의료 및 생명 과학을 위한 Lakehouse 비즈니스 데이터 모델

Databricks Lakehouse 비즈니스 데이터 모델

위치

Lakehouse 비즈니스 데이터 모델은 실버 레이어입니다. 브론즈는 원시 데이터 수집(Lakeflow, Auto Loader)을 처리합니다. 실버는 모든 애널리스트, BI 도구, ML 워크로드가 읽는 정형화되고 정규화된 분석 모델입니다. 골드는 실버를 기반으로 계산된 인사이트(KPI 테이블, 피처 테이블, 집계)에서 파생됩니다.

각 모델에 포함된 항목

각 모델은 완전한 번들로 게시됩니다.

`model.json` 은 모든 도메인, 하위 도메인, 제품, 속성, 외래 키, 분류 태그 및 메트릭 뷰 정의를 포함하는 논리적 모델입니다. 이것이 기본 단위입니다. git에 체크인하고, 버전 간 차이를 비교하며, 여러 환경에서 공유하세요.

스키마, Delta 테이블, 기본 키 제약 조건, 외래 키 제약 조건(정보용), 분류 태그를 포함하는 Unity Catalog 배포. 정확한 카탈로그 및 스키마 이름은 설치 중에 선택한 카탈로그 스타일에 따라 다릅니다.

메트릭 뷰 는 물리적 테이블 위에 설치된 재사용 가능한 KPI 정의로, AI/BI 대시보드 및 AI/BI Genie에 바로 사용할 수 있습니다.

RDFS 지식 그래프 (ontology/)는 시맨틱 툴링 통합 및 AI 에이전트 그라운딩을 위해 동일한 모델을 시맨틱 그래프로 표현합니다.

dbdiagram.io 또는 모든 DBML 호환 뷰어에서 시각적으로 탐색하기 위한 DBML 다이어그램 (diagram/).

스키마별로 정리된 전체 배포용 SQL DDL (schemas/).

모델과 함께 생성된 Excel 및 Markdown 문서.

선택 사항인 합성 샘플 데이터. Pool 기반 행은 모든 외래 키, 정규식 제약 조건, 분류 태그를 준수합니다.

계층 구조

모든 모델은 동일한 계층 구조를 따릅니다. 조직 은 전체 비즈니스입니다. 여기에는 운영(비즈니스가 물리적으로 수행하는 작업), Business(서비스 대상 및 수익 창출 방식), Corporate(지원 백오피스)의 세 가지 부문이 포함됩니다. 각 부문에는 하나 이상의 도메인 (한 단어, 소문자, 단일 경계 컨텍스트)이 포함됩니다. 각 도메인에는 두 개 이상의 하위 도메인 (두 단어로 된 시맨틱 그룹)이 포함됩니다. 각 하위 도메인에는 제품 (Delta 테이블)이 포함됩니다. 각 제품에는 데이터 유형 및 분류 태그가 미리 할당된 속성 (열)이 포함됩니다.

Operations와 Business를 합쳐 항상 도메인의 80% 이상을 차지하며, Corporate는 20%로 제한됩니다. 이 비율을 통해 모든 모델이 관리 백오피스가 아닌 실제 비즈니스 운영에 집중하도록 할 수 있습니다.

모든 모델은 구조상 방향성 비순환 그래프 이기도 합니다. 외래 키는 항상 자식에서 부모를 가리킵니다(order.customer_id, 절대 customer.latest_order_id는 아닙니다); 게시 전에 순환이 깨지며 모든 도메인은 외래 키를 통해 최소 하나 이상의 다른 도메인과 연결되므로 도메인 간 분석이 항상 가능합니다.

두 가지 범위: MVM 및 ECM

MVM(최소 실행 가능 모델) 은 ECM 테이블 수의 30~50%를 차지하고 필수적인 비즈니스 기능만 다루며, SMB 참여, 파일럿, 개발/테스트 환경에 적합한 크기입니다.

ECM(확장된 커버리지 모델) 은 기업 도메인 지원을 포함하여 Fortune 100 배포 규모에 맞는 전체 엔터프라이즈 범위입니다. 속성 깊이는 두 범위에서 모두 동일합니다. MVM은 기본 골격이 아니라 범위가 더 작을 뿐입니다.

MVM과 ECM을 더 자세히 비교해 보겠습니다.

의료 및 생명 과학 산업에서 사용 가능한 항목

시작점으로, 현재 MVM 또는 ECM으로 사용할 수 있는 4개의 모델이 있습니다. 모델은 다음과 같습니다.

의료 ~ 예시

리포지토리를 보면 MVM 및 ECM 모델 유형을 비교할 수 있으므로 관심 있는 모델 범위를 적절하게 결정할 수 있습니다.

여기에는 사용 가능한 도메인 및 제품에 대한 상세한 검토가 포함됩니다.

선택한 모델 범위에 포함된 내용에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 여기에는 지침, 샘플, 문서, 릴리스 노트가 포함됩니다.

환경에 모델을 배포할 준비가 되었다면 기본 리포지토리의 readme를 확인하여 단계를 따르세요. 개략적으로, 관심 있는 산업 및 모델 범위를 지정하여 설치 프로그램 노트북을 실행하기만 하면 됩니다.

시작하기

라이브러리는 Industry Solutions 리포지토리 https://github.com/databricks-industry-solutions/lakehouse-industry-data-models/tree/main에 있습니다. 모델, 범위(MVM 또는 ECM), 카탈로그 스타일, 배포 카탈로그를 선택하고 설치 노트북을 실행하세요. 2시간 미만이 소요되는 Databricks Serverless와 비교할 때 일반적인 MVM 설치는 수십 분 내에 완료됩니다. 두 가지 모두 Unity Catalog에 AI/BI 대시보드 및 AI/BI Genie에 즉시 사용할 수 있는 메트릭 뷰가 포함된 완전히 배포된 실버 레이어를 생성합니다.

모든 모델은 시작점입니다. 조직에 맞게 모델을 조정(도메인 이름 변경, 제품 Merge 또는 분할, 누락된 도메인 추가, 이름 지정 규칙 변경)해야 하는 고객은 자연어 지시문을 통해 모델을 반복하는 Modeling Agent를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

관련 리소스

자세한 내용은 데이터 모델링 블로그 릴리스의 첫 번째 파트인 Databricks Industry Data Models로 데이터 모델링 시작하기를 확인하세요.

GitHub에서 Databricks Lakehouse Industry Data Models를 받아보세요 GitHub의 Lakehouse Industry Data Models