원하고, 정의된 데이터 품질 규칙과 불량 데이터 모니터링을 통해 데이터 안정성을 개선하며 이벤트 로그를 통한 심층적 가시성을 확보해 운영을 확장합니다. 자세히 알아보기 →

Databricks의 Auto Loader를 사용하면 새로운 배치 및 실시간 데이터 파일이 도착하는 대로 곧장 Delta Lake 테이블에 증분식으로, 효율적인 형태로 수집할 수 있으므로 여기에 항상 가장 온전하고 최신 상태인 데이터를 포함하도록 보장됩니다. SQL 사용자는 단순한 "COPY INTO" 명령을 사용해 새 데이터를 자동으로 Delta Lake 테이블에 가져올 수 있으며, 이미 처리된 파일이 무엇인지 계속 확인할 필요가 없습니다. 자세히 알아보기 →

파트너 데모

Azure Databricks 레이크하우스 플랫폼은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 가장 좋은 점만 모아
기존 Azure 서비스와 안전하게 통합할 수 있는 단순한 오픈 협업형 플랫폼입니다. 이 데모에서는 Azure Data Lake Storage(ADLS), Azure Data Factory(ADF), Azure IoT Hub, Azure Synapse Analytics, Power BI 등 가장 보편적인 몇 가지 Azure Databricks 통합 사례를 다루고자 합니다. 자세히 알아보기 →

Databricks는 AWS에서 실행되며 S3, EC2, Redshift와 같이 고객이 애용하는 모든 주요 서비스는 물론
이외 다른 서비스와도 통합됩니다. 당사는 고객이 이러한 모든 서비스를 조합하여 레이크하우스
아키텍처를 빌드하도록 지원하는 플랫폼을 제공합니다. 이 데모에서는 Databricks가 이러한 각각의
서비스와 얼마나 간단하고 원활하게 통합되는지 보여드립니다. 자세히 알아보기 →

Google Cloud 기반 Databricks 통합 프로모션

Google Cloud 기반 Databricks는 공동 개발된 서비스로, 이를 사용하면 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 장점을 결합한 간단한 개방형 레이크하우스 플랫폼에 모든 데이터를 저장할 수 있습니다. 하나의 플랫폼에 모든 분석과 AI 워크로드를 통합할 수 있습니다. Databricks는 Google Cloud Storage, BigQuery 및 Google Cloud AI Platform과 긴밀히 통합되어 Google Cloud에서 데이터와 AI 서비스로 매끄럽게 작업할 수 있습니다.

Databricks 플랫폼 내에서 검증된 데이터, 분석 및 AI 도구를 손쉽게 발견하고, 지금 사용하는 도구와 빠르게 통합할 수 있습니다. Partner Connect에서는 클릭 몇 번만으로 도구 통합을 간소화하고 레이크하우스의 기능을 신속히 확장할 수 있습니다. 자세히 알아보기 →





Azure Databricks 레이크하우스 플랫폼은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 가장 좋은 점만 모아
기존 Azure 서비스와 안전하게 통합할 수 있는 단순한 오픈 협업형 플랫폼입니다. 이 데모에서는 Azure Data Lake Storage(ADLS), Azure Data Factory(ADF), Azure IoT Hub, Azure Synapse Analytics, Power BI 등 가장 보편적인 몇 가지 Azure Databricks 통합 사례를 다루고자 합니다. 자세히 알아보기 →

Databricks는 AWS에서 실행되며 S3, EC2, Redshift와 같이 고객이 애용하는 모든 주요 서비스는 물론
이외 다른 서비스와도 통합됩니다. 당사는 고객이 이러한 모든 서비스를 조합하여 레이크하우스
아키텍처를 빌드하도록 지원하는 플랫폼을 제공합니다. 이 데모에서는 Databricks가 이러한 각각의
서비스와 얼마나 간단하고 원활하게 통합되는지 보여드립니다. 자세히 알아보기 →

Google Cloud 기반 Databricks 통합 프로모션

Google Cloud 기반 Databricks는 공동 개발된 서비스로, 이를 사용하면 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 장점을 결합한 간단한 개방형 레이크하우스 플랫폼에 모든 데이터를 저장할 수 있습니다. 하나의 플랫폼에 모든 분석과 AI 워크로드를 통합할 수 있습니다. Databricks는 Google Cloud Storage, BigQuery 및 Google Cloud AI Platform과 긴밀히 통합되어 Google Cloud에서 데이터와 AI 서비스로 매끄럽게 작업할 수 있습니다.

Databricks 플랫폼 내에서 검증된 데이터, 분석 및 AI 도구를 손쉽게 발견하고, 지금 사용하는 도구와 빠르게 통합할 수 있습니다. Partner Connect에서는 클릭 몇 번만으로 도구 통합을 간소화하고 레이크하우스의 기능을 신속히 확장할 수 있습니다. 자세히 알아보기 →

솔루션 액셀러레이터 데모

이 솔루션 액셀러레이터에서는 Databricks 레이크하우스 플랫폼을 사용해 주어진 회사나 비즈니스 내에서 각종 투자 상품이 가지는 전체론적 ESG 영향을 좀 더 잘 파악하고 수량화함으로써 높은 수익성을 달성하고 평판 리스크를 완화하며, 고객과 주주 양측의 신뢰를 지키는 방법을 알아봅니다. 자세히 알아보기 →

이 솔루션 액셀러레이터에서는 Apache Spark 및 Facebook Prophet을 이용해 Databricks 레이크하우스 플랫폼에서 동시에 수십 가지 시계열 예측 모델을 한꺼번에 빌드하는 방법을 보여드립니다. 자세히 알아보기 →

가장 귀중하고 오래 인연을 이어갈 평생의 고객이 누구인지 알아보세요. 리소스에 우선순위를 정하고 수익성이 없는 고객에게 지출을 제한할 지점이 어디인지 알아보세요. 이렇게 하면 마케팅 프로그램 ROI 개선에 도움이 됩니다. 자세히 알아보기 →




이 솔루션 액셀러레이터에서는 Databricks 레이크하우스 플랫폼을 사용해 주어진 회사나 비즈니스 내에서 각종 투자 상품이 가지는 전체론적 ESG 영향을 좀 더 잘 파악하고 수량화함으로써 높은 수익성을 달성하고 평판 리스크를 완화하며, 고객과 주주 양측의 신뢰를 지키는 방법을 알아봅니다. 자세히 알아보기 →

이 솔루션 액셀러레이터에서는 Apache Spark 및 Facebook Prophet을 이용해 Databricks 레이크하우스 플랫폼에서 동시에 수십 가지 시계열 예측 모델을 한꺼번에 빌드하는 방법을 보여드립니다. 자세히 알아보기 →

가장 귀중하고 오래 인연을 이어갈 평생의 고객이 누구인지 알아보세요. 리소스에 우선순위를 정하고 수익성이 없는 고객에게 지출을 제한할 지점이 어디인지 알아보세요. 이렇게 하면 마케팅 프로그램 ROI 개선에 도움이 됩니다. 자세히 알아보기 →

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